Manus modeli AI gelişiminde yeni bir zirveye ulaştı, tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi potansiyelini gösteriyor.

robot
Abstract generation in progress

AI Gelişiminin Yeni Zirvesi: Manus Modeli ve Getirdiği Düşünceler

Son zamanlarda, Manus modeli GAIA benchmark testinde çığır açan bir ilerleme kaydetti ve performansı benzer büyüklükteki diğer büyük dil modellerini geride bıraktı. Bu başarı, Manus'un uluslararası ticari müzakereler gibi karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde, sözleşme analizi, strateji geliştirme ve çözüm oluşturma gibi birçok aşamayı içerecek şekilde ele alabileceği anlamına geliyor.

Manus'un avantajları esasen üç alanda ortaya çıkmaktadır: dinamik hedef parçalama, çok modlu akıl yürütme ve bellek güçlendirilmiş öğrenme. Karmaşık görevleri yüzlerce uygulanabilir alt göreve bölebilirken, çeşitli veri türlerini işleyebilir ve pekiştirme öğrenimi ile karar verme verimliliğini sürekli artırarak hata oranını düşürebilir.

Bu gelişme, sektörde yapay zeka gelişim yoluna dair tartışmaları yeniden alevlendirdi: Genel Yapay Zeka (AGI) yönünde mi, yoksa Çoklu Ajan Sistemleri (MAS) işbirliği ile mi ilerlenmeli?

Manus'un tasarım felsefesine göre, iki olası gelişim yönünü ima etmektedir:

  1. AGI Yolu: Tek bir akıllı sistemin yeteneklerini sürekli olarak artırarak, insanın kapsamlı karar verme yeteneğine adım adım yaklaşmasını sağlamak.

  2. MAS Yolu: Manus'u bir süper koordine edici olarak kullanarak, birçok uzmanlık alanındaki akıllı ajanların işbirliği yapmasını yönetmek.

Bu iki yolun tartışması aslında yapay zeka gelişimindeki bir temel sorunu ele alıyor: verimlilik ile güvenlik arasında nasıl bir denge sağlanır? Monolitik zeka sistemleri AGI'ye (genel yapay zeka) yaklaştıkça, karar verme süreçlerinin şeffaf olmama riski de artmaktadır. Çoklu zeka işbirlikleri riskleri dağıtabilse de, iletişim gecikmeleri nedeniyle kritik karar anlarını kaçırabilir.

Manus, AGI'nin şafak vaktini getiriyor, AI güvenliği de düşünmeye değer

Manus'un ilerlemesi, AI gelişiminde var olan bazı riskleri de öne çıkarmaktadır:

  1. Veri gizliliği sorunları: Sağlık, finans gibi alanlarda, AI sistemleri büyük miktarda hassas bilgilere erişim sağlamalıdır.

  2. Algoritma önyargısı: İnsan kaynakları gibi alanlarda adaletsiz kararlar alınabilir.

  3. Güvenlik Açıkları: Sistem kötü niyetli saldırılara maruz kalabilir, bu da yanlış değerlendirmelere yol açabilir.

Bu sorunlar, AI sistemleri ne kadar akıllı olursa, potansiyel saldırı yüzeyinin de o kadar genişlediği gerçeğini vurgulamaktadır.

Bu sorunların çözümünde, tam homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisi büyük bir potansiyel göstermiştir. FHE, şifreli durumda veriler üzerinde hesaplama yapılmasına olanak tanır ve AI çağının güvenlik sorunları için olası çözümler sunar:

  1. Veri katmanı: Kullanıcı tarafından girilen tüm bilgiler şifreli durumda işlenir, hatta AI sistemi bile orijinal verileri çözememektedir.

  2. Algoritma düzeyi: FHE aracılığıyla "şifreli model eğitimi" gerçekleştirerek AI'nın karar verme sürecini korumak.

  3. İşbirliği Aşaması: Birden fazla akıllı varlık arasındaki iletişim, sistemin genel güvenliğini artırmak için eşik şifreleme kullanır.

AI teknolojisinin insan zekasına yaklaşmasıyla birlikte, güçlü bir güvenlik savunma sistemi kurmak giderek daha önemli hale geliyor. FHE sadece mevcut güvenlik sorunlarını çözmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekteki daha güçlü AI sistemleri için bir yol açar. AGI'ye giden yolda, FHE gibi güvenlik teknolojileri giderek daha önemli bir rol oynayacak ve AI gelişiminin vazgeçilmez bir garantisi haline gelecektir.

AGI3.94%
FHE0.38%
View Original
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.
  • Reward
  • 2
  • Share
Comment
0/400
ChainWatchervip
· 07-25 06:22
Gizlilik her şeyden önce gelir.
View OriginalReply0
View More
Trade Crypto Anywhere Anytime
qrCode
Scan to download Gate app
Community
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)