O equilíbrio entre segurança e eficiência em IA: Reflexões provocadas pelo modelo Manus
Recentemente, o modelo Manus fez progressos significativos nos testes de benchmark GAIA, superando o desempenho de modelos de linguagem de grande porte da mesma categoria. Esta conquista significa que o Manus pode lidar de forma independente com tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, envolvendo análise de contratos, formulação de estratégias e geração de propostas. A vantagem do Manus reside em sua capacidade dinâmica de decomposição de objetivos, habilidade de raciocínio multimodal e capacidade de aprendizado reforçado. Ele pode dividir tarefas complexas em várias subtarefas executáveis, lidar com diversos tipos de dados e, através do aprendizado por reforço, melhorar continuamente a eficiência decisional e reduzir a taxa de erro.
A aparição do Manus levantou novamente a discussão sobre o caminho do desenvolvimento da inteligência artificial: devemos avançar em direção a uma inteligência artificial geral única (AGI) ou a um sistema multiagente (MAS) colaborativo? Esta questão, na verdade, reflete a contradição central de como equilibrar eficiência e segurança no desenvolvimento da IA. À medida que a inteligência singular se aproxima da AGI, o risco da opacidade em seu processo de decisão também aumenta; enquanto a colaboração de múltiplos agentes pode dispersar riscos, pode também perder momentos críticos de decisão devido a atrasos na comunicação.
O progresso do Manus também amplificou os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA. Por exemplo, em cenários de saúde, os sistemas de IA precisam acessar dados genômicos sensíveis dos pacientes; em negociações financeiras, podem estar envolvidos informações financeiras corporativas não divulgadas. Além disso, os sistemas de IA podem apresentar preconceitos algorítmicos, como dar sugestões salariais injustas a determinados grupos durante o processo de recrutamento, ou ter uma alta taxa de erro na avaliação de cláusulas de indústrias emergentes durante a revisão de contratos legais. Mais seriamente, os sistemas de IA podem enfrentar ataques adversariais, como hackers interferindo na capacidade de julgamento da IA através de frequências sonoras específicas.
Esses desafios destacam uma tendência preocupante: quanto mais inteligentes os sistemas de IA, mais ampla é a sua superfície de ataque potencial.
No campo das criptomoedas e blockchain, a segurança tem sido um foco central. Inspirado pela teoria do "triângulo impossível" proposta por Vitalik Buterin, este campo gerou uma variedade de tecnologias criptográficas:
Modelo de segurança de zero confiança: este modelo é baseado na ideia de "nunca confiar, sempre verificar", realizando uma verificação e autorização rigorosas para cada solicitação de acesso.
Identidade Descentralizada (DID): Este é um padrão de identificação que não requer uma entidade de registro centralizada, oferecendo novas abordagens para a gestão de identidade na era Web3.
Criptografia totalmente homomórfica (FHE): esta tecnologia permite a realização de cálculos em estado criptografado, sendo crucial para proteger a privacidade em cenários como computação em nuvem e terceirização de dados.
A criptografia homomórfica total, como uma tecnologia emergente, tem o potencial de se tornar uma ferramenta chave na resolução de problemas de segurança na era da IA. Ela pode desempenhar um papel em várias áreas:
Camada de dados: Todas as informações inseridas pelo usuário (incluindo características biométricas, voz, etc.) são processadas em estado criptografado, mesmo o próprio sistema de IA não consegue descriptografar os dados originais.
Nível de algoritmo: através do FHE para implementar "treinamento de modelo criptografado", de modo que nem os desenvolvedores consigam compreender diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes de IA utiliza criptografia de limiar, de modo que mesmo que um único nó seja comprometido, não haverá vazamento de dados globais.
Embora a tecnologia de segurança do Web3 possa não ter uma ligação direta com o utilizador comum, ela tem um impacto indireto em todos. Num mundo digital repleto de desafios, melhorar continuamente a capacidade de proteção é fundamental para evitar tornar-se um "mau investimento".
À medida que a tecnologia de IA se aproxima cada vez mais do nível de inteligência humana, precisamos de sistemas de defesa avançados. A criptografia homomórfica completa não só pode resolver os problemas de segurança atuais, como também estabelece a base para uma era de IA mais poderosa no futuro. No caminho para a inteligência artificial geral, a FHE deixou de ser uma opção e tornou-se uma condição necessária para garantir o desenvolvimento seguro da IA.
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FOMOmonster
· 14h atrás
Muito forte, está a desvirtuar a tradição.
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WhaleWatcher
· 14h atrás
Tem um pouco de sentido, mas de qualquer forma, a IA não deve eliminar a humanidade.
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GasFeeLover
· 14h atrás
Hã? Avanço revolucionário, não é apenas queimar poder de computação?
Modelo Manus supera desempenho de IA, encriptação totalmente homomórfica pode ser a chave para a segurança do AGI
O equilíbrio entre segurança e eficiência em IA: Reflexões provocadas pelo modelo Manus
Recentemente, o modelo Manus fez progressos significativos nos testes de benchmark GAIA, superando o desempenho de modelos de linguagem de grande porte da mesma categoria. Esta conquista significa que o Manus pode lidar de forma independente com tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, envolvendo análise de contratos, formulação de estratégias e geração de propostas. A vantagem do Manus reside em sua capacidade dinâmica de decomposição de objetivos, habilidade de raciocínio multimodal e capacidade de aprendizado reforçado. Ele pode dividir tarefas complexas em várias subtarefas executáveis, lidar com diversos tipos de dados e, através do aprendizado por reforço, melhorar continuamente a eficiência decisional e reduzir a taxa de erro.
A aparição do Manus levantou novamente a discussão sobre o caminho do desenvolvimento da inteligência artificial: devemos avançar em direção a uma inteligência artificial geral única (AGI) ou a um sistema multiagente (MAS) colaborativo? Esta questão, na verdade, reflete a contradição central de como equilibrar eficiência e segurança no desenvolvimento da IA. À medida que a inteligência singular se aproxima da AGI, o risco da opacidade em seu processo de decisão também aumenta; enquanto a colaboração de múltiplos agentes pode dispersar riscos, pode também perder momentos críticos de decisão devido a atrasos na comunicação.
O progresso do Manus também amplificou os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA. Por exemplo, em cenários de saúde, os sistemas de IA precisam acessar dados genômicos sensíveis dos pacientes; em negociações financeiras, podem estar envolvidos informações financeiras corporativas não divulgadas. Além disso, os sistemas de IA podem apresentar preconceitos algorítmicos, como dar sugestões salariais injustas a determinados grupos durante o processo de recrutamento, ou ter uma alta taxa de erro na avaliação de cláusulas de indústrias emergentes durante a revisão de contratos legais. Mais seriamente, os sistemas de IA podem enfrentar ataques adversariais, como hackers interferindo na capacidade de julgamento da IA através de frequências sonoras específicas.
Esses desafios destacam uma tendência preocupante: quanto mais inteligentes os sistemas de IA, mais ampla é a sua superfície de ataque potencial.
No campo das criptomoedas e blockchain, a segurança tem sido um foco central. Inspirado pela teoria do "triângulo impossível" proposta por Vitalik Buterin, este campo gerou uma variedade de tecnologias criptográficas:
Modelo de segurança de zero confiança: este modelo é baseado na ideia de "nunca confiar, sempre verificar", realizando uma verificação e autorização rigorosas para cada solicitação de acesso.
Identidade Descentralizada (DID): Este é um padrão de identificação que não requer uma entidade de registro centralizada, oferecendo novas abordagens para a gestão de identidade na era Web3.
Criptografia totalmente homomórfica (FHE): esta tecnologia permite a realização de cálculos em estado criptografado, sendo crucial para proteger a privacidade em cenários como computação em nuvem e terceirização de dados.
A criptografia homomórfica total, como uma tecnologia emergente, tem o potencial de se tornar uma ferramenta chave na resolução de problemas de segurança na era da IA. Ela pode desempenhar um papel em várias áreas:
Camada de dados: Todas as informações inseridas pelo usuário (incluindo características biométricas, voz, etc.) são processadas em estado criptografado, mesmo o próprio sistema de IA não consegue descriptografar os dados originais.
Nível de algoritmo: através do FHE para implementar "treinamento de modelo criptografado", de modo que nem os desenvolvedores consigam compreender diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes de IA utiliza criptografia de limiar, de modo que mesmo que um único nó seja comprometido, não haverá vazamento de dados globais.
Embora a tecnologia de segurança do Web3 possa não ter uma ligação direta com o utilizador comum, ela tem um impacto indireto em todos. Num mundo digital repleto de desafios, melhorar continuamente a capacidade de proteção é fundamental para evitar tornar-se um "mau investimento".
À medida que a tecnologia de IA se aproxima cada vez mais do nível de inteligência humana, precisamos de sistemas de defesa avançados. A criptografia homomórfica completa não só pode resolver os problemas de segurança atuais, como também estabelece a base para uma era de IA mais poderosa no futuro. No caminho para a inteligência artificial geral, a FHE deixou de ser uma opção e tornou-se uma condição necessária para garantir o desenvolvimento seguro da IA.