Kebangkitan Grafik Pengetahuan Terverifikasi yang Didukung oleh AI
Diskusikan

Sebagian besar sistem AI saat ini mahir dalam menghasilkan jawaban. Mereka jauh kurang andal dalam menjamin jawaban tersebut. Anda mengajukan pertanyaan. Model merespons dengan percaya diri. Struktur jawaban terdengar logis. Penjelasannya terasa lengkap. Tapi di balik jawaban itu ada masalah sederhana: bisa saja salah. Ketidakpastian itu adalah batas tak terlihat dari sistem pengetahuan AI modern. Informasi dihasilkan lebih cepat daripada bisa divalidasi. Di sinilah Mira mulai mengubah perhitungan. Alih-alih menganggap output AI sebagai jawaban akhir, Mira memperlakukannya sebagai klaim yang perlu diverifikasi. Sistem memecah konten yang dihasilkan menjadi pernyataan-pernyataan kecil yang dapat diperiksa secara independen melalui jaringan validator yang terdesentralisasi. Proses ini mengubah cara pengetahuan itu sendiri dapat disusun. Graf pengetahuan tradisional menyimpan hubungan antar entitas. Mereka memetakan koneksi antara orang, tempat, peristiwa, dan konsep dalam struktur berbasis graf di mana node mewakili entitas dan edge mewakili hubungan. Tapi graf ini biasanya mengasumsikan bahwa informasi di dalamnya sudah benar. Pada kenyataannya, sebagian besar graf pengetahuan modern dibangun dari data yang di-scrape, input manusia, atau pipeline ekstraksi otomatis. Kesalahan bisa menyebar secara diam-diam melalui sistem. Mira memperkenalkan model yang berbeda. Sebelum informasi menjadi bagian dari graf, harus melewati proses verifikasi. Setiap pernyataan yang dihasilkan oleh model AI dapat diuraikan menjadi klaim terstruktur. Klaim ini didistribusikan ke beberapa model atau validator independen yang menilai keakuratannya dan mencapai konsensus sebelum diterima. Setelah diverifikasi, klaim tersebut dapat dipasang sebagai data yang dapat diandalkan dalam graf pengetahuan. Hasilnya adalah graf yang tidak hanya menyimpan hubungan. Tapi menyimpan hubungan yang telah diverifikasi. Perbedaan ini lebih penting dari yang terlihat. Dalam sistem pengetahuan AI biasa, informasi bersifat probabilistik. Sistem percaya sesuatu kemungkinan benar karena telah melihat pola serupa dalam data pelatihan. Dalam graf pengetahuan yang diverifikasi, informasi menjadi dapat dilacak. Setiap node dan hubungan dapat membawa bukti bahwa klaim tersebut telah dievaluasi dan disetujui oleh beberapa validator di jaringan. Ini mengubah cara AI melakukan penalaran. Alih-alih menghasilkan jawaban dari probabilitas yang longgar, model dapat mengajukan pertanyaan ke peta pengetahuan yang terstruktur dan telah divalidasi. Penalaran menjadi lebih andal karena fondasinya sendiri telah diperiksa. Bagi agen AI otonom, ini bisa sangat penting. Agen yang beroperasi secara independen membutuhkan sumber informasi yang terpercaya. Jika basis pengetahuannya berisi fakta halusinasi atau data yang tidak konsisten, keputusan mereka bisa dengan cepat menjadi tidak dapat diandalkan. Graf pengetahuan yang diverifikasi mengurangi risiko tersebut. Agen dapat merujuk klaim yang telah diverifikasi oleh lapisan verifikasi terdistribusi daripada hanya mengandalkan prediksi mereka sendiri. Seiring waktu, ini menciptakan umpan balik. AI menghasilkan pengetahuan. Jaringan memverifikasi. Klaim yang diverifikasi memperluas graf pengetahuan. AI masa depan dapat mengajukan pertanyaan ke graf tersebut untuk melakukan penalaran yang lebih akurat. Sistem menjadi semakin andal seiring pertumbuhannya. Ini adalah visi besar di balik lapisan verifikasi seperti Mira. Bukan hanya memperbaiki halusinasi. Tapi membangun infrastruktur untuk pengetahuan yang dapat dipercaya. Jika setiap klaim dalam graf pengetahuan AI membawa bukti verifikasi, informasi berhenti menjadi teks sementara yang dihasilkan oleh model. Ia menjadi pengetahuan terstruktur yang dapat diaudit. Dan begitu pengetahuan dapat diverifikasi, sistem AI berhenti menebak-nebak terlalu sering. Mereka mulai melakukan penalaran berdasarkan sesuatu yang lebih mendekati kebenaran. $MIRA @mira_network #Mira