A veces, cuando la IA dice algo incorrecto, no es porque sea tonta, sino porque nadie le exige responsabilidad. He usado muchas "herramientas de IA", que escriben rápidamente y dibujan decentemente, pero cada vez que la veo inventando datos y hablando de lógica de manera seria, entiendo una cosa: generar nunca ha sido el problema; validar es el verdadero obstáculo. Por eso me interesa @Mira_Network. No busca ser el próximo ChatGPT, ni quiere reunir un montón de GPU para competir en inferencia. Simplemente ha cambiado la perspectiva y ha planteado una pregunta: ¿cómo podemos confiar en la salida de la IA? La respuesta de Mira no es "tenemos un modelo más fuerte", sino: "si quieres que la IA hable, debes asegurarte de que pueda ser verificada, cuestionada y probada." Cuando usas la IA en el ecosistema de Mira para generar contenido, se descompone en una serie de pequeños juicios, que se envían a múltiples nodos para su verificación; el proceso se registra en la cadena, los resultados se consensuan y los errores tienen un costo. Si usas la IA para escribir un párrafo, buscar una definición o generar una imagen, al lado te dirá: de quién proviene esta conclusión, si hay consenso y si es confiable. Antes, al usar la IA, eras tú quien escuchaba la historia. Ahora, al usar Mira, eres tú quien ve cómo entrega su tarea. Por eso digo que no es una aplicación de IA, es más como un "tribunal donde la IA habla". Por supuesto, puedes seguir usando la IA para escribir, dibujar o buscar material, pero cuando esta cosa comienza a decidir sobre recomendaciones médicas, cláusulas contractuales o pruebas en litigios, es mejor tener un lugar donde cada una de sus palabras tenga respaldo. Mira es ese lugar. No decide por ti, sino que asegura que lo que ves no sea inventado por la IA. @KaitoAI