Pessoal, boa tarde! Hoje quero compartilhar com vocês minhas experiências reais desde que entrei no mundo das criptomoedas e Web3.

Quando entrei na área, eu ficava muito ansioso todos os dias, realmente queria me integrar o mais rápido possível, mas o processo foi bem difícil. Ainda assim, tive sorte de pegar a ascensão do hype das NFTs, aproveitando uma pequena onda de crescimento.

Mas, com tantos projetos por aí, tinha que pesquisar white papers, verificar parceiros e informações de financiamento. Às vezes, folheava tudo e não encontrava os detalhes essenciais, o que era bem frustrante. Então, pensei em usar ferramentas de IA para ajudar.

Porém, ao usar IA para consultar questões específicas do setor ou dados, acabei caindo em um grande problema — ela dava respostas convincentes, bem fundamentadas, mas, ao verificar depois, percebi que muitas informações estavam erradas!

▪️ Isso é o que chamamos de o problema da “ilusão” da IA.

Na verdade, a IA atual funciona como um estudante que não gosta de estudar direito: escreve relatórios e faz análises rapidamente e de forma chamativa, mas costuma cometer dois erros fatais:
Ou inventa informações (como citações fictícias ou dados falsificados), ou traz preconceitos invisíveis.

Isso cria um ciclo difícil de quebrar:
Treiná-la com dados de alta qualidade ajuda a reduzir as “mentiras”, mas pode torná-la tendenciosa e incompleta na análise.

Por outro lado, se quisermos que ela seja objetiva e neutra, adicionando diversos tipos de dados, pode acabar aprendendo informações erradas.

No fundo, esse problema vem do modo de treinamento da IA, que não se resolve apenas aumentando os dados ou ajustando os parâmetros do modelo.

Por isso, mesmo com IA avançada, ela ainda serve bem para criar textos ou consultar informações básicas. Mas, quando se trata de áreas críticas como finanças, educação ou justiça, ninguém confia totalmente na sua saída.

Foi só alguns meses atrás, ao descobrir o @miranetwork, que percebi que existem projetos dedicados a resolver exatamente esse problema.

O Mira não é um novo modelo de IA, mas sim um sistema de “validação de saída de IA”.
Ele funciona como uma equipe de verificação cruzada para cada frase gerada pela IA, onde os verificadores não se conhecem e não podem trapacear, garantindo uma validação eficaz.

O objetivo final do Mira é: fazer com que cada frase da IA possa ser “questionada” com rigor.
#Mira