Sự tiến hóa và an ninh của AI: Từ những đột phá của Manus đến ứng dụng FHE
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo gần đây đã đạt được một bước đột phá lớn. Một hệ thống AI có tên Manus đã đạt được kết quả tiên tiến nhất trong bài kiểm tra chuẩn GAIA, với hiệu suất vượt qua các mô hình ngôn ngữ lớn cùng cấp độ. Manus đã thể hiện khả năng đáng chú ý, có thể độc lập xử lý các nhiệm vụ phức tạp, như đàm phán thương mại quốc tế, bao gồm phân tích điều khoản hợp đồng, lập chiến lược và tạo ra các phương án.
Lợi thế của Manus chủ yếu nằm ở ba khía cạnh: phân tách mục tiêu động, suy luận đa phương thức và học tăng cường trí nhớ. Nó có khả năng phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành hàng trăm nhiệm vụ con có thể thực hiện, đồng thời xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau và liên tục nâng cao hiệu quả quyết định của chính nó thông qua học tăng cường, giảm tỷ lệ lỗi.
Tuy nhiên, sự xuất hiện của Manus cũng đã làm dấy lên cuộc thảo luận trong ngành về con đường phát triển AI: liệu có nên đi theo một hệ thống duy nhất hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), hay là mô hình hợp tác của các hệ thống đa tác nhân (MAS)? Vấn đề này thực tế phản ánh sự cân bằng giữa hiệu quả và an toàn trong sự phát triển của AI. Khi mà hệ thống AI đơn thể ngày càng tiến gần tới AGI, tính không minh bạch trong quá trình ra quyết định của nó cũng tăng lên; trong khi đó, mặc dù các hệ thống đa tác nhân có thể giúp phân tán rủi ro, nhưng có thể vì độ trễ trong giao tiếp mà bỏ lỡ thời điểm quyết định quan trọng.
Sự tiến bộ của Manus cũng đã phóng đại những rủi ro vốn có trong sự phát triển của AI. Ví dụ, trong các tình huống y tế, hệ thống AI cần truy cập vào dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân; trong các cuộc đàm phán tài chính, có thể liên quan đến thông tin tài chính doanh nghiệp chưa được công khai. Hơn nữa, các hệ thống AI có thể tồn tại sự thiên lệch thuật toán, như trong quá trình tuyển dụng dẫn đến phân biệt đối xử với các nhóm cụ thể. Cũng có thể phải đối mặt với các cuộc tấn công đối kháng, kẻ tấn công có thể can thiệp vào phán đoán của hệ thống AI thông qua các phương pháp cụ thể.
Những thách thức này làm nổi bật một vấn đề then chốt: Hệ thống AI càng thông minh, thì bề mặt tấn công tiềm năng của nó càng rộng.
Để đối phó với những thách thức an ninh này, lĩnh vực công nghệ mã hóa đã đưa ra một số giải pháp:
Mô hình bảo mật không tin cậy: Mô hình này dựa trên nguyên tắc "không bao giờ tin tưởng, luôn luôn xác minh" để thực hiện xác thực và cấp quyền truy cập nghiêm ngặt cho từng yêu cầu truy cập.
Danh tính phi tập trung (DID): Đây là một tiêu chuẩn nhận dạng không cần đăng ký tập trung, cung cấp hỗ trợ quan trọng cho hệ sinh thái Web3.
Mã hóa toàn phần (FHE): Đây là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu trong trạng thái mã hóa, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình xử lý dữ liệu.
Trong đó, mã hóa toàn phần được coi là công nghệ then chốt để giải quyết các vấn đề an ninh trong thời đại AI. Nó có thể phát huy tác dụng trong một số lĩnh vực sau:
Mặt dữ liệu: Tất cả thông tin do người dùng nhập (bao gồm đặc điểm sinh học, giọng nói, v.v.) đều được xử lý trong trạng thái mã hóa, ngay cả hệ thống AI cũng không thể giải mã dữ liệu gốc.
Cấp độ thuật toán: Thực hiện "huấn luyện mô hình mã hóa" thông qua FHE, để ngay cả các nhà phát triển cũng không thể trực tiếp hiểu được quá trình ra quyết định của AI.
Khía cạnh hợp tác: Trong hệ thống đa tác nhân, việc sử dụng mã hóa ngưỡng để giao tiếp, ngay cả khi một nút đơn lẻ bị xâm phạm cũng sẽ không dẫn đến việc rò rỉ dữ liệu toàn cầu.
Mặc dù công nghệ bảo mật Web3 có thể không liên quan trực tiếp đến người dùng thông thường, nhưng chúng có ảnh hưởng gián tiếp đến mọi người. Trong thế giới số đầy thách thức này, việc củng cố các biện pháp bảo mật là cần thiết để bảo vệ lợi ích của bản thân.
Khi công nghệ AI ngày càng tiến gần đến trí tuệ con người, các hệ thống phòng thủ phi truyền thống trở nên ngày càng quan trọng. Mã hóa toàn phần không chỉ giải quyết các vấn đề an ninh hiện tại mà còn chuẩn bị cho một thời đại AI mạnh mẽ hơn trong tương lai. Trên con đường hướng tới AGI, FHE không còn là một lựa chọn mà là điều cần thiết để đảm bảo sự phát triển an toàn của AI.
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 thích
Phần thưởng
15
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
VitaliksTwin
· 7giờ trước
Sớm muộn gì cũng bị AI thay thế thôi~
Xem bản gốcTrả lời0
GasGuzzler
· 8giờ trước
Ai có gì hay để nói, gì cũng có thể làm, sớm muộn gì cũng làm hại chúng ta.
Xem bản gốcTrả lời0
MidnightGenesis
· 8giờ trước
Theo dõi dữ liệu Manus sau khi triển khai vào nửa đêm, một lỗ hổng thú vị sắp được công khai... Chờ đợi một cách thận trọng.
Đột phá AI và An ninh: Sự trỗi dậy của hệ thống Manus, công nghệ FHE bảo vệ
Sự tiến hóa và an ninh của AI: Từ những đột phá của Manus đến ứng dụng FHE
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo gần đây đã đạt được một bước đột phá lớn. Một hệ thống AI có tên Manus đã đạt được kết quả tiên tiến nhất trong bài kiểm tra chuẩn GAIA, với hiệu suất vượt qua các mô hình ngôn ngữ lớn cùng cấp độ. Manus đã thể hiện khả năng đáng chú ý, có thể độc lập xử lý các nhiệm vụ phức tạp, như đàm phán thương mại quốc tế, bao gồm phân tích điều khoản hợp đồng, lập chiến lược và tạo ra các phương án.
Lợi thế của Manus chủ yếu nằm ở ba khía cạnh: phân tách mục tiêu động, suy luận đa phương thức và học tăng cường trí nhớ. Nó có khả năng phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành hàng trăm nhiệm vụ con có thể thực hiện, đồng thời xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau và liên tục nâng cao hiệu quả quyết định của chính nó thông qua học tăng cường, giảm tỷ lệ lỗi.
Tuy nhiên, sự xuất hiện của Manus cũng đã làm dấy lên cuộc thảo luận trong ngành về con đường phát triển AI: liệu có nên đi theo một hệ thống duy nhất hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), hay là mô hình hợp tác của các hệ thống đa tác nhân (MAS)? Vấn đề này thực tế phản ánh sự cân bằng giữa hiệu quả và an toàn trong sự phát triển của AI. Khi mà hệ thống AI đơn thể ngày càng tiến gần tới AGI, tính không minh bạch trong quá trình ra quyết định của nó cũng tăng lên; trong khi đó, mặc dù các hệ thống đa tác nhân có thể giúp phân tán rủi ro, nhưng có thể vì độ trễ trong giao tiếp mà bỏ lỡ thời điểm quyết định quan trọng.
Sự tiến bộ của Manus cũng đã phóng đại những rủi ro vốn có trong sự phát triển của AI. Ví dụ, trong các tình huống y tế, hệ thống AI cần truy cập vào dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân; trong các cuộc đàm phán tài chính, có thể liên quan đến thông tin tài chính doanh nghiệp chưa được công khai. Hơn nữa, các hệ thống AI có thể tồn tại sự thiên lệch thuật toán, như trong quá trình tuyển dụng dẫn đến phân biệt đối xử với các nhóm cụ thể. Cũng có thể phải đối mặt với các cuộc tấn công đối kháng, kẻ tấn công có thể can thiệp vào phán đoán của hệ thống AI thông qua các phương pháp cụ thể.
Những thách thức này làm nổi bật một vấn đề then chốt: Hệ thống AI càng thông minh, thì bề mặt tấn công tiềm năng của nó càng rộng.
Để đối phó với những thách thức an ninh này, lĩnh vực công nghệ mã hóa đã đưa ra một số giải pháp:
Mô hình bảo mật không tin cậy: Mô hình này dựa trên nguyên tắc "không bao giờ tin tưởng, luôn luôn xác minh" để thực hiện xác thực và cấp quyền truy cập nghiêm ngặt cho từng yêu cầu truy cập.
Danh tính phi tập trung (DID): Đây là một tiêu chuẩn nhận dạng không cần đăng ký tập trung, cung cấp hỗ trợ quan trọng cho hệ sinh thái Web3.
Mã hóa toàn phần (FHE): Đây là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu trong trạng thái mã hóa, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình xử lý dữ liệu.
Trong đó, mã hóa toàn phần được coi là công nghệ then chốt để giải quyết các vấn đề an ninh trong thời đại AI. Nó có thể phát huy tác dụng trong một số lĩnh vực sau:
Mặt dữ liệu: Tất cả thông tin do người dùng nhập (bao gồm đặc điểm sinh học, giọng nói, v.v.) đều được xử lý trong trạng thái mã hóa, ngay cả hệ thống AI cũng không thể giải mã dữ liệu gốc.
Cấp độ thuật toán: Thực hiện "huấn luyện mô hình mã hóa" thông qua FHE, để ngay cả các nhà phát triển cũng không thể trực tiếp hiểu được quá trình ra quyết định của AI.
Khía cạnh hợp tác: Trong hệ thống đa tác nhân, việc sử dụng mã hóa ngưỡng để giao tiếp, ngay cả khi một nút đơn lẻ bị xâm phạm cũng sẽ không dẫn đến việc rò rỉ dữ liệu toàn cầu.
Mặc dù công nghệ bảo mật Web3 có thể không liên quan trực tiếp đến người dùng thông thường, nhưng chúng có ảnh hưởng gián tiếp đến mọi người. Trong thế giới số đầy thách thức này, việc củng cố các biện pháp bảo mật là cần thiết để bảo vệ lợi ích của bản thân.
Khi công nghệ AI ngày càng tiến gần đến trí tuệ con người, các hệ thống phòng thủ phi truyền thống trở nên ngày càng quan trọng. Mã hóa toàn phần không chỉ giải quyết các vấn đề an ninh hiện tại mà còn chuẩn bị cho một thời đại AI mạnh mẽ hơn trong tương lai. Trên con đường hướng tới AGI, FHE không còn là một lựa chọn mà là điều cần thiết để đảm bảo sự phát triển an toàn của AI.