Manus vượt qua mô hình cùng tầng gây ra cuộc tranh luận về con đường phát triển AI

2025-07-21 17:08:07

Manus đạt được điểm chuẩn GAIA SOTA, kích thích thảo luận về lộ trình phát triển AI

Manus đã thể hiện hiệu suất xuất sắc trong bài kiểm tra điểm chuẩn GAIA, vượt qua các mô hình lớn cùng cấp. Điều này có nghĩa là nó có khả năng xử lý độc lập các nhiệm vụ phức tạp, như đàm phán thương mại xuyên quốc gia, liên quan đến phân tích điều khoản hợp đồng, xây dựng chiến lược và phát triển giải pháp. Lợi thế của Manus nằm ở khả năng phân tách mục tiêu động, suy luận đa phương tiện và khả năng học tập tăng cường trí nhớ. Nó có thể chia nhỏ các nhiệm vụ lớn thành hàng trăm nhiệm vụ con có thể thực hiện, đồng thời xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau và liên tục nâng cao hiệu quả quyết định cũng như giảm tỷ lệ sai sót thông qua học tăng cường.

Sự đột phá của Manus lại gây ra cuộc thảo luận về con đường phát triển tương lai trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo: liệu có nên hướng tới sự thống trị của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), hay là sự thống trị phối hợp của hệ thống đa tác nhân (MAS)?

Ý tưởng thiết kế của Manus bao gồm hai khả năng:

Đường đi AGI: Nâng cao liên tục trình độ trí tuệ đơn thể, khiến nó gần gũi với khả năng ra quyết định tổng hợp của con người.
MAS Đường dẫn: Là siêu điều phối viên, chỉ huy nhiều tác nhân thông minh trong các lĩnh vực dọc phối hợp làm việc.

Cuộc thảo luận này thực sự đã chạm đến vấn đề cốt lõi của sự phát triển AI: làm thế nào để đạt được sự cân bằng giữa hiệu quả và an toàn? Khi trí thông minh đơn thể ngày càng gần với AGI, rủi ro về tính không minh bạch trong quá trình ra quyết định cũng gia tăng; trong khi đó, sự hợp tác của nhiều tác nhân thông minh tuy có thể phân tán rủi ro, nhưng có thể bỏ lỡ thời điểm ra quyết định quan trọng do độ trễ trong giao tiếp.

Sự tiến bộ của Manus cũng làm nổi bật những rủi ro nội tại trong sự phát triển của AI. Ví dụ, trong bối cảnh y tế, Manus cần truy cập vào dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân theo thời gian thực; trong các cuộc đàm phán tài chính, có thể liên quan đến thông tin chưa công khai của công ty. Hơn nữa, còn có vấn đề thiên lệch trong thuật toán, chẳng hạn như trong các cuộc đàm phán tuyển dụng có thể đưa ra gợi ý lương không công bằng đối với một số nhóm cụ thể, hoặc trong việc xem xét hợp đồng pháp lý có tỷ lệ sai sót cao đối với các điều khoản của ngành mới nổi. Một rủi ro tiềm ẩn khác là các cuộc tấn công đối kháng, ví dụ như tin tặc có thể can thiệp vào phán đoán của Manus trong các cuộc đàm phán bằng cách cài đặt các tín hiệu âm thanh cụ thể.

Những thách thức này đã làm nổi bật một vấn đề then chốt: Hệ thống AI càng thông minh, diện tấn công tiềm năng của nó càng rộng.

Trong lĩnh vực Web3, an ninh luôn là mối quan tâm cốt lõi. Dựa trên nguyên tắc này, đã phát sinh nhiều phương thức mã hóa:

Mô hình bảo mật không tin cậy: nhấn mạnh việc xác thực và cấp quyền nghiêm ngặt cho mỗi yêu cầu truy cập.
Danh tính phi tập trung (DID): đã thực hiện một mô hình danh tính kỹ thuật số phi tập trung mới.
Mã hóa toàn phần (FHE): cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu.

Trong đó, mã hóa đồng nhất được coi là công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề an ninh trong thời đại AI. Nó cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa, mang lại những khả năng mới để bảo vệ quyền riêng tư.

Trong việc đối phó với các thách thức an ninh AI, FHE có thể phát huy vai trò ở nhiều cấp độ:

Về mặt dữ liệu: Tất cả thông tin mà người dùng nhập vào được xử lý trong trạng thái mã hóa, ngay cả hệ thống AI cũng không thể giải mã dữ liệu gốc.
Mặt thuật toán: Thực hiện "đào tạo mô hình mã hóa" thông qua FHE, đảm bảo quá trình ra quyết định của AI không bị rình rập.
Khía cạnh hợp tác: Giao tiếp giữa nhiều tác nhân sử dụng mã hóa ngưỡng, ngăn chặn rò rỉ điểm đơn dẫn đến rò rỉ dữ liệu toàn cầu.

Mặc dù công nghệ an ninh Web3 hiện tại có thể còn xa lạ với người dùng thông thường, nhưng tầm quan trọng của nó không thể bị bỏ qua. Trong lĩnh vực đầy thách thức này, chỉ có việc liên tục tăng cường bảo vệ mới có thể tránh trở thành nạn nhân tiềm năng.

Khi công nghệ AI dần tiến gần đến mức độ thông minh của con người, các hệ thống phòng thủ phi truyền thống trở nên ngày càng quan trọng. FHE không chỉ giải quyết các vấn đề an ninh hiện tại, mà còn đặt nền tảng cho thời đại AI mạnh mẽ trong tương lai. Trên con đường hướng tới AGI, FHE đã từ lựa chọn trở thành vật cần thiết cho sự tồn tại.

AGI-3.94%

FHE-16.67%

Xem bản gốc

Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.

6 thích