2017年から2020年にかけて、Chainlinkはオンチェーンで価格フィードを検証することで、信頼のないDeFiを実現しました。もしあなたの貸出プロトコルに改ざんされないデータがなければ、それは悪用されました。

2025年に進む — インフラのギャップが変化しました。
今、検証が必要なのは価格フィードではありません。
それはAIの推論です。

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— 📌 AIが独自のオラクルを必要とする理由

GPT-4o、Claude、Llama 3.1のようなLLMは、DeFi、法律業務、ヘルスケアなどのエージェントを支えています。しかし、彼らは多くのハルシネーションを引き起こします。そして、さらに悪いことに、彼らは互いに矛盾することがあります。

問題はモデルの品質だけではなく、アーキテクチャです。

LLMは正確性と中立性を両立できない:

+ より多くのトレーニングデータ = バイアスが少なく、幻覚が増える

+ キュレーションが少ない = 偏りが大きく、幻覚が少ない

これにより、AIの出力は根本的に信頼できなくなります。
高リスクシステム(、例えば、金融、ガバナンス、安全)では、それは受け入れられません。

Mira Network — AIの出力を分散型コンセンサスによって検証する推論オラクル。

仕組みはこうです:

1️⃣ バイナリゼーション

長いAIの応答は、多くの場合、層状の主張が詰まっています。ミラはそれらを明確にするために分割します。

例えば、「ビットコインは2009年に作成され、供給量は2100万に制限されています」
→ は次のようになります:
• ビットコインは2009年に開始されました
• ビットコインの供給量は2100万に制限されています

各事実は独立して存在し、独自に検証可能です。

2️(2) 分散検証

その一口サイズの請求は異なるバリデーターにルーティングされます。
それぞれが独自のモデルを使用して主張を確認します — Claude、GPT-4o、DeepSeekなど。

どのバリデーターも完全な入力を確認できないため、プライバシーが保護され、判断は分散されたままです。

3️⃣ 検証の証明 = 作業 + ステーク

バリデーターは推測しません。彼らはリソースをステークし、実際の推論を実行します。
マイニングパズルはありません — ただ意味のあるAI作業です。

ノードがシステムを不正に操作しようとすると、削除されます。検証は単なる計算ではなく、責任です。

4️⃣ モデルのコンセンサス

ミラはシンプルな3分の5を信用していません。

モデルがほぼ全員一致で同意しない場合、その主張は通過しません。
クローズは十分ではない — 整合した回答だけが前進する。

それがミラを単なるフィルターではなく、推論のオラクルに変える。

— 📌 成長指標

+ 450万の総ユーザー

+ 90% エージェント出力の幻覚削減

ノードデリゲータープログラム + SDKはすでにDeFi + ゲームで使用されています

— 📌 私の意見

Chainlinkは価格を検証することによってDeFiを守りました。
ミラは認知を検証することで自律型AIを確保できる。

原始的なものは変わるかもしれませんが、パターンは変わりません。

• インフラが最初に勝つ。
• 他の人が構築するものに価値が蓄積される。

そしてそのレイヤーはまだ大きく過小評価されています。