AIモデルManusがGAIAベンチマークテストで画期的な進展を遂げました

最近、AIモデルManusがGAIAベンチマークテストで最先端の成績を収め、その性能は同等の大型言語モデルを超えました。これは、Manusが契約条項の分析、戦略の策定、プランの生成などの部分を含む、国際ビジネス交渉のような複雑なタスクを独立して処理できることを意味します。

Manusの利点は主に3つの側面にあります：動的目標分解、クロスモーダル推論、メモリ強化学習です。これにより、複雑なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまなタイプのデータを処理し、強化学習を通じて決定効率を向上させ、エラー率を低下させることができます。

Manusの登場は再び業界内でのAIの発展方向についての議論を引き起こしました：汎用人工知能（AGI）に向かって進むのか、それともマルチエージェントシステム（MAS）が協調的に主導するのか？この2つの道にはそれぞれ利点と欠点があります：

1. AGIパス：単一のエージェントの能力を絶えず向上させ、人間の総合的な意思決定レベルに近づける。

2. MASパス：スーパーコーディネーターとして、多くの専門分野のエージェントが協力して働くことを指揮します。

この議論は実際、AIの発展における核心的な問題を反映しています。それは、効率と安全性の間でどのようにバランスを取るかということです。単一の知能がAGIに近づくにつれて、その意思決定プロセスの不透明性リスクも増加します。一方で、多エージェント協調はリスクを分散させることができますが、通信の遅延により重要な意思決定のタイミングを逃す可能性があります。

! マヌスはAGIの夜明けをもたらし、AIセキュリティも熟考する価値があります

Manusの進展は、AIの発展における潜在的なリスクをも浮き彫りにしています：

1. データプライバシーの問題：医療、金融などの分野で、AIは敏感な個人または企業情報にアクセスする必要があるかもしれません。

2. アルゴリズムの偏見：採用などのシーンで、AIは特定のグループに対して不公平な判断を下す可能性があります。

3. セキュリティの脆弱性：ハッカーは特別な方法を用いてAIの判断を妨害する可能性があり、例えば交渉の中でその理解を誤解させることがあります。

これらの問題は、スマートシステムが進化すればするほど、その潜在的な攻撃面も広がることを明確に示しています。

これらの課題に対処するために、Web3分野のセキュリティ技術が解決策を提供する可能性があります：

1. ゼロトラストセキュリティモデル：すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と承認を強調します。

2. 分散型ID（DID）：中央集権的な登録なしで検証可能なアイデンティティ認識方法を提供します。

3. 完全同態暗号（FHE）：暗号化された状態でデータを計算することを可能にし、データのプライバシーを保護します。

その中で、FHE技術はAI時代のセキュリティ問題を解決する上で巨大な可能性を示しています。以下のいくつかのレベルで保護を提供できます：

• データ層面：ユーザーが入力したすべての情報は暗号化された状態で処理され、AIシステム自体も元のデータを解読することはできません。

• アルゴリズムの観点から：暗号化モデルのトレーニングを通じて、開発者でさえAIの意思決定プロセスを直接観察できないようにします。

• 協調レベル：複数のエージェント間の通信は閾値暗号を使用し、単一障害点によるグローバルデータの漏洩を防ぎます。

AI技術が人間の知能レベルにますます近づくにつれて、強力なセキュリティ防御システムを構築することがますます重要になっています。FHEなどの先進的な暗号技術は、現在直面している問題を解決するだけでなく、未来のより強力なAI時代のための安全な基盤を築くものです。AGIへの道のりにおいて、これらのセキュリティ技術は欠かせない保障となるでしょう。