AI分野の最新のブレークスルー:Manusモデルの性能が同等のOpenAI製品を超える

最近、ManusモデルはGAIAベンチマークテストで画期的な進展を遂げ、そのパフォーマンスは同等のOpenAIモデルを超えました。これは、Manusが契約条項の分析、戦略策定、提案生成などの多段階タスクを含む、国際的なビジネス交渉のような複雑なタスクを独立して実行する能力を備えていることを意味します。

Manusの利点は主に3つの側面に現れます: 動的目標分解、クロスモーダル推論、および記憶強化学習です。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同時に処理し、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。

この突破は再び業界内でAIの発展の道筋についての議論を引き起こしました：一般的な人工知能(AGI)に向かうのか、それとも多エージェントシステム(MAS)に向かうのか？Manusの設計理念は、二つの可能性を暗示しているようです。一つは、単体の知能レベルを不断に向上させ、人間の総合的な意思決定能力に近づくこと。もう一つは、スーパーコーディネーターとして、複数の専門分野のAIを協力して働かせることです。

! 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

しかし、AIの能力が向上するにつれて、その潜在的なリスクも増加しています。たとえば、医療の場面では、AIが患者の機密の遺伝子データにアクセスする必要があるかもしれません。金融交渉においては、未公開の企業財務情報が関与する可能性があります。さらに、AIシステムにはアルゴリズムのバイアスが存在する可能性があり、特定のグループに対して不公平な評価を行うことがあります。さらに深刻なのは、AIシステムが対抗攻撃に直面する可能性があり、ハッカーが特定の音声を埋め込むことでAIが交渉中に誤った判断を下すようにすることです。

これらの課題に直面して、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。その中で、完全同型暗号(FHE)技術は、AI時代のセキュリティ問題を解決するための重要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処理することを可能にし、AIシステム自体でさえ元の情報を解読することができません。この技術は、複数のレベルで適用できます:

1. データレベル: ユーザーが入力したすべての情報(、バイオメトリック情報、音声)は暗号化された状態で処理され、情報漏洩を効果的に防ぎます。

2. アルゴリズムの面: FHEを通じて「暗号化モデルのトレーニング」を実現し、開発者さえもAIの意思決定プロセスを直接観察できない。

3. 協働の面: 複数のAIエージェント間の通信は閾値暗号を使用しており、単一のノードが攻撃を受けても全体のデータ漏洩には至らない。

現在、FHE技術はWeb3分野での応用がまだ限られていますが、AI技術の急速な発展に伴い、その重要性がますます際立っています。将来的には、AIシステムが人間の知能にますます近づくにつれて、非伝統的なセキュリティ防御体系が重要になるでしょう。FHEは現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、将来の強力なAI時代の基盤を築くものです。AGIへの道のりにおいて、FHEは選択肢から生存必需品へと変わる可能性があります。