Безпека за допомогою штучного інтелекту та баланс технологічного розвитку: з моделі Manus дивимось на майбутні тенденції
Нещодавно Manus досяг значного успіху в тестуванні GAIA, його продуктивність перевершила продуктивність великих мовних моделей того ж рівня. Це досягнення демонструє видатні можливості Manus у виконанні складних завдань, таких як міжнародні бізнес-угоди, що вимагають знань у багатьох сферах. Переваги Manus в основному полягають у динамічному розподілі цілей, крос-модальному міркуванні та покращеному навчанні з пам'яттю. Він здатен розділяти великі завдання на безліч виконуваних підзавдань, одночасно обробляючи різні типи даних і постійно покращуючи свою ефективність і точність рішень за допомогою підкріплювального навчання.
Успіх Manus сприяв поглибленню обговорення в галузі щодо шляхів розвитку ШІ: чи рухатися в напрямку загального штучного інтелекту (AGI), чи обрати модель співпраці багатьох агентів (MAS)? Це питання насправді відображає основну суперечність у процесі розвитку ШІ, пов'язану з балансом між ефективністю та безпекою. Оскільки одиночні інтелектуальні системи все більше наближаються до AGI, ризик непрозорості їхніх процесів ухвалення рішень також зростає. А хоча співпраця багатьох агентів може зменшити ризики, затримка в комунікації може призвести до втрати ключових моментів для ухвалення рішень.
Прогрес Manus також підкреслює потенційні ризики розвитку штучного інтелекту. Наприклад, у медичних сценаріях системи ШІ повинні отримувати доступ до чутливої особистої інформації пацієнтів; у фінансових переговорах можуть бути використані не опубліковані фінансові дані компанії. Крім того, системи ШІ можуть мати алгоритмічні упередження, наприклад, під час набору персоналу пропонуючи несправедливі зарплатні пропозиції для певних груп. Існує також ризик атак, які можуть зашкодити системам ШІ, хакери можуть використовувати спеціальні методи для втручання в оцінки ШІ.
Ці виклики підкреслюють одне ключове питання: оскільки системи штучного інтелекту стають все більш розумними, загрози безпеці, з якими вони стикаються, також стають все більш складними та різноманітними.
При вирішенні цих проблем безпеки деякі технологічні концепції області web3 пропонують корисні ідеї:
Модель бездовірчої безпеки: наголошує на строгій автентифікації та авторизації кожного запиту на доступ, не довіряючи жодному пристрою чи користувачу за замовчуванням.
Децентралізована ідентичність (DID): дозволяє суб'єктам отримувати перевіряючу та постійну ідентифікацію без централізованого реєстру.
Повна гомоморфна криптографія (FHE): дозволяє виконувати обчислення над даними в зашифрованому стані, захищаючи конфіденційність даних, не впливаючи на їх використання.
Ці технології пропонують нові підходи до вирішення проблем безпеки в епоху штучного інтелекту. Особливо повна гомоморфна криптографія, яка може захищати конфіденційність користувачів на рівні даних, реалізовувати навчання зашифрованих моделей на алгоритмічному рівні, а також захищати безпеку комунікацій у мультиагентних системах за допомогою шифрування з пороговим значенням.
Хоча застосування технологій безпеки web3 наразі може бути обмежене певними сферами, вони мають важливе значення для майбутнього розвитку безпеки штучного інтелекту та даних. Оскільки технології штучного інтелекту все більше наближаються до рівня людського інтелекту, створення потужної системи захисту стає все важливішим. Такі технології, як повна гомоморфна криптографія, не лише можуть вирішити нинішні виклики безпеки, але й прокласти шлях для майбутніх потужніших систем штучного інтелекту.
Сьогодні, коли штучний інтелект швидко розвивається, прогрес у безпекових технологіях є особливо важливим. Це стосується не лише самої технології, а й майбутнього розвитку суспільства в цілому. Ми чекаємо на появу більш інноваційних рішень у сфері безпеки, які забезпечать здоровий розвиток штучного інтелекту.
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 лайків
Нагородити
7
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MrDecoder
· 13год тому
бик дує справді гучно, чекай на переворот
Переглянути оригіналвідповісти на0
DegenDreamer
· 13год тому
web3 закінчився
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockDetective
· 13год тому
AI не грай занадто дико
Переглянути оригіналвідповісти на0
SatoshiChallenger
· 13год тому
Ще один проект, який збирає гроші під приводом безпеки, чим вища інтелектуальність, тим швидше він провалюється.
AI прориви та виклики безпеки: уроки моделі Manus і відповіді технологій web3
Безпека за допомогою штучного інтелекту та баланс технологічного розвитку: з моделі Manus дивимось на майбутні тенденції
Нещодавно Manus досяг значного успіху в тестуванні GAIA, його продуктивність перевершила продуктивність великих мовних моделей того ж рівня. Це досягнення демонструє видатні можливості Manus у виконанні складних завдань, таких як міжнародні бізнес-угоди, що вимагають знань у багатьох сферах. Переваги Manus в основному полягають у динамічному розподілі цілей, крос-модальному міркуванні та покращеному навчанні з пам'яттю. Він здатен розділяти великі завдання на безліч виконуваних підзавдань, одночасно обробляючи різні типи даних і постійно покращуючи свою ефективність і точність рішень за допомогою підкріплювального навчання.
Успіх Manus сприяв поглибленню обговорення в галузі щодо шляхів розвитку ШІ: чи рухатися в напрямку загального штучного інтелекту (AGI), чи обрати модель співпраці багатьох агентів (MAS)? Це питання насправді відображає основну суперечність у процесі розвитку ШІ, пов'язану з балансом між ефективністю та безпекою. Оскільки одиночні інтелектуальні системи все більше наближаються до AGI, ризик непрозорості їхніх процесів ухвалення рішень також зростає. А хоча співпраця багатьох агентів може зменшити ризики, затримка в комунікації може призвести до втрати ключових моментів для ухвалення рішень.
Прогрес Manus також підкреслює потенційні ризики розвитку штучного інтелекту. Наприклад, у медичних сценаріях системи ШІ повинні отримувати доступ до чутливої особистої інформації пацієнтів; у фінансових переговорах можуть бути використані не опубліковані фінансові дані компанії. Крім того, системи ШІ можуть мати алгоритмічні упередження, наприклад, під час набору персоналу пропонуючи несправедливі зарплатні пропозиції для певних груп. Існує також ризик атак, які можуть зашкодити системам ШІ, хакери можуть використовувати спеціальні методи для втручання в оцінки ШІ.
Ці виклики підкреслюють одне ключове питання: оскільки системи штучного інтелекту стають все більш розумними, загрози безпеці, з якими вони стикаються, також стають все більш складними та різноманітними.
При вирішенні цих проблем безпеки деякі технологічні концепції області web3 пропонують корисні ідеї:
Модель бездовірчої безпеки: наголошує на строгій автентифікації та авторизації кожного запиту на доступ, не довіряючи жодному пристрою чи користувачу за замовчуванням.
Децентралізована ідентичність (DID): дозволяє суб'єктам отримувати перевіряючу та постійну ідентифікацію без централізованого реєстру.
Повна гомоморфна криптографія (FHE): дозволяє виконувати обчислення над даними в зашифрованому стані, захищаючи конфіденційність даних, не впливаючи на їх використання.
Ці технології пропонують нові підходи до вирішення проблем безпеки в епоху штучного інтелекту. Особливо повна гомоморфна криптографія, яка може захищати конфіденційність користувачів на рівні даних, реалізовувати навчання зашифрованих моделей на алгоритмічному рівні, а також захищати безпеку комунікацій у мультиагентних системах за допомогою шифрування з пороговим значенням.
Хоча застосування технологій безпеки web3 наразі може бути обмежене певними сферами, вони мають важливе значення для майбутнього розвитку безпеки штучного інтелекту та даних. Оскільки технології штучного інтелекту все більше наближаються до рівня людського інтелекту, створення потужної системи захисту стає все важливішим. Такі технології, як повна гомоморфна криптографія, не лише можуть вирішити нинішні виклики безпеки, але й прокласти шлях для майбутніх потужніших систем штучного інтелекту.
Сьогодні, коли штучний інтелект швидко розвивається, прогрес у безпекових технологіях є особливо важливим. Це стосується не лише самої технології, а й майбутнього розвитку суспільства в цілому. Ми чекаємо на появу більш інноваційних рішень у сфері безпеки, які забезпечать здоровий розвиток штучного інтелекту.