O modelo Manus alcança resultados SOTA, levantando discussões sobre o caminho de desenvolvimento da IA e questões de segurança
O Manus demonstrou desempenho excepcional nos testes de benchmarking GAIA, superando modelos de linguagem de grande porte da mesma categoria. Isso significa que ele pode lidar de forma independente com tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, envolvendo análise de contratos, formulação de estratégias e geração de propostas, entre outros aspectos. A vantagem do Manus reside em sua capacidade de decomposição dinâmica de objetivos, raciocínio multimodal e aprendizado aprimorado por memória. Ele pode dividir tarefas complexas em centenas de subtarefas executáveis, lidando simultaneamente com vários tipos de dados, e aprimorar continuamente a eficiência da tomada de decisões e reduzir a taxa de erros por meio do aprendizado por reforço.
Os avanços revolucionários da Manus levantaram novamente discussões na indústria sobre o caminho de desenvolvimento da IA: devemos seguir para um modelo unificado de inteligência artificial geral (AGI) ou para um modelo colaborativo de sistemas multiagentes (MAS)?
Esta discussão origina-se na filosofia de design do Manus, que sugere duas possíveis direções de desenvolvimento:
Caminho AGI: Através da melhoria contínua da capacidade integrada de um único sistema inteligente, aproximando-o do nível de decisão humano.
Caminho MAS: usar Manus como um super coordenador para comandar a colaboração de numerosos agentes inteligentes em várias áreas especializadas.
À primeira vista, trata-se de uma discussão sobre caminhos tecnológicos, mas reflete, na verdade, a questão do equilíbrio entre eficiência e segurança no desenvolvimento da IA. Quanto mais um sistema inteligente se aproxima da AGI, maior é o risco da opacidade em seu processo de tomada de decisão; por outro lado, sistemas multi-agente podem dispersar riscos, mas podem perder oportunidades críticas de tomada de decisão devido a atrasos na comunicação.
O progresso do Manus também destaca os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA. Por exemplo, em cenários médicos, ele precisa acessar dados sensíveis dos pacientes; em negociações financeiras, pode envolver informações empresariais não divulgadas. Além disso, há o problema do viés algorítmico, como sugestões salariais injustas que podem surgir durante o processo de recrutamento. Na revisão de documentos legais, a taxa de erro na interpretação de cláusulas relacionadas a setores emergentes também é alta. Mais grave ainda, hackers podem induzir o Manus a cometer erros de julgamento em negociações, inserindo sinais de voz específicos.
Essas questões destacam uma realidade severa: quanto mais avançados são os sistemas inteligentes, mais vulnerabilidades de segurança potenciais existem.
Na área de blockchain e criptomoedas, a segurança sempre foi um foco central. A teoria do "triângulo impossivel" proposta pelo fundador da Ethereum, Vitalik Buterin (segurança, descentralização e escalabilidade não podem ser alcançadas simultaneamente), inspirou várias estratégias de segurança:
Modelo de segurança de zero confiança: baseado no princípio "nunca confiar, sempre verificar", realiza uma verificação e autorização rigorosas para cada solicitação de acesso.
Identidade Descentralizada (DID): um padrão de identificação que não requer registro centralizado, suportando autenticação de identidade verificável e persistente.
Criptografia homomórfica completa (FHE): uma técnica de criptografia avançada que permite realizar cálculos diretamente em dados criptografados, especialmente adequada para cenários de computação em nuvem e terceirização de dados.
Estas políticas de segurança oferecem importantes ideias para enfrentar os desafios de segurança da era da IA. Em particular, a tecnologia de criptografia homomórfica completa é considerada uma ferramenta poderosa para lidar com os problemas de segurança da IA.
A tecnologia FHE pode melhorar a segurança dos sistemas de IA em vários níveis:
Nível de dados: Todas as informações inseridas pelos usuários (incluindo características biométricas, voz, etc.) são processadas em estado criptografado, e até mesmo o próprio sistema de IA não consegue descriptografar os dados originais.
Nível de algoritmo: implementar "treinamento de modelo criptografado" através de FHE, de modo que mesmo os desenvolvedores não possam entender diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes inteligentes utiliza criptografia de limiar, de modo que mesmo que um único nó seja comprometido, não resultará na divulgação de dados globais.
Apesar de essas tecnologias de segurança poderem parecer distantes para o usuário comum, elas estão intimamente relacionadas aos interesses de todos. No "bosque escuro" do mundo digital, apenas reforçando continuamente as defesas de segurança é que se pode evitar tornar-se uma vítima potencial.
No campo da identidade descentralizada, o projeto uPort foi lançado na mainnet Ethereum em 2017. No que diz respeito ao modelo de segurança de zero confiança, o projeto NKN lançou sua mainnet em 2019. E no campo da criptografia totalmente homomórfica, a Mind Network tornou-se o primeiro projeto FHE a ser lançado na mainnet, colaborando com instituições como ZAMA, Google e DeepSeek.
Embora projetos de segurança no passado possam não ter recebido ampla atenção dos investidores, a importância das questões de segurança tem-se tornado cada vez mais evidente com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA. Projetos como o Mind Network podem se tornar líderes no campo da segurança, e vale a pena acompanhá-los continuamente.
À medida que a tecnologia de IA se aproxima cada vez mais do nível de inteligência humana, precisamos de sistemas de defesa mais avançados. A tecnologia FHE não só pode resolver os problemas atuais, mas também se preparar para uma era de IA mais poderosa no futuro. No caminho para a AGI, o FHE deixou de ser uma opção e tornou-se uma condição necessária para garantir o desenvolvimento seguro da IA.
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JustHereForMemes
· 6h atrás
SOTA tem alguma utilidade? Não é apenas jogar com o Blockchain?
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ParanoiaKing
· 6h atrás
A segurança, mesmo que seja muito falada, continua a ser uma mera conversa.
O modelo Manus lidera a quebra de barreiras da IA e a encriptação totalmente homomórfica torna-se o novo foco de segurança.
O modelo Manus alcança resultados SOTA, levantando discussões sobre o caminho de desenvolvimento da IA e questões de segurança
O Manus demonstrou desempenho excepcional nos testes de benchmarking GAIA, superando modelos de linguagem de grande porte da mesma categoria. Isso significa que ele pode lidar de forma independente com tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, envolvendo análise de contratos, formulação de estratégias e geração de propostas, entre outros aspectos. A vantagem do Manus reside em sua capacidade de decomposição dinâmica de objetivos, raciocínio multimodal e aprendizado aprimorado por memória. Ele pode dividir tarefas complexas em centenas de subtarefas executáveis, lidando simultaneamente com vários tipos de dados, e aprimorar continuamente a eficiência da tomada de decisões e reduzir a taxa de erros por meio do aprendizado por reforço.
Os avanços revolucionários da Manus levantaram novamente discussões na indústria sobre o caminho de desenvolvimento da IA: devemos seguir para um modelo unificado de inteligência artificial geral (AGI) ou para um modelo colaborativo de sistemas multiagentes (MAS)?
Esta discussão origina-se na filosofia de design do Manus, que sugere duas possíveis direções de desenvolvimento:
Caminho AGI: Através da melhoria contínua da capacidade integrada de um único sistema inteligente, aproximando-o do nível de decisão humano.
Caminho MAS: usar Manus como um super coordenador para comandar a colaboração de numerosos agentes inteligentes em várias áreas especializadas.
À primeira vista, trata-se de uma discussão sobre caminhos tecnológicos, mas reflete, na verdade, a questão do equilíbrio entre eficiência e segurança no desenvolvimento da IA. Quanto mais um sistema inteligente se aproxima da AGI, maior é o risco da opacidade em seu processo de tomada de decisão; por outro lado, sistemas multi-agente podem dispersar riscos, mas podem perder oportunidades críticas de tomada de decisão devido a atrasos na comunicação.
O progresso do Manus também destaca os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA. Por exemplo, em cenários médicos, ele precisa acessar dados sensíveis dos pacientes; em negociações financeiras, pode envolver informações empresariais não divulgadas. Além disso, há o problema do viés algorítmico, como sugestões salariais injustas que podem surgir durante o processo de recrutamento. Na revisão de documentos legais, a taxa de erro na interpretação de cláusulas relacionadas a setores emergentes também é alta. Mais grave ainda, hackers podem induzir o Manus a cometer erros de julgamento em negociações, inserindo sinais de voz específicos.
Essas questões destacam uma realidade severa: quanto mais avançados são os sistemas inteligentes, mais vulnerabilidades de segurança potenciais existem.
Na área de blockchain e criptomoedas, a segurança sempre foi um foco central. A teoria do "triângulo impossivel" proposta pelo fundador da Ethereum, Vitalik Buterin (segurança, descentralização e escalabilidade não podem ser alcançadas simultaneamente), inspirou várias estratégias de segurança:
Estas políticas de segurança oferecem importantes ideias para enfrentar os desafios de segurança da era da IA. Em particular, a tecnologia de criptografia homomórfica completa é considerada uma ferramenta poderosa para lidar com os problemas de segurança da IA.
A tecnologia FHE pode melhorar a segurança dos sistemas de IA em vários níveis:
Nível de dados: Todas as informações inseridas pelos usuários (incluindo características biométricas, voz, etc.) são processadas em estado criptografado, e até mesmo o próprio sistema de IA não consegue descriptografar os dados originais.
Nível de algoritmo: implementar "treinamento de modelo criptografado" através de FHE, de modo que mesmo os desenvolvedores não possam entender diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes inteligentes utiliza criptografia de limiar, de modo que mesmo que um único nó seja comprometido, não resultará na divulgação de dados globais.
Apesar de essas tecnologias de segurança poderem parecer distantes para o usuário comum, elas estão intimamente relacionadas aos interesses de todos. No "bosque escuro" do mundo digital, apenas reforçando continuamente as defesas de segurança é que se pode evitar tornar-se uma vítima potencial.
No campo da identidade descentralizada, o projeto uPort foi lançado na mainnet Ethereum em 2017. No que diz respeito ao modelo de segurança de zero confiança, o projeto NKN lançou sua mainnet em 2019. E no campo da criptografia totalmente homomórfica, a Mind Network tornou-se o primeiro projeto FHE a ser lançado na mainnet, colaborando com instituições como ZAMA, Google e DeepSeek.
Embora projetos de segurança no passado possam não ter recebido ampla atenção dos investidores, a importância das questões de segurança tem-se tornado cada vez mais evidente com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA. Projetos como o Mind Network podem se tornar líderes no campo da segurança, e vale a pena acompanhá-los continuamente.
À medida que a tecnologia de IA se aproxima cada vez mais do nível de inteligência humana, precisamos de sistemas de defesa mais avançados. A tecnologia FHE não só pode resolver os problemas atuais, mas também se preparar para uma era de IA mais poderosa no futuro. No caminho para a AGI, o FHE deixou de ser uma opção e tornou-se uma condição necessária para garantir o desenvolvimento seguro da IA.