AIの新しい進展：Manusモデルが同等の大規模モデルを超え、安全性への懸念を引き起こす

最近、ManusモデルはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、その性能は同等の大型言語モデルを超えました。この成果は、Manusが複雑なタスク、例えば多面的なスキルを要する国際ビジネス交渉などにおいて卓越した能力を示していることを示しています。Manusの利点は、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などの分野に主に見られます。大規模なタスクを数百のサブタスクに分解しながら、さまざまなタイプのデータを処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を向上させ、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AIの発展パスについての議論を引き起こしました：一般人工知能（AGI）への単一知能ルートに進むのか、それとも多エージェントシステム（MAS）の協調的な分散ルートに進むのか？この2つのルートにはそれぞれ利点と欠点があります。AGIルートは単一システムが人間の総合的な意思決定能力に近づくことを追求しているのに対し、MASルートは複数の専門分野のエージェントが協力して働くことに焦点を当てています。

! 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

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。主な懸念には以下が含まれます：

1. データプライバシー：医療、金融などの敏感な分野では、AIシステムが大量のプライバシーデータにアクセスする必要があります。
2. アルゴリズムの偏見：AIは特定の決定において不公平または差別的な傾向を示す可能性があります。
3. セキュリティの脆弱性：高度に知能化されたシステムは、ハッカー攻撃の重要なターゲットとなる可能性があります。

これらの課題に対処するために、業界はさまざまな暗号技術とセキュリティモデルを模索しています。

• 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検証を強調します。
• 分散型アイデンティティ（DID）：中央集権的な登録なしで、検証可能で持続的な識別を実現します。
• 完全同型暗号（FHE）：暗号化された状態でデータを計算することを許可し、プライバシーを保護します。

その中で、完全同型暗号はAI時代の安全問題を解決するための重要な技術の一つと見なされています。データのレベルでユーザーのプライバシーを保護し、アルゴリズムのレベルで暗号化モデルのトレーニングを実現し、協調のレベルで閾値暗号を使用して通信を保護します。

暗号通貨の分野では安全技術が常にホットな話題であるにもかかわらず、多くの革新的なプロジェクトは十分な注目を集めていません。例えば、初期の分散型アイデンティティプロジェクトやゼロトラストモデルを採用したブロックチェーンネットワークは、市場で長期間にわたって人気を維持できませんでした。現在、一部の新興FHEプロジェクトがこの技術を実際のシナリオに適用し、複数のテクノロジー大手と協力しようとしています。

AI技術が人間の知能レベルにますます近づく中、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。全同態暗号などの技術は、現在のセキュリティの課題を解決するだけでなく、将来の強力なAI時代の基盤を築くことになります。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オプションではなく、AIシステムが信頼性を持って運用されるための必要条件です。