AIセキュリティ問題がますます顕在化しており、完全同型暗号化が最適な解決策となる可能性があります

最近、Manusという名前のAIシステムがGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、その性能は同等の大型言語モデルを超えました。Manusは強力な独立したタスク処理能力を示し、契約条項の分析、戦略の策定、提案の生成など、複雑な国際ビジネス交渉をこなすことができます。従来のシステムと比較して、Manusは動的な目標分解、クロスモーダル推論、記憶強化学習などの面で明らかな優位性を持っています。

! 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の登場は再び業界内でAIの発展パスについての議論を引き起こしました：一般人工知能（AGI）に向かう統一モデルを選ぶのか、それとも多エージェントシステム（MAS）の協調モデルを選ぶのか？この議論は実際、AIの発展における効率と安全のバランス問題を反映しています。単体知能システムがAGIレベルに徐々に近づくにつれて、その意思決定過程の不透明性リスクも増加しています。一方、多エージェントの協調はリスクを分散させることができますが、通信遅延によって重要な意思決定のタイミングを逃す可能性があります。

Manusの進歩は、データプライバシー、アルゴリズムの偏見、対抗攻撃など、AIの発展における潜在的なリスクを浮き彫りにしています。たとえば、医療シーンでは、AIシステムが患者の敏感なゲノムデータにアクセスする必要があります。金融交渉では、企業の未公開の財務情報が関与する可能性があります。さらに、AIシステムは採用プロセスで特定のグループに対して偏見を持つ可能性があり、法律文書の審査において新興業界の条項に対して誤った判断を下すことがあります。さらに深刻なのは、ハッカーが特定の音声信号を植え付けることで、AIシステムが交渉中に誤った判断を下す可能性があることです。

これらの課題に直面して、Web3分野のセキュリティ技術は解決策を提供できるかもしれません。その中で、完全同型暗号化（Fully Homomorphic Encryption、FHE）技術はAI時代のセキュリティ問題に対処するための強力なツールと見なされています。FHEは暗号化された状態でデータを計算することを可能にし、これは解読せずに機密情報を処理できることを意味します。

データの観点から、FHEはユーザーが入力したすべての情報（生体情報、音声など）が暗号化された状態で処理されることを保証します。AIシステム自体も元のデータを解読できません。アルゴリズムの観点から、FHEによって実現された「暗号化モデルのトレーニング」により、開発者でさえAIの意思決定プロセスを直接見ることができません。マルチエージェント協力の観点から、閾値暗号化技術を採用することで、単一のノードが攻撃されることによるグローバルデータの漏洩を防ぐことができます。

Web3のセキュリティ技術は一般ユーザーに直接関係しないかもしれませんが、その重要性は無視できません。この挑戦的な分野では、防護措置を積極的に講じなければ、ユーザーは情報セキュリティリスクから決して逃れることができないかもしれません。

現在、いくつかのプロジェクトがWeb3セキュリティ分野で探求を行っています。例えば、あるプロジェクトは分散型アイデンティティ（DID）とゼロトラストセキュリティモデルの分野で一定の進展を遂げました。また、FHE分野では、あるプロジェクトがメインネットで最初にローンチし、複数の著名機関と協力しています。

AI技術が人間の知能レベルに近づくにつれて、非伝統的な防御システムの重要性がますます高まっています。FHE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時代の基盤を築きます。AGIへの道において、FHEはもはやオプションではなく、AIの安全な発展を確保するための必要条件です。