Novos picos no desenvolvimento da IA: o modelo Manus e as reflexões que provoca
Recentemente, o modelo Manus fez progressos significativos nos testes de benchmark GAIA, superando o desempenho de grandes modelos de linguagem da mesma categoria. Essa conquista significa que o Manus é capaz de lidar de forma independente com tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, envolvendo análise de contratos, formulação de estratégias e geração de propostas.
As vantagens do Manus estão principalmente em três aspectos: decomposição dinâmica de objetivos, raciocínio multimodal e aprendizado aprimorado por memória. Ele pode dividir tarefas complexas em centenas de subtarefas executáveis, ao mesmo tempo em que processa vários tipos de dados e melhora continuamente a eficiência da tomada de decisões e reduz a taxa de erro por meio do aprendizado por reforço.
Este avanço levantou novamente discussões na indústria sobre o caminho do desenvolvimento da inteligência artificial: deve-se avançar na direção da inteligência artificial geral (AGI) ou deve-se privilegiar a colaboração de sistemas multi-agentes (MAS)?
Do ponto de vista do conceito de design do Manus, sugere duas possíveis direções de desenvolvimento:
Caminho da AGI: Através da melhoria contínua das capacidades de um único sistema inteligente, aproximando-o gradualmente da capacidade de decisão integrada dos humanos.
Caminho MAS: utilizar Manus como um super coordenador, orientando múltiplos agentes de áreas especializadas a trabalharem em conjunto.
A discussão sobre esses dois caminhos toca, na verdade, em uma questão central do desenvolvimento da IA: como equilibrar eficiência e segurança? À medida que os sistemas de inteligência monolítica se aproximam cada vez mais da AGI, o risco de opacidade em seus processos de decisão também aumenta. Embora a colaboração entre múltiplos agentes possa dispersar riscos, pode também perder oportunidades de decisão crítica devido a atrasos na comunicação.
O progresso da Manus também destaca alguns riscos inerentes ao desenvolvimento da IA:
Questões de privacidade de dados: em áreas como saúde e finanças, os sistemas de IA precisam acessar uma grande quantidade de informações sensíveis.
Viés algorítmico: podem surgir decisões injustas em áreas como recursos humanos.
Vulnerabilidades de segurança: o sistema pode ser alvo de ataques maliciosos, levando a erros de julgamento.
Estas questões destacam um facto: quanto mais inteligentes são os sistemas de IA, maior é a sua superfície de ataque potencial.
Ao abordar esses problemas, a tecnologia de criptografia totalmente homomórfica (FHE) demonstrou um enorme potencial. A FHE permite a realização de cálculos em dados em estado criptografado, oferecendo possíveis soluções para questões de segurança na era da IA:
Nível de dados: Todas as informações inseridas pelo usuário são processadas em estado criptografado, mesmo o próprio sistema de IA não consegue decifrar os dados originais.
Nível de algoritmo: implementar "treinamento de modelo criptografado" através de FHE, protegendo o processo de decisão da IA.
Camada de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes utiliza criptografia de limiar, aumentando a segurança do sistema como um todo.
Com a tecnologia de IA cada vez mais próxima do nível de inteligência humana, torna-se cada vez mais importante estabelecer um sistema de defesa de segurança robusto. O FHE não só pode resolver os problemas de segurança atuais, mas também pavimentar o caminho para sistemas de IA mais poderosos no futuro. No caminho para a AGI, técnicas de segurança como o FHE desempenharão um papel cada vez mais importante, tornando-se uma garantia indispensável para o desenvolvimento da IA.
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O modelo Manus atinge um novo pico no desenvolvimento de IA, a tecnologia de encriptação totalmente homomórfica mostra potencial.
Novos picos no desenvolvimento da IA: o modelo Manus e as reflexões que provoca
Recentemente, o modelo Manus fez progressos significativos nos testes de benchmark GAIA, superando o desempenho de grandes modelos de linguagem da mesma categoria. Essa conquista significa que o Manus é capaz de lidar de forma independente com tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, envolvendo análise de contratos, formulação de estratégias e geração de propostas.
As vantagens do Manus estão principalmente em três aspectos: decomposição dinâmica de objetivos, raciocínio multimodal e aprendizado aprimorado por memória. Ele pode dividir tarefas complexas em centenas de subtarefas executáveis, ao mesmo tempo em que processa vários tipos de dados e melhora continuamente a eficiência da tomada de decisões e reduz a taxa de erro por meio do aprendizado por reforço.
Este avanço levantou novamente discussões na indústria sobre o caminho do desenvolvimento da inteligência artificial: deve-se avançar na direção da inteligência artificial geral (AGI) ou deve-se privilegiar a colaboração de sistemas multi-agentes (MAS)?
Do ponto de vista do conceito de design do Manus, sugere duas possíveis direções de desenvolvimento:
Caminho da AGI: Através da melhoria contínua das capacidades de um único sistema inteligente, aproximando-o gradualmente da capacidade de decisão integrada dos humanos.
Caminho MAS: utilizar Manus como um super coordenador, orientando múltiplos agentes de áreas especializadas a trabalharem em conjunto.
A discussão sobre esses dois caminhos toca, na verdade, em uma questão central do desenvolvimento da IA: como equilibrar eficiência e segurança? À medida que os sistemas de inteligência monolítica se aproximam cada vez mais da AGI, o risco de opacidade em seus processos de decisão também aumenta. Embora a colaboração entre múltiplos agentes possa dispersar riscos, pode também perder oportunidades de decisão crítica devido a atrasos na comunicação.
O progresso da Manus também destaca alguns riscos inerentes ao desenvolvimento da IA:
Questões de privacidade de dados: em áreas como saúde e finanças, os sistemas de IA precisam acessar uma grande quantidade de informações sensíveis.
Viés algorítmico: podem surgir decisões injustas em áreas como recursos humanos.
Vulnerabilidades de segurança: o sistema pode ser alvo de ataques maliciosos, levando a erros de julgamento.
Estas questões destacam um facto: quanto mais inteligentes são os sistemas de IA, maior é a sua superfície de ataque potencial.
Ao abordar esses problemas, a tecnologia de criptografia totalmente homomórfica (FHE) demonstrou um enorme potencial. A FHE permite a realização de cálculos em dados em estado criptografado, oferecendo possíveis soluções para questões de segurança na era da IA:
Nível de dados: Todas as informações inseridas pelo usuário são processadas em estado criptografado, mesmo o próprio sistema de IA não consegue decifrar os dados originais.
Nível de algoritmo: implementar "treinamento de modelo criptografado" através de FHE, protegendo o processo de decisão da IA.
Camada de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes utiliza criptografia de limiar, aumentando a segurança do sistema como um todo.
Com a tecnologia de IA cada vez mais próxima do nível de inteligência humana, torna-se cada vez mais importante estabelecer um sistema de defesa de segurança robusto. O FHE não só pode resolver os problemas de segurança atuais, mas também pavimentar o caminho para sistemas de IA mais poderosos no futuro. No caminho para a AGI, técnicas de segurança como o FHE desempenharão um papel cada vez mais importante, tornando-se uma garantia indispensável para o desenvolvimento da IA.