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Manusの画期的な成果がAIの発展経路と安全性に関する論争を引き起こす。FHEがWeb3の重要な解決策となる可能性がある。
ManusはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を達成しました
最近、ManusはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、その性能は同レベルの大型言語モデルを超えています。これは、Manusが複雑なタスクを独立して遂行できることを意味し、例えば国際的なビジネス交渉において、契約条項の分解、戦略の予測、提案の生成、さらには法務チームと財務チームの調整に至ります。
Manusの利点は主に3つの側面に現れます：動的な目標分解能力、クロスモーダル推論能力、そして記憶強化学習能力です。それは大規模なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまなタイプのデータを同時に処理し、強化学習を通じて自身の意思決定効率を継続的に向上させ、エラー率を低下させることができます。
この進展は再び業界内でのAIの進化パスに関する議論を引き起こしました：未来はAGIが全てを支配するのか、それともMASが協調して主導するのか？Manusの設計理念は二つの可能性を含んでいます：一つは、単体の知能レベルを持続的に向上させ、人間の総合的な意思決定能力に近づくAGIのパス；もう一つは、数千の垂直分野のエージェントを指揮して協調戦闘を行うスーパーコーディネーターとしてのMASのパス。
この議論は実際、AIの発展における効率と安全のバランスを取るための核心的な矛盾を反映しています。単体の知能がAGIに近づくほど、その意思決定のブラックボックス化のリスクが高まります。一方で、マルチエージェントの協調はリスクを分散できるものの、通信の遅延によって重要な意思決定のタイミングを逃す可能性があります。
! マヌスはAGIの夜明けをもたらし、AIセキュリティも熟考する価値があります
Manusの進化は、データプライバシー、アルゴリズムの偏見、対抗攻撃など、AIの発展に内在するリスクを拡大させています。例えば、医療の場面では、Manusは患者のゲノムデータにリアルタイムでアクセスする必要があります；金融交渉の際には、企業が公開していない財務情報に触れる可能性があります。採用交渉では、特定の民族の候補者に対して平均を下回る給与提案をする可能性があります；法律契約のレビュー時には、新興業界の条項の誤判率が50％に近づく可能性があります。さらに、ハッカーは特定の音声周波数を植え込むことで、Manusが交渉中に相手の提示価格帯を誤判断する可能性もあります。
これらの課題は、厳しい現実を浮き彫りにしています：システムが賢くなるほど、攻撃面も広がります。
Web3の分野では、安全性は常に注目されているトピックです。V神が提唱した不可能な三角形（ブロックチェーンネットワークは安全性、分散化、拡張性を同時に実現できない）フレームワークに基づいて、多様な暗号方式が派生しています：
ゼロトラストセキュリティモデル：コア理念は「誰も信頼せず、常に検証する」であり、すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と承認を強調しています。
分散型アイデンティティ（DID）：実体が集中型レジストリなしで検証可能かつ持続的な方法で識別を取得できる識別子標準のセット。
完全同型暗号（FHE）：暗号化されたデータを復号化せずに任意の計算を実行することを可能にし、クラウドコンピューティングやデータアウトソーシングなどのシーンに適しています。
その中で、完全同型暗号はAI時代の安全問題を解決するための強力なツールと見なされています。それは以下のいくつかのレベルで機能することができます：
データの面：ユーザーが入力したすべての情報（生体情報、声のトーンを含む）は暗号化された状態で処理され、AIシステム自体も原始データを解読することはできません。
アルゴリズムの観点：FHEを通じて「暗号化モデルのトレーニング」を実現し、開発者でさえAIの意思決定経路を覗くことができません。
協調の面：複数のエージェントが通信する際にスレッショルド暗号を使用し、単一のノードが攻撃されてもグローバルデータの漏洩は発生しない。
Web3のセキュリティ分野では、いくつかのプロジェクトがこれらの技術を探求し始めています：
これらのセキュリティプロジェクトは、一部の投機的なプロジェクトほど注目されないかもしれませんが、安全なWeb3エコシステムを構築するために重要です。
AI技術が人間の知能レベルに近づくにつれて、非伝統的な防御システムがますます重要になっています。FHEなどの技術は、現在のセキュリティの課題を解決するだけでなく、将来の強いAI時代の基盤を築くものです。AGIへの道のりでは、これらのセキュリティ技術はもはや選択肢ではなく、生存の必需品となっています。