ManusはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、AIの発展経路について議論を引き起こした

最近、ManusはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、その性能は同レベルの大型言語モデルを超えました。この成果は、Manusが契約条項の分解、戦略の予測、提案の生成などの複雑なタスクを独立して実行できる能力を持っていることを示しています。さらには、法務チームと財務チームの調整も可能です。

Manusの利点は主に3つの側面に現れます：動的な目標分解能力、クロスモーダル推論能力、そして記憶強化学習能力です。これにより、大規模なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまな種類のデータを処理し、強化学習を通じて自己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。

この進展は再び業界内でのAIの進化の道筋についての議論を引き起こしました：未来は汎用人工知能（AGI）が統一される方向に進むのか、それともマルチエージェントシステム（MAS）が協調して主導するのか？

! 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のデザイン理念には2つの可能性が秘められています：

1. AGIの道筋：単体の知能レベルを持続的に向上させ、人間の総合的な意思決定能力に近づける。

2. MASパス：スーパーコーディネーターとして、数千の垂直分野のエージェントが協力して作業するよう指揮します。

表面的には、これは異なる発展経路についての議論であるが、実際にはAIの発展における核心的な矛盾を反映している：効率と安全のバランスをどう取るか。単体の知能がAGIに近づくほど、その決定の不透明なリスクは高まる；一方、多エージェントの協調はリスクを分散できるが、通信の遅延により重要な決定のタイミングを逃す可能性がある。

Manusの進歩は、AI開発における固有のリスクを無形の形で拡大しました。以下を含む：

1. データプライバシーの問題：医療シーンでは、患者のセンシティブなデータにリアルタイムでアクセスする必要があります；金融交渉では、企業の未公開財務報告情報が関与する可能性があります。

2. アルゴリズムの偏見：採用交渉において、特定のグループに不公平な給与提案を行う可能性がある；法律契約のレビュー時に、新興業界の条項に対する誤判率が高い。

3. 対抗的攻撃の脆弱性：ハッカーは特定の音声周波数を埋め込むことによって、システムが交渉中に相手の提示価格帯を誤って判断させる可能性があります。

これらの問題は厳しい現実を浮き彫りにしています：システムが賢ければ賢いほど、その攻撃面も広がります。

Web3分野では、安全性は常に注目されるトピックです。このテーマに関連して、さまざまな暗号技術のソリューションが派生しています。

1. ゼロトラストセキュリティモデル：すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と承認を強調します。

2. デジタルID（DID）：集中型レジストリを必要としないアイデンティティ認識を実現する。

3. 完全同型暗号（FHE）：暗号化されたデータの復号を行わずに計算を行うことを許可します。

その中で、全同態暗号はAI時代のセキュリティ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レベルで保護を提供できます：

• データレイヤー：ユーザーが入力したすべての情報は暗号化された状態で処理され、AIシステム自身も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、開発者でさえAIの意思決定の経路を覗くことができないようにします。

• 協調レベル：複数のエージェント間の通信は、しきい値暗号を使用しており、単一のポイントからの漏洩によるグローバルデータの露出を防ぎます。

Web3のセキュリティ技術は一般ユーザーと直接的な関係がないかもしれませんが、ユーザーの利益を保護するためには非常に重要です。この未知の領域では、セキュリティ対策を強化することが"韭菜"になるのを避けるための必要な手段です。

歴史的に、複数のプロジェクトがWeb3セキュリティ分野で探求を行ってきました：

• uPortは2017年にイーサリアムメインネットでリリースされ、初期の分散型アイデンティティプロジェクトの1つです。
• NKNは2019年にゼロトラストセキュリティモデルに基づいたメインネットを発表しました。
• あるネットワークは、メインネットでの初のFHEプロジェクトであり、多くの著名な機関と提携を結びました。

AI技術が人間の知能レベル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増しています。FHEなどのセキュリティ技術は、現在の問題を解決するだけでなく、未来の強力なAI時代の基盤を築くものです。AGIへの道のりにおいて、これらのセキュリティ技術はもはや選択肢ではなく、生存の必需品となっています。