Model Manus Mencapai Prestasi SOTA, Memicu Diskusi tentang Jalur Pengembangan AI dan Masalah Keamanan
Manus menunjukkan kinerja luar biasa dalam pengujian GAIA, melampaui model bahasa besar sekelasnya. Ini berarti ia dapat menangani tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis internasional, yang melibatkan analisis kontrak, perumusan strategi, dan pengembangan rencana. Keunggulan Manus terletak pada pemecahan tujuan yang dinamis, penalaran lintas moda, dan kemampuan pembelajaran yang diperkuat oleh memori. Ia dapat membagi tugas kompleks menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sambil menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Kemajuan revolusioner Manus sekali lagi memicu diskusi dalam industri tentang jalur perkembangan AI: apakah menuju model umum kecerdasan buatan (AGI) yang seragam, atau model kolaboratif sistem multi-agen (MAS)?
Diskusi ini berasal dari konsep desain Manus, yang mengisyaratkan dua kemungkinan arah pengembangan:
Jalur AGI: Meningkatkan kemampuan komprehensif dari satu sistem cerdas secara terus-menerus, sehingga mendekati tingkat pengambilan keputusan manusia.
Jalur MAS: Menggunakan Manus sebagai koordinator super, mengarahkan banyak agen cerdas di berbagai bidang profesional untuk bekerja sama.
Secara superficial, ini adalah tentang perdebatan jalur teknologi, tetapi pada dasarnya mencerminkan masalah keseimbangan antara efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Semakin dekat sistem kecerdasan tunggal dengan AGI, semakin tinggi risiko ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusan; sementara sistem multi-agen dapat menyebarkan risiko, tetapi mungkin melewatkan momen pengambilan keputusan penting karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga menyoroti risiko inheren dalam perkembangan AI. Misalnya, dalam konteks medis, ia perlu mengakses data sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi perusahaan yang tidak dipublikasikan. Selain itu, ada masalah bias algoritma, seperti dalam proses perekrutan yang mungkin menghasilkan saran gaji yang tidak adil bagi kelompok tertentu. Dalam tinjauan dokumen hukum, tingkat kesalahan dalam menilai ketentuan terkait industri yang muncul juga cukup tinggi. Lebih serius lagi, peretas mungkin dapat menipu Manus untuk membuat penilaian yang salah dalam negosiasi dengan menyisipkan sinyal suara tertentu.
Masalah ini menyoroti sebuah kenyataan yang serius: semakin canggih sistem pintar, semakin banyak potensi celah keamanannya.
Dalam bidang blockchain dan cryptocurrency, keamanan selalu menjadi fokus utama. Teori "trik tidak mungkin" yang diajukan oleh pendiri Ethereum, Vitalik Buterin (keamanan, desentralisasi, dan skalabilitas tidak dapat dicapai secara bersamaan) telah menginspirasi berbagai strategi keamanan:
Model Keamanan Zero Trust: Berdasarkan prinsip "tidak pernah percaya, selalu memverifikasi", melakukan autentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas Terdesentralisasi (DID): standar pengenalan identitas yang tidak memerlukan pendaftaran terpusat, mendukung otentikasi identitas yang dapat diverifikasi dan permanen.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Teknologi enkripsi tingkat lanjut yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi, sangat cocok untuk skenario seperti komputasi awan dan outsourcing data.
Kebijakan keamanan ini memberikan pemikiran penting untuk mengatasi tantangan keamanan di era AI. Khususnya, teknologi enkripsi homomorfik penuh dianggap sebagai alat yang kuat untuk menangani masalah keamanan AI.
Teknologi FHE dapat meningkatkan keamanan sistem AI di beberapa tingkat berikut:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan oleh pengguna (termasuk ciri biologis, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi data asli.
Tingkat algoritma: Melalui FHE untuk mewujudkan "pelatihan model terenkripsi", sehingga bahkan pengembang pun tidak dapat langsung memahami proses pengambilan keputusan AI.
Tingkat kolaborasi: Komunikasi antara beberapa agen cerdas menggunakan enkripsi ambang, bahkan jika satu node diretas, tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan ini mungkin terasa jauh bagi pengguna biasa, mereka sangat terkait dengan kepentingan setiap orang. Dalam "hutan gelap" dunia digital, hanya dengan memperkuat pertahanan keamanan secara terus-menerus, kita dapat menghindari menjadi korban yang potensial.
Dalam bidang identitas terdesentralisasi, proyek uPort diluncurkan di jaringan utama Ethereum pada tahun 2017. Dalam hal model keamanan zero-trust, proyek NKN meluncurkan jaringan utama pada tahun 2019. Sementara dalam bidang enkripsi homomorfik penuh, Mind Network menjadi proyek FHE pertama yang diluncurkan di jaringan utama dan bekerja sama dengan lembaga seperti ZAMA, Google, dan DeepSeek.
Meskipun proyek keamanan di masa lalu mungkin tidak mendapat perhatian luas dari para investor, dengan pesatnya perkembangan teknologi AI, pentingnya masalah keamanan semakin menonjol. Proyek seperti Mind Network layak untuk terus diperhatikan apakah mereka dapat menjadi pemimpin di bidang keamanan.
Seiring dengan kemajuan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, kita membutuhkan sistem pertahanan yang lebih canggih. Teknologi FHE tidak hanya dapat menyelesaikan masalah yang dihadapi saat ini, tetapi juga mempersiapkan kita untuk era AI yang lebih kuat di masa depan. Di jalan menuju AGI, FHE bukan lagi pilihan, tetapi merupakan syarat yang diperlukan untuk memastikan perkembangan AI yang aman.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
8 Suka
Hadiah
8
5
Bagikan
Komentar
0/400
JustHereForMemes
· 19jam yang lalu
SOTA ada gunanya apa, bukankah itu masih tidak bisa dimainkan di Blockchain?
Lihat AsliBalas0
ParanoiaKing
· 19jam yang lalu
Keamanan, seaman apapun, jika terlalu panas hanya akan menjadi omong kosong belaka.
Model Manus memimpin terobosan AI, enkripsi homomorphic sepenuhnya menjadi fokus baru keamanan.
Model Manus Mencapai Prestasi SOTA, Memicu Diskusi tentang Jalur Pengembangan AI dan Masalah Keamanan
Manus menunjukkan kinerja luar biasa dalam pengujian GAIA, melampaui model bahasa besar sekelasnya. Ini berarti ia dapat menangani tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis internasional, yang melibatkan analisis kontrak, perumusan strategi, dan pengembangan rencana. Keunggulan Manus terletak pada pemecahan tujuan yang dinamis, penalaran lintas moda, dan kemampuan pembelajaran yang diperkuat oleh memori. Ia dapat membagi tugas kompleks menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sambil menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Kemajuan revolusioner Manus sekali lagi memicu diskusi dalam industri tentang jalur perkembangan AI: apakah menuju model umum kecerdasan buatan (AGI) yang seragam, atau model kolaboratif sistem multi-agen (MAS)?
Diskusi ini berasal dari konsep desain Manus, yang mengisyaratkan dua kemungkinan arah pengembangan:
Jalur AGI: Meningkatkan kemampuan komprehensif dari satu sistem cerdas secara terus-menerus, sehingga mendekati tingkat pengambilan keputusan manusia.
Jalur MAS: Menggunakan Manus sebagai koordinator super, mengarahkan banyak agen cerdas di berbagai bidang profesional untuk bekerja sama.
Secara superficial, ini adalah tentang perdebatan jalur teknologi, tetapi pada dasarnya mencerminkan masalah keseimbangan antara efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Semakin dekat sistem kecerdasan tunggal dengan AGI, semakin tinggi risiko ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusan; sementara sistem multi-agen dapat menyebarkan risiko, tetapi mungkin melewatkan momen pengambilan keputusan penting karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga menyoroti risiko inheren dalam perkembangan AI. Misalnya, dalam konteks medis, ia perlu mengakses data sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi perusahaan yang tidak dipublikasikan. Selain itu, ada masalah bias algoritma, seperti dalam proses perekrutan yang mungkin menghasilkan saran gaji yang tidak adil bagi kelompok tertentu. Dalam tinjauan dokumen hukum, tingkat kesalahan dalam menilai ketentuan terkait industri yang muncul juga cukup tinggi. Lebih serius lagi, peretas mungkin dapat menipu Manus untuk membuat penilaian yang salah dalam negosiasi dengan menyisipkan sinyal suara tertentu.
Masalah ini menyoroti sebuah kenyataan yang serius: semakin canggih sistem pintar, semakin banyak potensi celah keamanannya.
Dalam bidang blockchain dan cryptocurrency, keamanan selalu menjadi fokus utama. Teori "trik tidak mungkin" yang diajukan oleh pendiri Ethereum, Vitalik Buterin (keamanan, desentralisasi, dan skalabilitas tidak dapat dicapai secara bersamaan) telah menginspirasi berbagai strategi keamanan:
Kebijakan keamanan ini memberikan pemikiran penting untuk mengatasi tantangan keamanan di era AI. Khususnya, teknologi enkripsi homomorfik penuh dianggap sebagai alat yang kuat untuk menangani masalah keamanan AI.
Teknologi FHE dapat meningkatkan keamanan sistem AI di beberapa tingkat berikut:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan oleh pengguna (termasuk ciri biologis, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi data asli.
Tingkat algoritma: Melalui FHE untuk mewujudkan "pelatihan model terenkripsi", sehingga bahkan pengembang pun tidak dapat langsung memahami proses pengambilan keputusan AI.
Tingkat kolaborasi: Komunikasi antara beberapa agen cerdas menggunakan enkripsi ambang, bahkan jika satu node diretas, tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan ini mungkin terasa jauh bagi pengguna biasa, mereka sangat terkait dengan kepentingan setiap orang. Dalam "hutan gelap" dunia digital, hanya dengan memperkuat pertahanan keamanan secara terus-menerus, kita dapat menghindari menjadi korban yang potensial.
Dalam bidang identitas terdesentralisasi, proyek uPort diluncurkan di jaringan utama Ethereum pada tahun 2017. Dalam hal model keamanan zero-trust, proyek NKN meluncurkan jaringan utama pada tahun 2019. Sementara dalam bidang enkripsi homomorfik penuh, Mind Network menjadi proyek FHE pertama yang diluncurkan di jaringan utama dan bekerja sama dengan lembaga seperti ZAMA, Google, dan DeepSeek.
Meskipun proyek keamanan di masa lalu mungkin tidak mendapat perhatian luas dari para investor, dengan pesatnya perkembangan teknologi AI, pentingnya masalah keamanan semakin menonjol. Proyek seperti Mind Network layak untuk terus diperhatikan apakah mereka dapat menjadi pemimpin di bidang keamanan.
Seiring dengan kemajuan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, kita membutuhkan sistem pertahanan yang lebih canggih. Teknologi FHE tidak hanya dapat menyelesaikan masalah yang dihadapi saat ini, tetapi juga mempersiapkan kita untuk era AI yang lebih kuat di masa depan. Di jalan menuju AGI, FHE bukan lagi pilihan, tetapi merupakan syarat yang diperlukan untuk memastikan perkembangan AI yang aman.