Quotazione Mira

Mira si distingue grazie a diversi meccanismi unici delineati nel suo whitepaper:

• Inferenza computazionale utile: Invece di risolvere puzzle crittografici arbitrari come nei tradizionali sistemi Proof of Work, i gestori dei nodi svolgono un lavoro utile eseguendo modelli di IA per risolvere compiti di verifica standardizzati.
• Lotta alle allucinazioni e ai bias dell'IA: Riduce attivamente gli errori di precisione (allucinazioni) e di accuratezza (bias dei modelli) affidandosi a un consenso decentralizzato e multi-modello.
• Verità garantita a livello economico: A differenza delle reti focalizzate esclusivamente sui saldi dei registri e sulle transazioni, Mira sfrutta la pura potenza di calcolo e i dati per generare fatti verificati e supportati economicamente, ideali per applicazioni come oracoli e fact-checking deterministico.
• Approccio basato su modelli fondativi sintetici: La rete mira a integrare nativamente la verifica direttamente nella generazione dei contenuti, anziché affidarsi a verifiche esterne condotte da esseri umani.

Secondo il whitepaper del progetto, la rete si basa su un modello economico in cui utenti e clienti pagano commissioni di rete per ottenere output di intelligenza artificiale verificati e certificati crittograficamente. Tali commissioni vengono poi distribuite sotto forma di ricompense ai fornitori di dati e agli operatori dei nodi partecipanti che contribuiscono con risorse computazionali alla verifica delle attestazioni.

Secondo il whitepaper di Mira, la rete promette:

• Verifica decentralizzata degli output dell'IA: conversione dei contenuti generati dall'IA e dall'uomo in claim standardizzati e indipendenti per valutarne la veridicità attraverso molteplici modelli di IA.
• Certificazione crittografica: emissione di certificati crittografici una volta raggiunto il consenso in base ai criteri del cliente, verificando quali modelli si sono trovati in accordo e validando il risultato.
• Privacy by design: suddivisione degli input complessi in coppie di entità-claim e relativo sharding casuale tra i nodi, impedendo ai singoli operatori di ricostruire i dati originali e mantenendo private le risposte dei nodi fino al raggiungimento del consenso.
• Affidabilità economica: utilizzo delle commissioni di rete per ricompensare i verificatori e implementazione dello slashing dello stake per penalizzare i tentativi casuali o le deviazioni sistematiche dal consenso.

Mira utilizza un modello di consenso ibrido che combina elementi di Proof-of-Work (PoW) e Proof-of-Stake (PoS):

• Inferenza PoW: I gestori dei nodi eseguono lavoro computazionale facendo girare modelli di verifica IA per risolvere compiti di verifica standardizzati.
• Staking PoS: I partecipanti devono mettere in stake del valore per operare sulla rete. I nodi rischiano lo slashing del proprio stake se si discostano ripetutamente dal consenso o mostrano pattern di risposte casuali.

I partecipanti interagiscono con la rete principalmente in alcuni modi chiave, come illustrato nel whitepaper:

• Clienti: pagano le commissioni di rete per inviare gli output dell'IA a una valutazione decentralizzata e ricevere risultati verificabili e crittograficamente certificati.
• Operatori dei nodi: mettono in staking i token per eseguire modelli di verifica dell'IA, svolgere task di verifica standardizzati e guadagnare ricompense di verifica provenienti dalle commissioni dei clienti.

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Mira affronta la mancanza di fiducia, la diffusione delle allucinazioni (errori di precisione) e i bias intrinseci (errori di accuratezza) tipici dei sistemi di intelligenza artificiale. Oggi, affidarsi ai risultati dell'IA in contesti ad alto rischio — come i servizi legali, la sanità e la finanza — richiede generalmente una verifica umana. Mira elimina questo collo di bottiglia creando una rete di consenso automatizzata e decentralizzata, che verifica le informazioni attraverso molteplici modelli di IA indipendenti.

Secondo il whitepaper del progetto, la visione a lungo termine di Mira è quella di costruire un foundation model sintetico in cui la verifica multi-modello sia integrata nativamente nello stesso processo di generazione dei contenuti. Questo design architetturale mira a ottenere output di IA autonomi e privi di errori, in grado di operare in modo affidabile senza la necessità di supervisione umana.