Evolusi dan Keamanan AI: Dari Terobosan Manus ke Aplikasi FHE
Bidang kecerdasan buatan baru-baru ini mengalami terobosan besar. Sebuah sistem AI bernama Manus telah mencapai hasil terdepan dalam pengujian standar GAIA, dengan kinerjanya melampaui model bahasa besar sekelas. Manus menunjukkan kemampuan yang mengesankan, mampu menangani tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis ketentuan kontrak, perumusan strategi, dan pengembangan solusi di berbagai aspek.
Keunggulan Manus terutama terletak pada tiga aspek: pemecahan tujuan dinamis, penalaran lintas modal, dan pembelajaran yang diperkuat dengan memori. Ia dapat membagi tugas yang kompleks menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sementara itu juga memproses berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Namun, kemunculan Manus juga memicu diskusi di industri tentang jalur perkembangan AI: apakah menuju sistem tunggal kecerdasan buatan umum (AGI), atau model kolaborasi sistem multi-agen (MAS)? Pertanyaan ini sebenarnya mencerminkan masalah keseimbangan antara efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Seiring dengan sistem AI tunggal semakin mendekati AGI, ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusan juga meningkat; sementara sistem multi-agen meskipun dapat menyebarkan risiko, mungkin kehilangan momen pengambilan keputusan yang krusial karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga memperbesar risiko yang melekat dalam perkembangan AI. Misalnya, dalam konteks medis, sistem AI perlu mengakses data sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi keuangan perusahaan yang tidak dipublikasikan. Selain itu, sistem AI mungkin memiliki bias algoritma, seperti diskriminasi terhadap kelompok tertentu dalam proses rekrutmen. Ada juga kemungkinan menghadapi serangan adversarial, di mana peretas dapat mengganggu penilaian sistem AI melalui cara tertentu.
Tantangan ini menyoroti satu masalah kunci: semakin cerdas sistem AI, semakin luas potensi permukaan serangannya.
Untuk mengatasi tantangan keamanan ini, bidang teknologi kripto telah mengajukan beberapa solusi:
Model Keamanan Zero Trust: Model ini didasarkan pada prinsip "tidak pernah mempercayai, selalu memverifikasi" yang melakukan otentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas terdesentralisasi (DID): Ini adalah standar pengenalan identitas yang tidak memerlukan pendaftaran terpusat, memberikan dukungan penting untuk ekosistem Web3.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Ini adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan data dalam keadaan terenkripsi, sambil melindungi privasi dan memungkinkan pemrosesan data.
Di antara teknologi-teknologi tersebut, enkripsi homomorfik sepenuhnya dianggap sebagai teknologi kunci untuk menyelesaikan masalah keamanan di era AI. Ini dapat berfungsi dalam beberapa aspek berikut:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan pengguna (termasuk biometrik, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi data asli.
Dalam aspek algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, sehingga bahkan pengembang pun tidak dapat secara langsung memahami proses pengambilan keputusan AI.
Aspek kolaborasi: Dalam sistem multi-agen, komunikasi dilakukan dengan menggunakan enkripsi ambang, sehingga meskipun satu node diretas, itu tidak akan mengakibatkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin tidak memiliki hubungan langsung dengan pengguna biasa, mereka memiliki dampak tidak langsung pada setiap orang. Dalam dunia digital yang penuh tantangan ini, memperkuat langkah-langkah keamanan secara terus-menerus adalah cara yang diperlukan untuk melindungi kepentingan diri sendiri.
Seiring dengan teknologi AI yang semakin mendekati kecerdasan manusia, sistem pertahanan non-tradisional menjadi semakin penting. Enkripsi homomorfik penuh tidak hanya dapat menyelesaikan masalah keamanan saat ini, tetapi juga mempersiapkan untuk era AI yang lebih kuat di masa depan. Di jalan menuju AGI, FHE tidak lagi menjadi pilihan, tetapi merupakan kebutuhan untuk memastikan perkembangan AI yang aman.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
15 Suka
Hadiah
15
3
Bagikan
Komentar
0/400
VitaliksTwin
· 13jam yang lalu
Akhirnya digantikan oleh AI, ya~
Lihat AsliBalas0
GasGuzzler
· 13jam yang lalu
Ai ada apa yang baik untuk dibicarakan, bisa melakukan apa saja, cepat atau lambat akan mengurus kita.
Lihat AsliBalas0
MidnightGenesis
· 13jam yang lalu
Setelah menyebarkan di malam hari, saya melacak data Manus, ada celah menarik yang akan segera diumumkan... dengan hati-hati menantikan
AI Terobosan dan Keamanan: Kebangkitan Sistem Manus Didukung oleh Teknologi FHE
Evolusi dan Keamanan AI: Dari Terobosan Manus ke Aplikasi FHE
Bidang kecerdasan buatan baru-baru ini mengalami terobosan besar. Sebuah sistem AI bernama Manus telah mencapai hasil terdepan dalam pengujian standar GAIA, dengan kinerjanya melampaui model bahasa besar sekelas. Manus menunjukkan kemampuan yang mengesankan, mampu menangani tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis ketentuan kontrak, perumusan strategi, dan pengembangan solusi di berbagai aspek.
Keunggulan Manus terutama terletak pada tiga aspek: pemecahan tujuan dinamis, penalaran lintas modal, dan pembelajaran yang diperkuat dengan memori. Ia dapat membagi tugas yang kompleks menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sementara itu juga memproses berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Namun, kemunculan Manus juga memicu diskusi di industri tentang jalur perkembangan AI: apakah menuju sistem tunggal kecerdasan buatan umum (AGI), atau model kolaborasi sistem multi-agen (MAS)? Pertanyaan ini sebenarnya mencerminkan masalah keseimbangan antara efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Seiring dengan sistem AI tunggal semakin mendekati AGI, ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusan juga meningkat; sementara sistem multi-agen meskipun dapat menyebarkan risiko, mungkin kehilangan momen pengambilan keputusan yang krusial karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga memperbesar risiko yang melekat dalam perkembangan AI. Misalnya, dalam konteks medis, sistem AI perlu mengakses data sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi keuangan perusahaan yang tidak dipublikasikan. Selain itu, sistem AI mungkin memiliki bias algoritma, seperti diskriminasi terhadap kelompok tertentu dalam proses rekrutmen. Ada juga kemungkinan menghadapi serangan adversarial, di mana peretas dapat mengganggu penilaian sistem AI melalui cara tertentu.
Tantangan ini menyoroti satu masalah kunci: semakin cerdas sistem AI, semakin luas potensi permukaan serangannya.
Untuk mengatasi tantangan keamanan ini, bidang teknologi kripto telah mengajukan beberapa solusi:
Model Keamanan Zero Trust: Model ini didasarkan pada prinsip "tidak pernah mempercayai, selalu memverifikasi" yang melakukan otentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas terdesentralisasi (DID): Ini adalah standar pengenalan identitas yang tidak memerlukan pendaftaran terpusat, memberikan dukungan penting untuk ekosistem Web3.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Ini adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan data dalam keadaan terenkripsi, sambil melindungi privasi dan memungkinkan pemrosesan data.
Di antara teknologi-teknologi tersebut, enkripsi homomorfik sepenuhnya dianggap sebagai teknologi kunci untuk menyelesaikan masalah keamanan di era AI. Ini dapat berfungsi dalam beberapa aspek berikut:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan pengguna (termasuk biometrik, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi data asli.
Dalam aspek algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, sehingga bahkan pengembang pun tidak dapat secara langsung memahami proses pengambilan keputusan AI.
Aspek kolaborasi: Dalam sistem multi-agen, komunikasi dilakukan dengan menggunakan enkripsi ambang, sehingga meskipun satu node diretas, itu tidak akan mengakibatkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin tidak memiliki hubungan langsung dengan pengguna biasa, mereka memiliki dampak tidak langsung pada setiap orang. Dalam dunia digital yang penuh tantangan ini, memperkuat langkah-langkah keamanan secara terus-menerus adalah cara yang diperlukan untuk melindungi kepentingan diri sendiri.
Seiring dengan teknologi AI yang semakin mendekati kecerdasan manusia, sistem pertahanan non-tradisional menjadi semakin penting. Enkripsi homomorfik penuh tidak hanya dapat menyelesaikan masalah keamanan saat ini, tetapi juga mempersiapkan untuk era AI yang lebih kuat di masa depan. Di jalan menuju AGI, FHE tidak lagi menjadi pilihan, tetapi merupakan kebutuhan untuk memastikan perkembangan AI yang aman.