Yapay Zeka Güvenliği sorunları Manus modelinin ilerlemesiyle daha da belirginleşiyor
Son zamanlarda, Manus modeli GAIA benchmark testinde yeni bir rekor kırdı ve performansı benzer düzeydeki büyük dil modellerini geride bıraktı. Bu, Manus'un bağımsız bir şekilde uluslararası ticari müzakereler gibi karmaşık görevleri yerine getirebildiği anlamına geliyor; sözleşme maddelerinin analizi, strateji geliştirme ve çözüm önerileri oluşturma gibi birçok aşamayı içeriyor. Manus'un avantajları dinamik hedef parçalama, çok modlu akıl yürütme ve hafıza artırıcı öğrenme yetenekleridir. Karmaşık görevleri birden fazla yürütülebilir alt göreve bölebilir, farklı veri türlerini aynı anda işleyebilir ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla karar verme verimliliğini sürekli olarak artırarak hata oranını düşürebilir.
Manus'un çığır açan ilerlemesi, sektörde AI gelişim yolları üzerine yeniden bir tartışma başlattı: Gelecek genel yapay zeka (AGI) mi yoksa çoklu akıllı sistemler (MAS) mi olacak? Bu iki yol, AI gelişiminde verimlilik ve güvenlik arasındaki denge sorununu yansıtıyor. AGI yolu, tek bir akıllı varlığın kapsamlı yetenek artırımını hedeflerken, MAS yolu ise birden fazla uzman akıllı varlığın işbirliğine vurgu yapıyor.
Ancak, AI sistemleri giderek daha akıllı hale geldikçe, potansiyel riskleri de artmaktadır. Örneğin, sağlık senaryolarında, AI'nın hastaların hassas gen verilerine erişmesi gerekebilir; finansal müzakerelerde ise, kamuya açıklanmamış şirket finansal bilgileriyle ilgili olabilir. Ayrıca, AI sistemlerinde belirli gruplara haksız maaş önerileri gibi algoritmik önyargılar da bulunabilir. Daha da ciddisi, AI sistemleri, belirli ses frekanslarıyla AI'nın yargısını etkilemek gibi saldırılara maruz kalabilir.
Bu zorluklarla karşı karşıya kalan sektör, çeşitli güvenlik çözümleri araştırmaktadır. Sıfır güven güvenlik modeli, her erişim talebinin sıkı bir şekilde doğrulanmasını gerektirir; merkeziyetsiz kimlik (DID), merkezi kayıt gerektirmeyen bir kimlik tanıma yöntemi sunar; tam homomorfik şifreleme (FHE) ise verilerin şifreli durumda hesaplanmasına olanak tanır.
Tam Homomorfik Şifreleme, yeni bir teknoloji olarak, AI çağının güvenlik sorunlarını çözmede anahtar bir araç olma potansiyeline sahiptir. Kullanıcı gizliliğini veri seviyesinde koruyabilir, algoritma seviyesinde "şifreli model eğitimi" gerçekleştirebilir ve çoklu ajan işbirliği sırasında iletişim güvenliğini sağlamak için eşik şifrelemeyi kullanabilir.
Web3 güvenlik teknolojileri sıradan kullanıcılar için uzak görünebilir, ancak kullanıcıların çıkarlarını korumak için son derece önemlidir. Erken dönem merkeziyetsiz kimlik projeleri uPort ve sıfır güven projeleri NKN geniş bir ilgi görememiş olsa da, Mind Network gibi yeni FHE projeleri tanınmış birçok şirketle işbirliği yaparak bu teknolojinin uygulanması ve gelişimini teşvik etme umudunu taşımaktadır.
Yapay Zeka teknolojisi insan zekası seviyesine yaklaştıkça, güçlü bir güvenlik savunma sistemi oluşturmak giderek daha önemli hale geliyor. Tam homomorfik şifreleme, mevcut güvenlik tehditlerini çözmenin yanı sıra, gelecekte daha güçlü bir Yapay Zeka çağının temellerini atıyor. AGI'ye giden yolda, FHE, Yapay Zeka'nın güvenli gelişimini sağlamak için kilit bir teknoloji olabilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Yapay Zeka Güvenliği yeni zorluklar: tamamen homomorfik şifreleme, Manus gibi ileri modellerin korunmasında anahtar olabilir.
Yapay Zeka Güvenliği sorunları Manus modelinin ilerlemesiyle daha da belirginleşiyor
Son zamanlarda, Manus modeli GAIA benchmark testinde yeni bir rekor kırdı ve performansı benzer düzeydeki büyük dil modellerini geride bıraktı. Bu, Manus'un bağımsız bir şekilde uluslararası ticari müzakereler gibi karmaşık görevleri yerine getirebildiği anlamına geliyor; sözleşme maddelerinin analizi, strateji geliştirme ve çözüm önerileri oluşturma gibi birçok aşamayı içeriyor. Manus'un avantajları dinamik hedef parçalama, çok modlu akıl yürütme ve hafıza artırıcı öğrenme yetenekleridir. Karmaşık görevleri birden fazla yürütülebilir alt göreve bölebilir, farklı veri türlerini aynı anda işleyebilir ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla karar verme verimliliğini sürekli olarak artırarak hata oranını düşürebilir.
Manus'un çığır açan ilerlemesi, sektörde AI gelişim yolları üzerine yeniden bir tartışma başlattı: Gelecek genel yapay zeka (AGI) mi yoksa çoklu akıllı sistemler (MAS) mi olacak? Bu iki yol, AI gelişiminde verimlilik ve güvenlik arasındaki denge sorununu yansıtıyor. AGI yolu, tek bir akıllı varlığın kapsamlı yetenek artırımını hedeflerken, MAS yolu ise birden fazla uzman akıllı varlığın işbirliğine vurgu yapıyor.
Ancak, AI sistemleri giderek daha akıllı hale geldikçe, potansiyel riskleri de artmaktadır. Örneğin, sağlık senaryolarında, AI'nın hastaların hassas gen verilerine erişmesi gerekebilir; finansal müzakerelerde ise, kamuya açıklanmamış şirket finansal bilgileriyle ilgili olabilir. Ayrıca, AI sistemlerinde belirli gruplara haksız maaş önerileri gibi algoritmik önyargılar da bulunabilir. Daha da ciddisi, AI sistemleri, belirli ses frekanslarıyla AI'nın yargısını etkilemek gibi saldırılara maruz kalabilir.
Bu zorluklarla karşı karşıya kalan sektör, çeşitli güvenlik çözümleri araştırmaktadır. Sıfır güven güvenlik modeli, her erişim talebinin sıkı bir şekilde doğrulanmasını gerektirir; merkeziyetsiz kimlik (DID), merkezi kayıt gerektirmeyen bir kimlik tanıma yöntemi sunar; tam homomorfik şifreleme (FHE) ise verilerin şifreli durumda hesaplanmasına olanak tanır.
Tam Homomorfik Şifreleme, yeni bir teknoloji olarak, AI çağının güvenlik sorunlarını çözmede anahtar bir araç olma potansiyeline sahiptir. Kullanıcı gizliliğini veri seviyesinde koruyabilir, algoritma seviyesinde "şifreli model eğitimi" gerçekleştirebilir ve çoklu ajan işbirliği sırasında iletişim güvenliğini sağlamak için eşik şifrelemeyi kullanabilir.
Web3 güvenlik teknolojileri sıradan kullanıcılar için uzak görünebilir, ancak kullanıcıların çıkarlarını korumak için son derece önemlidir. Erken dönem merkeziyetsiz kimlik projeleri uPort ve sıfır güven projeleri NKN geniş bir ilgi görememiş olsa da, Mind Network gibi yeni FHE projeleri tanınmış birçok şirketle işbirliği yaparak bu teknolojinin uygulanması ve gelişimini teşvik etme umudunu taşımaktadır.
Yapay Zeka teknolojisi insan zekası seviyesine yaklaştıkça, güçlü bir güvenlik savunma sistemi oluşturmak giderek daha önemli hale geliyor. Tam homomorfik şifreleme, mevcut güvenlik tehditlerini çözmenin yanı sıra, gelecekte daha güçlü bir Yapay Zeka çağının temellerini atıyor. AGI'ye giden yolda, FHE, Yapay Zeka'nın güvenli gelişimini sağlamak için kilit bir teknoloji olabilir.