¡Buenas tardes, chicos! Hoy quiero compartir con ustedes mis experiencias reales desde que entré en este mundo.

Al principio, cada día me sentía muy ansioso, realmente quería integrarme lo antes posible, pero el proceso fue bastante difícil. Sin embargo, tuve suerte, justo cuando empezó a surgir la tendencia de los proyectos de boca en boca, logré aprovechar esa pequeña ola de oportunidad.

Pero al enfrentar tantos proyectos, tenía que revisar los whitepapers, buscar información sobre socios y financiamiento. A veces, revisaba una y otra vez y no encontraba los detalles clave, lo que me frustraba bastante. Entonces pensé en usar herramientas de IA para ayudarme.

Pero al usar IA para consultar temas especializados del sector o datos, me llevé una gran decepción — las respuestas parecían muy convincentes, con argumentos sólidos, pero cuando intentaba verificar, descubrí que mucha información era incorrecta.

▪️ Esto es lo que todos llaman el problema de la «alucinación» de la IA.

En realidad, la IA actual es como un estudiante que no le gusta memorizar bien, que escribe informes y hace análisis rápido y llamativo, pero suele cometer dos errores fatales:
O bien inventa cosas (como alucinaciones, por ejemplo, citas ficticias o datos falsificados), o bien lleva prejuicios invisibles.

Esto crea un ciclo muy difícil de romper:
si la entrenamos con datos de alta calidad y unificados, la IA puede reducir las «habladurías», pero se vuelve sesgada y no ve los problemas en su totalidad.

Por otro lado, si queremos que sea objetiva y neutral, y le añadimos todo tipo de datos, puede aprender información incorrecta.

En definitiva, este problema viene desde la raíz del modo en que se entrena la IA. Solo acumulando datos y ajustando los parámetros del modelo no se puede solucionar.

Por eso, aunque la IA sea muy avanzada, hoy en día solo sirve para redactar textos o consultar información básica. Cuando se trata de escenarios clave como finanzas, educación o justicia, nadie se atreve a confiar completamente en sus resultados.

Hasta hace unos meses, cuando descubrí @miranetwork, entendí que realmente existen proyectos diseñados para resolver este problema.

Mira no es un nuevo modelo de IA, sino un sistema de «verificación de salida de IA».
Es como si cada frase de la IA tuviera un «equipo de revisión cruzada», y estos revisores no se conocen entre sí ni pueden hacer trampa, lo que ayuda a solucionar muy bien los problemas existentes.

El objetivo final de Mira es: que cada frase de la IA pueda ser sometida a una «revisión rigurosa».
#Mira