[블록미디어 정윤재] 인공지능(AI) 에이전트의 상용화에서 가장 큰 과제로 지적되는 ‘환각률(잘못된 정보 생성)’ 문제 해결을 위해, 탈중앙 검증 인프라 ‘미라 네트워크(Mira Network)’가 주목받고 있다. 미라 네트워크는 GPT-4o, Claude 등 주요 LLM(대규모 언어모델)이 여전히 30~40% 수준의 환각률을 보이는 상황에서, 자사 검증 네트워크를 통해 이 문제를 구조적으로 해결할 수 있다고 밝혔다.
6월 14일, 미라 네트워크는 공식 트위터를 통해 “우리는 신뢰 기반의 AI를 만들기 위해 기본 구조를 바꾸고 있다”며 “모든 모델이 오류를 낼 수 있다는 전제 하에, 이를 외부 검증으로 잡아내는 시스템이 필요하다”고 전했다. 해당 발언은 미라 네트워크의 성장 총괄 스톤 게팅스(Stone Gettings)가 블록퓨얼(Blockfuel) 팟캐스트에서 직접 밝힌 내용이기도 하다.
Even frontier LLMs like GPT-4o and Claude suffer from 30-40% hallucination rates. But how does our verification network solve this fundamental AI reliability problem?
Our Head of Growth, @Stone_gettings, dives into it on the @blockfuel podcast.
Highlights you must watch???? pic.twitter.com/YuXIA0roLP
— Mira (@Mira_Network) June 14, 2025
“산업별 환각률 35%→5%로 줄여…최종 목표는 1% 이하”
미라 네트워크는 다양한 산업군에서 실증된 성과를 통해, 환각률을 기존 35% 이상에서 5% 미만으로 낮춘 사례들을 소개했다. 이들은 향후 환각률을 1% 이하로 끌어내려, 자율 AI 시스템의 신뢰 기반 채택을 현실화하겠다는 목표다.
미라 네트워크는 “단순 쿼리(예: 2 + 2)는 잘 처리해도, 복잡한 판단이나 추론은 LLM이 쉽게 오류를 낸다”며 “이런 구조적 한계를 외부 검증 계층으로 보완해야 한다”고 주장했다.
미라 네트워크는 웹2 기반 AI 대기업들과의 차이를 명확히 하며, “우리는 ‘신뢰성’이라는 한 가지 목표에 집중한다”고 강조했다. 2023년 하반기 AI 에이전트 열풍으로 다수 프로젝트가 수십억 달러 규모의 평가를 받았지만, 시장 조작 및 기술적 미완성 이슈로 대부분 실패했다는 분석도 제기했다.
이들은 “AI 에이전트는 여전히 신뢰를 얻지 못한 상태이며, 실사용에 도달하기 위한 검증 인프라가 부족하다”며 “미라 네트워크는 경쟁이 아닌, 협업 기반의 신뢰 계층을 구축 중”이라고 말했다.
“자동화 트레이딩에선 오류 0%가 기준, 완전성 목표 향한다”
미라 네트워크는 특히 자동화된 자산 운용이나 트레이딩과 같은 고위험 분야에서 AI의 오류 허용 범위는 사실상 ‘0%’에 가까워야 한다고 밝혔다. 잘못된 정보에 기반한 자동 트리거는 즉각적인 자본 손실로 이어질 수 있기 때문이다.
이들은 “거래 전략은 사전에 설정된 조건에 따라 움직이는 만큼, 그 조건이 환각으로 왜곡되면 결과는 재앙이 될 수 있다”며 “우리는 AI 의사결정의 기반 데이터를 반드시 ‘검증된 사실’로 제한하는 구조를 만들고 있다”고 강조했다.
미라 네트워크는 앞으로도 다양한 분야에서 ‘환각 제로’에 가까운 AI 환경을 조성하고, 검증 가능한 탈중앙 인프라로 신뢰의 기반을 다져 나가겠다는 계획이다.
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