Баланс безопасности и эффективности ИИ: размышления, вызванные моделью Manus
Недавно модель Manus достигла прорывных результатов в бенчмаркинге GAIA, ее производительность превосходит производительность крупных языковых моделей того же уровня. Это достижение означает, что Manus способен самостоятельно справляться с комплексными задачами, такими как международные бизнес-переговоры, включая анализ контрактов, стратегическое планирование и генерацию предложений. Преимущества Manus заключаются в его способности к динамической декомпозиции целей, кросс-модальному выводу и улучшенному обучению с использованием памяти. Он может разбивать сложные задачи на несколько выполнимых подзадач, одновременно обрабатывая различные типы данных и постоянно повышая эффективность принятия решений и снижая уровень ошибок с помощью обучения с подкреплением.
Появление Manus снова вызвало обсуждение путей развития искусственного интеллекта: двигаться к единому общему искусственному интеллекту (AGI) или ли к сотрудничеству многомодульных систем (MAS)? Этот вопрос на самом деле отражает основное противоречие в развитии ИИ, связанное с балансом между эффективностью и безопасностью. Поскольку индивидуальный интеллект становится ближе к AGI, риск непрозрачности его процесса принятия решений также возрастает; в то время как сотрудничество многомодульных систем может снизить риски, оно также может упустить ключевые моменты принятия решений из-за задержек в коммуникации.
Прогресс Manus также усиливает присущие риски развития ИИ. Например, в медицинских сценариях системы ИИ должны иметь доступ к чувствительным геномным данным пациентов; в финансовых переговорах могут быть вовлечены нераскрытые финансовые данные компаний. Кроме того, системы ИИ могут сталкиваться с алгоритмическими предвзятостями, такими как предоставление несправедливых предложений по зарплате определенным группам в процессе найма или высокая степень ошибок в оценке условий новых отраслей при проверке юридических контрактов. Более серьезно, системы ИИ могут подвергаться атакам с использованием противодействующих методов, когда хакеры нарушают способность ИИ принимать решения с помощью определенных частот звука.
Эти вызовы подчеркивают тревожную тенденцию: чем умнее становятся системы ИИ, тем шире их потенциальные уязвимости.
В области криптовалют и блокчейна безопасность всегда была ключевым аспектом. Под влиянием теории "невозможного треугольника", предложенной основателем Ethereum Виталиком Бутериным, в этой области возникло множество криптографических технологий:
Модель нулевого доверия: Эта модель основана на принципе "никогда не доверяй, всегда проверяй", который требует строгой аутентификации и авторизации для каждого запроса доступа.
Децентрализованная идентичность (DID): это стандарт идентификации, который не требует централизованного регистрационного органа, предлагающий новые идеи для управления идентичностью в эпоху Web3.
Полностью гомоморфное шифрование (FHE): Эта технология позволяет выполнять вычисления с данными в зашифрованном состоянии, что имеет решающее значение для защиты конфиденциальности в таких сценариях, как облачные вычисления и аутсорсинг данных.
Гомоморфное шифрование как новая технология имеет все шансы стать ключевым инструментом решения проблем безопасности в эпоху ИИ. Оно может сыграть роль в нескольких областях:
На уровне данных: вся информация, введенная пользователем (включая биометрические данные, голос и т. д.), обрабатывается в зашифрованном состоянии, и даже сама система ИИ не может расшифровать исходные данные.
Алгоритмический уровень: с помощью FHE реализуется "обучение зашифрованной модели", что делает невозможным для разработчиков напрямую понимать процесс принятия решений AI.
Уровень сотрудничества: связь между несколькими AI-агентами осуществляется с использованием порогового шифрования, даже если один узел будет скомпрометирован, это не приведет к утечке глобальных данных.
Хотя технологии безопасности Web3 могут не иметь прямого отношения к обычным пользователям, они косвенно влияют на каждого. В этом сложном цифровом мире постоянное повышение уровня безопасности является ключом к тому, чтобы не стать "жертвой".
С развитием технологий ИИ, приближающихся к уровню человеческого интеллекта, нам всё больше необходимы современные системы защиты. Полное гомоморфное шифрование не только решает текущие проблемы безопасности, но и закладывает основу для более мощной эпохи ИИ в будущем. На пути к универсальному искусственному интеллекту FHE больше не является опциональным, а является необходимым условием для обеспечения безопасного развития ИИ.
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 Лайков
Награда
7
5
Поделиться
комментарий
0/400
FOMOmonster
· 18ч назад
Слишком сильно, это разрушает традиции.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WhaleWatcher
· 18ч назад
Интересно, но как бы там ни было, ИИ не должен уничтожать человечество.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeLover
· 18ч назад
Ха? Прорывные достижения, разве это не сжигание вычислительной мощности?
Модель Manus преодолевает производительность ИИ, полностью гомоморфное шифрование может стать ключом к безопасности AGI
Баланс безопасности и эффективности ИИ: размышления, вызванные моделью Manus
Недавно модель Manus достигла прорывных результатов в бенчмаркинге GAIA, ее производительность превосходит производительность крупных языковых моделей того же уровня. Это достижение означает, что Manus способен самостоятельно справляться с комплексными задачами, такими как международные бизнес-переговоры, включая анализ контрактов, стратегическое планирование и генерацию предложений. Преимущества Manus заключаются в его способности к динамической декомпозиции целей, кросс-модальному выводу и улучшенному обучению с использованием памяти. Он может разбивать сложные задачи на несколько выполнимых подзадач, одновременно обрабатывая различные типы данных и постоянно повышая эффективность принятия решений и снижая уровень ошибок с помощью обучения с подкреплением.
Появление Manus снова вызвало обсуждение путей развития искусственного интеллекта: двигаться к единому общему искусственному интеллекту (AGI) или ли к сотрудничеству многомодульных систем (MAS)? Этот вопрос на самом деле отражает основное противоречие в развитии ИИ, связанное с балансом между эффективностью и безопасностью. Поскольку индивидуальный интеллект становится ближе к AGI, риск непрозрачности его процесса принятия решений также возрастает; в то время как сотрудничество многомодульных систем может снизить риски, оно также может упустить ключевые моменты принятия решений из-за задержек в коммуникации.
Прогресс Manus также усиливает присущие риски развития ИИ. Например, в медицинских сценариях системы ИИ должны иметь доступ к чувствительным геномным данным пациентов; в финансовых переговорах могут быть вовлечены нераскрытые финансовые данные компаний. Кроме того, системы ИИ могут сталкиваться с алгоритмическими предвзятостями, такими как предоставление несправедливых предложений по зарплате определенным группам в процессе найма или высокая степень ошибок в оценке условий новых отраслей при проверке юридических контрактов. Более серьезно, системы ИИ могут подвергаться атакам с использованием противодействующих методов, когда хакеры нарушают способность ИИ принимать решения с помощью определенных частот звука.
Эти вызовы подчеркивают тревожную тенденцию: чем умнее становятся системы ИИ, тем шире их потенциальные уязвимости.
В области криптовалют и блокчейна безопасность всегда была ключевым аспектом. Под влиянием теории "невозможного треугольника", предложенной основателем Ethereum Виталиком Бутериным, в этой области возникло множество криптографических технологий:
Модель нулевого доверия: Эта модель основана на принципе "никогда не доверяй, всегда проверяй", который требует строгой аутентификации и авторизации для каждого запроса доступа.
Децентрализованная идентичность (DID): это стандарт идентификации, который не требует централизованного регистрационного органа, предлагающий новые идеи для управления идентичностью в эпоху Web3.
Полностью гомоморфное шифрование (FHE): Эта технология позволяет выполнять вычисления с данными в зашифрованном состоянии, что имеет решающее значение для защиты конфиденциальности в таких сценариях, как облачные вычисления и аутсорсинг данных.
Гомоморфное шифрование как новая технология имеет все шансы стать ключевым инструментом решения проблем безопасности в эпоху ИИ. Оно может сыграть роль в нескольких областях:
На уровне данных: вся информация, введенная пользователем (включая биометрические данные, голос и т. д.), обрабатывается в зашифрованном состоянии, и даже сама система ИИ не может расшифровать исходные данные.
Алгоритмический уровень: с помощью FHE реализуется "обучение зашифрованной модели", что делает невозможным для разработчиков напрямую понимать процесс принятия решений AI.
Уровень сотрудничества: связь между несколькими AI-агентами осуществляется с использованием порогового шифрования, даже если один узел будет скомпрометирован, это не приведет к утечке глобальных данных.
Хотя технологии безопасности Web3 могут не иметь прямого отношения к обычным пользователям, они косвенно влияют на каждого. В этом сложном цифровом мире постоянное повышение уровня безопасности является ключом к тому, чтобы не стать "жертвой".
С развитием технологий ИИ, приближающихся к уровню человеческого интеллекта, нам всё больше необходимы современные системы защиты. Полное гомоморфное шифрование не только решает текущие проблемы безопасности, но и закладывает основу для более мощной эпохи ИИ в будущем. На пути к универсальному искусственному интеллекту FHE больше не является опциональным, а является необходимым условием для обеспечения безопасного развития ИИ.