체인캐처(ChainCatcher) 소식에 따르면, 메사리가 탈중앙화 AI 기반 인프라 Mira에 대한 연구 보고서를 발표했습니다. Mira는 분산형 모델 합의 메커니즘을 통해 AI 출력의 신뢰성을 최적화하며, 검증 계층을 통해 금융, 교육 등 다양한 시나리오에서 AI 사실 정확도를 70%에서 96%로 향상시켰습니다. 해당 프로토콜은 AI 출력을 독립적인 사실 진술로 분해하고, Io.Net, Aethir 등의 노드 운영자가 제공하는 이종 모델을 통해 교차 검증하며, 2/3 이상의 노드 합의가 필요합니다.
Mira는 현재 일일 평균 30억 개 이상의 텍스트 토큰을 처리하며, 채팅봇, 교육 플랫폼 등 450만 명의 사용자를 포괄하고 있습니다. 프로토콜은 경제적 인센티브 모델을 채택하여 검증 노드가 기여도에 따라 보상을 받으며, 비정상적인 노드는 처벌됩니다. 협력 파트너로는 하이퍼볼릭, 엑사비츠 등 탈중앙화 GPU 해시레이트 공급업체가 있으며, 노드 위임 메커니즘을 통해 해시레이트를 확장합니다.
팀의 데이터에 따르면, 해당 프로토콜은 AI 환각률을 90% 감소시키고 단일 검증 처리 시간을 30초 미만으로 단축했습니다. 사용자는 온체인 증거를 통해 검증 과정을 추적할 수 있으며, 각 출력에는 모델 투표 세부 정보를 기록한 암호화 인증서가 첨부됩니다. 현재 Klok 등의 통합 애플리케이션이 이 기술을 활용하여 교육 콘텐츠 생성을 최적화하고 있으며, 향후 의료 진단 등 고리스크 영역으로 확장할 계획입니다.
