Keseimbangan Keamanan dan Efisiensi AI: Pemikiran yang Dihasilkan oleh Model Manus
Dalam waktu dekat, model Manus telah mencapai kemajuan signifikan dalam pengujian benchmark GAIA, dengan performa yang melampaui model bahasa besar sekelasnya. Prestasi ini menunjukkan bahwa Manus mampu menangani tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis kontrak, perumusan strategi, dan pengembangan rencana. Keunggulan Manus terletak pada kemampuan pemecahan tujuan yang dinamis, kemampuan penalaran lintas moda, dan kemampuan pembelajaran yang diperkuat oleh memori. Ia mampu membagi tugas kompleks menjadi beberapa sub-tugas yang dapat dieksekusi, sambil menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran yang diperkuat.
Kemunculan Manus sekali lagi memicu diskusi tentang jalur perkembangan kecerdasan buatan: apakah menuju kecerdasan buatan umum yang tunggal (AGI), atau sistem multi-agen (MAS) yang berkolaborasi mendominasi? Pertanyaan ini sebenarnya mencerminkan kontradiksi inti tentang bagaimana menyeimbangkan efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Seiring dengan semakin mendekatnya kecerdasan tunggal ke AGI, risiko ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusan juga meningkat; sementara kolaborasi multi-agen dapat menyebarkan risiko, namun mungkin kehilangan momen pengambilan keputusan yang krusial karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga memperbesar risiko yang melekat dalam perkembangan AI. Misalnya, dalam konteks medis, sistem AI perlu mengakses data genom sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi keuangan perusahaan yang tidak dipublikasikan. Selain itu, sistem AI mungkin memiliki bias algoritmik, seperti memberikan saran gaji yang tidak adil kepada kelompok tertentu dalam proses perekrutan, atau memiliki tingkat kesalahan yang tinggi dalam menilai ketentuan industri baru saat meninjau kontrak hukum. Yang lebih serius, sistem AI mungkin menghadapi serangan adversarial, seperti peretas yang mengganggu kemampuan penilaian AI melalui frekuensi suara tertentu.
Tantangan ini menyoroti tren yang mengkhawatirkan: semakin cerdas sistem AI, semakin luas potensi permukaan serangannya.
Dalam bidang cryptocurrency dan blockchain, keamanan selalu menjadi perhatian utama. Terinspirasi oleh teori "trilema" yang diajukan oleh pendiri Ethereum, Vitalik Buterin, berbagai teknologi kripto telah berkembang di bidang ini:
Model Keamanan Zero Trust: Model ini didasarkan pada prinsip "tidak pernah mempercayai, selalu memverifikasi" yang melakukan otentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Ini adalah standar pengenalan identitas yang tidak memerlukan lembaga pendaftaran terpusat, memberikan ide baru untuk manajemen identitas di era Web3.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Teknologi ini memungkinkan perhitungan data dalam keadaan terenkripsi, yang sangat penting untuk melindungi privasi dalam skenario seperti komputasi awan dan outsourcing data.
Enkripsi homomorfik sebagai teknologi baru, diharapkan menjadi alat kunci untuk menyelesaikan masalah keamanan di era AI. Ini dapat berfungsi dalam beberapa aspek berikut:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan pengguna (termasuk biometrik, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri pun tidak dapat mendekripsi data asli.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, sehingga bahkan pengembang pun tidak dapat memahami secara langsung proses pengambilan keputusan AI.
Aspek kolaboratif: Komunikasi antara beberapa agen AI menggunakan enkripsi ambang, sehingga bahkan jika satu node diretas, itu tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin tidak memiliki hubungan langsung dengan pengguna biasa, itu memiliki dampak tidak langsung bagi semua orang. Dalam dunia digital yang penuh tantangan ini, terus meningkatkan kemampuan perlindungan keamanan adalah kunci untuk menghindari menjadi "bawang hijau".
Seiring dengan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, kita semakin memerlukan sistem pertahanan yang canggih. Enkripsi homomorfik lengkap tidak hanya dapat mengatasi masalah keamanan saat ini, tetapi juga membangun fondasi untuk era AI yang lebih kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju kecerdasan buatan umum, FHE bukan lagi pilihan, melainkan syarat yang diperlukan untuk memastikan perkembangan AI yang aman.
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.
7 Suka
Hadiah
7
5
Bagikan
Komentar
0/400
FOMOmonster
· 13jam yang lalu
Terlalu kuat, benar-benar mengubah tradisi.
Lihat AsliBalas0
WhaleWatcher
· 13jam yang lalu
Agak menarik, tetapi bagaimanapun juga AI jangan sampai mengalahkan manusia.
Lihat AsliBalas0
GasFeeLover
· 13jam yang lalu
Hah? Terobosan, bukankah itu hanya membakar Daya Komputasi?
Model Manus memecahkan kinerja AI, enkripsi homomorphic penuh mungkin menjadi kunci keamanan AGI
Keseimbangan Keamanan dan Efisiensi AI: Pemikiran yang Dihasilkan oleh Model Manus
Dalam waktu dekat, model Manus telah mencapai kemajuan signifikan dalam pengujian benchmark GAIA, dengan performa yang melampaui model bahasa besar sekelasnya. Prestasi ini menunjukkan bahwa Manus mampu menangani tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis kontrak, perumusan strategi, dan pengembangan rencana. Keunggulan Manus terletak pada kemampuan pemecahan tujuan yang dinamis, kemampuan penalaran lintas moda, dan kemampuan pembelajaran yang diperkuat oleh memori. Ia mampu membagi tugas kompleks menjadi beberapa sub-tugas yang dapat dieksekusi, sambil menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran yang diperkuat.
Kemunculan Manus sekali lagi memicu diskusi tentang jalur perkembangan kecerdasan buatan: apakah menuju kecerdasan buatan umum yang tunggal (AGI), atau sistem multi-agen (MAS) yang berkolaborasi mendominasi? Pertanyaan ini sebenarnya mencerminkan kontradiksi inti tentang bagaimana menyeimbangkan efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Seiring dengan semakin mendekatnya kecerdasan tunggal ke AGI, risiko ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusan juga meningkat; sementara kolaborasi multi-agen dapat menyebarkan risiko, namun mungkin kehilangan momen pengambilan keputusan yang krusial karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga memperbesar risiko yang melekat dalam perkembangan AI. Misalnya, dalam konteks medis, sistem AI perlu mengakses data genom sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi keuangan perusahaan yang tidak dipublikasikan. Selain itu, sistem AI mungkin memiliki bias algoritmik, seperti memberikan saran gaji yang tidak adil kepada kelompok tertentu dalam proses perekrutan, atau memiliki tingkat kesalahan yang tinggi dalam menilai ketentuan industri baru saat meninjau kontrak hukum. Yang lebih serius, sistem AI mungkin menghadapi serangan adversarial, seperti peretas yang mengganggu kemampuan penilaian AI melalui frekuensi suara tertentu.
Tantangan ini menyoroti tren yang mengkhawatirkan: semakin cerdas sistem AI, semakin luas potensi permukaan serangannya.
Dalam bidang cryptocurrency dan blockchain, keamanan selalu menjadi perhatian utama. Terinspirasi oleh teori "trilema" yang diajukan oleh pendiri Ethereum, Vitalik Buterin, berbagai teknologi kripto telah berkembang di bidang ini:
Model Keamanan Zero Trust: Model ini didasarkan pada prinsip "tidak pernah mempercayai, selalu memverifikasi" yang melakukan otentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Ini adalah standar pengenalan identitas yang tidak memerlukan lembaga pendaftaran terpusat, memberikan ide baru untuk manajemen identitas di era Web3.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Teknologi ini memungkinkan perhitungan data dalam keadaan terenkripsi, yang sangat penting untuk melindungi privasi dalam skenario seperti komputasi awan dan outsourcing data.
Enkripsi homomorfik sebagai teknologi baru, diharapkan menjadi alat kunci untuk menyelesaikan masalah keamanan di era AI. Ini dapat berfungsi dalam beberapa aspek berikut:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan pengguna (termasuk biometrik, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri pun tidak dapat mendekripsi data asli.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, sehingga bahkan pengembang pun tidak dapat memahami secara langsung proses pengambilan keputusan AI.
Aspek kolaboratif: Komunikasi antara beberapa agen AI menggunakan enkripsi ambang, sehingga bahkan jika satu node diretas, itu tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin tidak memiliki hubungan langsung dengan pengguna biasa, itu memiliki dampak tidak langsung bagi semua orang. Dalam dunia digital yang penuh tantangan ini, terus meningkatkan kemampuan perlindungan keamanan adalah kunci untuk menghindari menjadi "bawang hijau".
Seiring dengan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, kita semakin memerlukan sistem pertahanan yang canggih. Enkripsi homomorfik lengkap tidak hanya dapat mengatasi masalah keamanan saat ini, tetapi juga membangun fondasi untuk era AI yang lebih kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju kecerdasan buatan umum, FHE bukan lagi pilihan, melainkan syarat yang diperlukan untuk memastikan perkembangan AI yang aman.