AI安全问题日益凸显，全同态加密或成最佳解决方案

近期，一款名为Manus的AI系统在GAIA基准测试中取得了突破性成绩，其性能超越了同级别的大型语言模型。Manus展现出了强大的独立任务处理能力，能够胜任复杂的跨国商业谈判，包括合同条款分析、策略制定和方案生成等环节。与传统系统相比，Manus在动态目标拆解、跨模态推理和记忆增强学习等方面具有明显优势。

Manus的出现再次引发了业内对AI发展路径的讨论：是走向通用人工智能（AGI）的统一模式，还是多智能体系统（MAS）的协同模式？这一争论实际上反映了AI发展中效率与安全的平衡问题。随着单体智能系统逐渐接近AGI水平，其决策过程的不透明性风险也随之增加。而多智能体协同虽然可以分散风险，但可能因通信延迟而错过关键决策时机。

Manus的进步也凸显了AI发展中的潜在风险，如数据隐私、算法偏见和对抗性攻击等问题。例如，在医疗场景中，AI系统需要访问患者的敏感基因组数据；在金融谈判中，可能涉及企业未公开的财务信息。此外，AI系统可能在招聘过程中对特定群体产生偏见，或在法律文件审核中对新兴行业条款做出错误判断。更严重的是，黑客可能通过植入特定音频信号，导致AI系统在谈判中做出错误判断。

面对这些挑战，Web3领域的安全技术或许能提供解决方案。其中，全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）技术被视为应对AI时代安全问题的有力工具。FHE允许在加密状态下对数据进行计算，这意味着可以在不解密的情况下处理敏感信息。

在数据层面，FHE可以确保用户输入的所有信息（包括生物特征、语音等）在加密状态下被处理，即使是AI系统本身也无法解密原始数据。在算法层面，FHE实现的"加密模型训练"使得连开发者都无法直接查看AI的决策过程。在多智能体协作方面，采用门限加密技术可以防止单个节点被攻破导致全局数据泄露。

尽管Web3安全技术与普通用户可能没有直接联系，但其重要性不容忽视。在这个充满挑战的领域，若不积极采取防护措施，用户可能永远无法摆脱信息安全风险。

目前，已经有一些项目在Web3安全领域进行探索。例如，有项目在去中心化身份（DID）和零信任安全模型方面取得了一定进展。而在FHE领域，某项目已经率先在主网上线，并与多家知名机构展开合作。

随着AI技术不断接近人类智能水平，非传统的防御系统变得愈发重要。FHE不仅能解决当前的安全问题，还为未来更强大的AI时代奠定基础。在通向AGI的道路上，FHE已不再是可选项，而是确保AI安全发展的必要条件。