現在実際にAI検証のプロジェクトは少なくありませんが、どれも完全ではありません。計算能力の共有に重点を置くものや、単一モデルの校正に注力するものもありますが、実際に使ってみるとハードルが高いか、カバーできるシナリオが限定的です。
最近、Mira @miranetwork の進展を整理していると、その差別化が明らかになりました。主な核心は「確定性」に焦点を当てている点です。
Miraは他のプロジェクトと異なり、計算能力を販売せず、単一モデルに依存しません。代わりにモデルの統合を行います。つまり、複数の主流大規模モデルを集めて、集団知を活用して信頼性の問題を解決します。
AIの出力する各結論は、分解されてこれらのモデル間で交差検証されます。特定のモデルだけが決定権を持つのではなく、皆で合意に達して初めて有効となります。
検証の信頼性を高めるために、検証ノードは
$MIRA を担保に参加し、判断が正確であれば報酬を得られます。悪意や誤りを犯すとトークンが没収される仕組みです。このメカニズムは「誠実な検証」と利益を結びつけ、AI出力の確定性を実現しています。モデルの幻覚に賭けるのではありません。
チームは現在も信頼できるAIの分野に集中しており、散らかった話をしません。すでに100万人のユーザーを持つKlokをはじめ、エコシステムはサプライチェーン金融や不動産データ検証などの現実シナリオへと