AIセキュリティ問題はManusモデルの進歩に伴い、ますます顕著になっています

最近、ManusモデルがGAIAベンチマークテストで新記録を樹立し、その性能は同レベルの大型言語モデルを超えました。これは、Manusが契約条項の分析、戦略の策定、提案の生成などの複雑なタスクを独立して完了できることを意味します。Manusの利点は、その動的な目標分解、クロスモーダル推論、そして記憶強化学習能力にあります。複雑なタスクを複数の実行可能なサブタスクに分解し、異なるタイプのデータを同時に処理し、強化学習を通じて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。

! 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の画期的な進展は、業界内でのAIの発展パスについての議論を再燃させました：未来は汎用人工知能（AGI）へ向かうのか、それとも多エージェントシステム（MAS）へ向かうのか？この2つのパスは、AIの発展における効率性と安全性のトレードオフの問題を反映しています。AGIパスは単一のエージェントの全体的な能力の向上を追求し、MASパスは複数の専門エージェントの協調的な協力を強調しています。

しかし、AIシステムがますます賢くなるにつれて、その潜在的なリスクも増加しています。例えば、医療の場面では、AIが患者の敏感な遺伝子データにアクセスする必要があるかもしれません；金融交渉では、未公開の企業財務情報が関与する可能性があります。さらに、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、特定のグループに対して不公平な給与提案を行うことがあります。さらに深刻なことに、AIシステムは対抗攻撃を受ける可能性があり、特定の音声周波数によってAIの判断が妨害されることがあります。

これらの課題に直面して、業界はさまざまなセキュリティソリューションを模索しています。ゼロトラストセキュリティモデルは、すべてのアクセス要求に対して厳格な検証を要求し、分散型アイデンティティ（DID）は中央集権的な登録に依存しないアイデンティティ識別の方法を提供し、完全同型暗号（FHE）は暗号化された状態でデータ計算を行うことを可能にします。

全同態暗号は新興技術として、AI時代のセキュリティ問題を解決するための鍵となるツールとなることが期待されています。これはデータレベルでユーザーのプライバシーを保護し、アルゴリズムレベルで「暗号モデルのトレーニング」を実現し、複数のエージェントが協調する際にしきい値暗号を使用して通信の安全を保護します。

Web3セキュリティ技術は一般ユーザーにとって遠い存在のように思えるかもしれませんが、ユーザーの利益を守るためには非常に重要です。初期の分散型アイデンティティプロジェクトuPortやゼロトラストプロジェクトNKNは広く注目を集めることができませんでしたが、新興のFHEプロジェクトであるMind Networkは多くの著名企業と協力しており、この技術の応用と発展を推進する可能性があります。

AI技術が人間の知能レベルに近づくにつれて、強力なセキュリティ防御システムの構築がますます重要になっています。完全同態暗号は、現在のセキュリティの課題を解決できるだけでなく、将来のより強力なAI時代の基盤を築くことができます。AGIへの道のりにおいて、FHEはAIの安全な発展を確保するための重要な技術になる可能性があります。