AIの進化とセキュリティ:ManusのブレークスルーからFHEの応用まで

人工知能分野は最近、重大なブレークスルーを迎えました。Manusという名のAIシステムがGAIAベンチマークテストで最先端の成績を収め、その性能は同等の大規模言語モデルを超えました。Manusは、契約条項の分析、戦略の策定、プランの生成など、複雑なタスクを独立して処理する驚くべき能力を示しました。

Manusの利点は主に3つの側面にあります：動的な目標分解、クロスモーダル推論、そして記憶強化学習です。これにより、複雑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処理し、強化学習を通じて自らの意思決定効率を向上させ、エラー率を低下させることができます。

しかし、Manusの登場は、業界内でのAIの発展の道筋についての議論を引き起こしました：一般人工知能（AGI）に向かう単一システムを選ぶのか、それとも多エージェントシステム（MAS）の協調モデルを選ぶのか？この問題の背後には、実際にはAIの発展における効率と安全のバランスの問題が反映されています。単体AIシステムがAGIにますます近づくにつれて、その意思決定プロセスの不透明性も増しています。一方で、多エージェントシステムはリスクを分散できるものの、通信の遅延により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の進展は、AIの発展に内在するリスクを拡大しました。例えば、医療の場面では、AIシステムは患者のセンシティブなデータにアクセスする必要があります。金融交渉においては、未公開の企業財務情報が関与する可能性があります。また、AIシステムにはアルゴリズムの偏見が存在する可能性があり、採用プロセスにおいて特定のグループに対して差別を生じることがあります。さらに、対抗攻撃に直面する可能性もあり、ハッカーは特定の手段を通じてAIシステムの判断を妨害することがあります。

これらの課題は、AIシステムがよりスマートであればあるほど、その潜在的な攻撃面が広がるという重要な問題を浮き彫りにしています。

これらのセキュリティの課題に対処するために、暗号技術分野ではいくつかの解決策が提案されています。

1. ゼロトラストセキュリティモデル：このモデルは「決して信頼せず、常に検証する」という原則に基づいて、すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と承認を行います。

2. 分散型アイデンティティ（DID）：これは中央集権的な登録を必要としないアイデンティティ認識基準であり、Web3エコシステムに重要なサポートを提供します。

3. 完全同型暗号（FHE）：これは、暗号化された状態でデータを計算することを可能にする高度な暗号技術であり、プライバシーを保護しながらデータ処理を実現します。

その中で、全同態暗号はAI時代の安全性問題を解決するための重要な技術と見なされています。それは以下のいくつかの側面で機能します：

• データレベル：ユーザーが入力したすべての情報（生体情報、音声など）は暗号化された状態で処理されており、AIシステム自体でさえ元の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から：FHEを通じて「暗号化モデルのトレーニング」を実現し、開発者さえもAIの意思決定プロセスを直接理解できないようにします。

• 協調の面：マルチエージェントシステムでは、しきい値暗号を用いて通信を行い、単一のノードが攻撃されてもグローバルデータの漏洩には至らない。

Web3のセキュリティ技術は一般ユーザーとは直接的な関係がないかもしれませんが、すべての人に間接的な影響を与えます。この困難なデジタル世界では、安全対策を強化し続けることが自分の利益を守るために必要な手段です。

AI技術が人間の知能にますます近づくにつれ、非伝統的な防御システムの重要性が高まっています。全同型暗号は、現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、より強力なAI時代に向けた準備も整えています。AGIへの道のりにおいて、FHEはもはや選択肢ではなく、AIの安全な発展を確保するための必需品となっています。