AIの新たな発展のマイルストーン：Manusモデルの突破と挑戦

最近、ManusモデルはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を達成し、同等の大型言語モデルを超える性能を発揮しました。この成果は、Manusが契約分析、戦略策定、チーム調整など多面的な能力を含む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、そして記憶強化学習です。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、さまざまな種類のデータを処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を向上させ、エラー率を低下させることができます。

この進展は、業界内でのAIの発展の道筋に関する議論を再び引き起こしました：汎用人工知能（AGI）という単一モデルへ向かうのか、それとも多エージェントシステム（MAS）による協力を主導するのか？

Manusのデザイン理念は、2つの可能性を示唆しています：

1. AGIの道筋：単一の知能システムの能力を不断に向上させ、人間の総合的な意思決定レベルに近づける。

2. MASパス：Manusをスーパーコーディネーターとして、さまざまな専門分野のエージェントが協力して作業するように指揮します。

この2つの選択肢は、実際にはAIの発展における効率と安全性のバランス問題を反映しています。単一のエージェントがAGIに近づくほど、その意思決定プロセスは説明が難しくなります。一方で、多エージェントの協力はリスクを分散できますが、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の発展は、AIシステムに固有のリスクを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、Manusはセンシティブなデータにアクセスする必要があります。

2. アルゴリズムの偏見：人事などの分野で不公平な決定が生じる可能性があります。

3. セキュリティの脆弱性：ハッカーは特定の方法でManusの判断を妨害する可能性があります。

これらの問題は、AIシステムがよりスマートになるほど、その潜在的な攻撃面が広がるという懸念すべき傾向を反映しています。

これらの課題に対処するために、業界はさまざまなセキュリティソリューションを模索しています：

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行います。

2. 分散型アイデンティティ（DID）：中央集権的な登録なしに、検証可能で持続的なアイデンティティ認識を実現します。

3. 完全同態暗号（FHE）：暗号化された状態でデータを計算し、プライバシーを保護することを許可します。

その中で、FHEはAI時代の安全問題を解決するための重要な技術と見なされています。以下の点で役立つことができます：

• データレベル：ユーザー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復号できません。

• アルゴリズムの観点から：FHEを使用して「暗号化モデルのトレーニング」を実現し、意思決定プロセスのプライバシーを確保します。

• 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て、全体のシステムのセキュリティを向上させます。

Web3の分野では、一部のプロジェクトがこれらのセキュリティ技術の応用を探求し始めています。例えば、あるプロジェクトはEthereumメインネットで分散型アイデンティティソリューションを発表し、別のプロジェクトはゼロトラストセキュリティモデルの実装に焦点を当てています。また、別のプロジェクトはメインネットで初めてのFHEプロジェクトとなり、多くの著名な機関との協力を展開しています。

AI技術が人間の知能レベルに近づくにつれて、強力なセキュリティ防御システムを構築することが重要になります。FHEなどの先進的な暗号技術は、現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、将来のより強力なAIシステムへの道を開きます。AGIへのjourneyの中で、これらのセキュリティ技術はますます重要な役割を果たすでしょう。