Mira 프로토콜은 어떻게 탈중앙화된 합의 메커니즘을 통해 AI에게 더 정직하게 만들 수 있을까?
저자: Messari
번역: Elponcho, Chain News
생성형 AI가 급속도로 발전하고 있는 오늘날에도 우리는 여전히 근본적인 문제 하나를 해결하지 못하고 있다. 바로 AI가 때때로 진지한 듯 거짓말을 한다는 점이다. 이 현상은 업계에서 '환각(hallucination)'이라 불린다. Mira는 AI 출력 검증을 위해 설계된 탈중앙화 프로토콜로서 다중 모델 합의 메커니즘과 암호화 감사를 통해 AI에 '사실 신뢰성'을 더하려 하고 있다. 아래에서는 Mira가 어떻게 작동하는지, 왜 기존 방법보다 더 효과적인지, 그리고 현재 실제 응용 사례에서 어떤 성과를 내고 있는지를 살펴보자.
이 보고서 내용은 Messari가 발표한 연구 보고서를 바탕으로 정리 및 작성되었다.
탈중앙화된 사실 검증 프로토콜: Mira의 기본 작동 원리
Mira는 AI 모델 자체가 아니라, 삽입 가능한 검증 계층(layer)이다. AI 모델이 응답을 생성하면(예: 챗봇 답변, 요약, 자동 보고서 등), Mira는 그 출력물을 일련의 독립된 사실 주장들로 분해한다. 이러한 주장들은 분산 검증 네트워크로 전송되며, 각 노드(검증자)는 서로 다른 아키텍처의 AI 모델을 실행하여 해당 주장들의 진위 여부를 평가한다.
각 노드는 주장에 대해 '정확', '오류', 또는 '불확실' 판단을 내리며, 시스템은 다수결 합의에 따라 최종 결정을 내린다. 대부분의 모델이 특정 주장을 참으로 인정하면 승인되고, 그렇지 않으면 표시·거부되거나 경고가 표시된다.
이 과정은 완전히 투명하며 감사 가능하다. 모든 검증은 참여한 모델, 투표 결과, 타임스탬프 등을 포함하는 암호화 인증서를 생성하여 제3자가 확인할 수 있도록 한다.
왜 AI는 Mira와 같은 검증 시스템이 필요한가?
생성형 AI 모델(GPT, Claude 등)은 결정론적 도구가 아니다. 다음 문자를 확률적으로 예측하며 작동하며, 내장된 '사실 인식' 기능을 갖추고 있지 않다. 이러한 설계는 시를 짓거나 농담을 하게 해주지만 동시에 AI가 진지한 태도로 허위 정보를 생산할 수 있음을 의미한다.
Mira가 제안하는 검증 메커니즘은 바로 AI가 직면한 네 가지 핵심 문제를 해결하기 위한 것이다:
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환각의 만연: AI가 정책을 꾸며내거나 역사적 사건을 허구로 만들고 문헌을 잘못 인용하는 사례가 끊이지 않는다.
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블랙박스 운영: 사용자는 AI의 답변이 어디서 나왔는지 알 수 없으며 추적할 수 없다.
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비일관성 있는 출력: 동일한 질문에 대해 AI가 서로 다른 답변을 줄 수 있다.
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중앙집중적 통제: 현재 대부분의 AI 모델은 소수 기업에 의해 독점되어 있어 사용자는 그 논리를 검증하거나 제2의 의견을 얻을 수 없다.
기존 검증 방법의 한계
현재 대안으로 제시되는 인간 검토(Human-in-the-loop), 규칙 기반 필터링, 모델 자기 검증 등은 모두 한계를 지닌다:
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인간 검토는 규모 확대가 어렵고 속도가 느리며 비용이 높다.
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규칙 기반 필터링은 미리 정의된 상황에 국한되어 창의적인 오류에는 대응할 수 없다.
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모델 자기 검토는 효과가 낮으며, AI는 종종 오답에 대해서도 과도한 자신감을 가진다.
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중앙화된 앙상블은 교차 검증이 가능하지만 모델 다양성이 부족해 '집단 맹점'이 생기기 쉽다.
Mira의 혁신 메커니즘: 합의 메커니즘과 AI 분업의 결합
Mira의 핵심 혁신은 블록체인 합의 개념을 AI 검증에 도입한 것이다. AI 출력물 하나가 Mira를 통과하면 여러 개의 독립된 사실 진술로 분해되며, 다양한 AI 모델들이 이를 '투표'하게 된다. 일정 비율 이상의 모델이 동의해야만 그 내용이 신뢰할 수 있다고 간주된다.
Mira의 핵심 설계 장점은 다음과 같다:
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모델 다양성: 서로 다른 아키텍처와 데이터 배경을 가진 모델들이 집단 편향을 줄인다.
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오류 허용성: 일부 노드가 오류를 내더라도 전체 결과에 영향을 주지 않는다.
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완전한 체인 투명성: 검증 기록이 체인에 저장되어 감사 가능하다.
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확장성 강함: 하루 30억 토큰 이상(수백만 단락 분량)을 검증 가능하다.
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인위적 개입 불필요: 자동화되어 있으며 인력 검증이 필요 없다.
탈중앙화 인프라: 노드와 컴퓨팅 리소스는 누가 제공하는가?
Mira의 검증 노드는 전 세계 탈중앙화 컴퓨팅 기여자들에 의해 제공된다. 이러한 기여자들은 노드 위임자(Node Delegators)라 불리며, 직접 노드를 운영하지는 않고 인증된 노드 운영자에게 GPU 연산 리소스를 임대한다. 이러한 '컴퓨팅 서비스(CaaS)' 모델은 Mira의 처리 규모를 크게 확장한다.
주요 협력 노드 공급업체는 다음과 같다:
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Io.Net: DePIN 아키텍처 기반 GPU 컴퓨팅 네트워크 제공.
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Aethir: AI 및 게임용 분산 클라우드 GPU에 특화.
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Hyperbolic, Exabits, Spheron: 다수의 블록체인 컴퓨팅 플랫폼으로 Mira 노드에 인프라 제공.
노드 참여자는 네트워크의 유일성과 보안을 보장하기 위해 KYC 영상 인증 절차를 통과해야 한다.
Mira 검증으로 AI 정확도 96% 달성
Messari 보고서에 따르면 Mira 팀의 데이터에 의하면, Mira의 검증 계층을 거친 후 대규모 언어 모델의 사실 정확도는 70%에서 96%로 향상되었다. 교육, 금융, 고객 서비스 등의 실제 시나리오에서 환각 콘텐츠 발생 빈도는 90% 감소했다. 중요한 점은 이러한 개선이 AI 모델 재학습 없이 단순히 '필터링'만으로 이루어졌다는 것이다.
현재 Mira는 이미 여러 애플리케이션 플랫폼에 통합되어 있다:
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교육 도구
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금융 분석 제품
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AI 챗봇
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제3자 Verified Generate API 서비스
Mira 생태계 전체는 450만 명 이상의 사용자를 포함하며, 일일 활성 사용자는 50만 명 이상이다. 대부분의 사용자가 Mira를 직접 접하지는 않지만, 그들의 AI 응답은 이미 조용히 Mira의 검증 메커니즘을 거치고 있다.
Mira, AI의 신뢰 가능한 기반 계층 구축
AI 산업이 규모와 효율성을 추구하는 동시에, Mira는 새로운 방향을 제시한다. 단일 AI가 답을 결정하는 것이 아니라, 다수의 독립된 모델이 '투표로 진실을 결정'한다는 접근법이다. 이러한 아키텍처는 출력 결과를 더 신뢰 가능하게 만들 뿐 아니라 '검증 가능한 신뢰 메커니즘'을 구축하며 높은 확장성도 갖춘다.
사용자 규모가 커지고 제3자 검토가 점점 일반화됨에 따라, Mira는 AI 생태계에서 필수적인 인프라로 자리매김할 가능성이 크다. 현실 세계 응용에서 신뢰할 수 있는 AI를 원하는 모든 개발자와 기업에게, Mira가 나타내는 '분산 검증 계층'은 핵심 조각 중 하나일 것이다.
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Messari
