随着与AI的接触越多，我越相信最大的问题不再是智能。AI已经可以非常有说服力地写作、分析和回答。令人担忧的在于另一个方面：如何知道这些答案是否真正可信？

AI可能会出错，但它出错的方式非常自信。当AI开始参与金融、教育、法律或自动化系统时，“看似正确”已不再足够。我们需要的是验证的能力。
这也是我关注@Mira_network的原因。Mira并没有试图构建一个更智能的模型，而是专注于为AI输出创建一层验证。他们将AI生成的内容转化为可以拆分、检查和评分的小声明。当一段文本被拆分成具体的声明时，它不再是令人印象深刻的措辞，而变成了可以对照和验证的内容。
根据白皮书，#Mira设计了一个“trustless”的验证系统，利用质押和经济机制激励验证者诚实行事。代币$MIRA 在Base上总供应量为10亿，用于API访问、质押和治理。类似WikiSentry的产品已被推出，用于自动引用和内容验证。
当然，大规模验证并不容易。但如果AI越来越影响实际决策，那么信任基础层的重要性将不亚于模型本身。这也是我认为Mira的方向不仅仅是一个叙事，而是AI时代必不可少的基础设施的一部分。