Terobosan Kinerja Model Manus Memicu Pemikiran Kemanan AI
Baru-baru ini, model Manus telah mencapai hasil yang luar biasa dalam pengujian acuan GAIA, menunjukkan kinerja luar biasa yang melampaui model-model besar sekelasnya. Prestasi ini berarti Manus dapat menangani tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis ketentuan kontrak, perumusan strategi, dan generasi rencana di berbagai aspek. Keunggulan Manus terutama terletak pada pemecahan tujuan dinamis, penalaran lintas mod, dan pembelajaran peningkatan memori. Ia dapat membagi tugas besar menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sekaligus menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Kemajuan Manus sekali lagi memicu diskusi dalam industri mengenai jalur pengembangan AI: Apakah masa depan menuju pada kecerdasan buatan umum (AGI) yang menguasai segalanya, atau sistem multi-agent (MAS) yang berkolaborasi untuk memimpin? Perdebatan ini sebenarnya mencerminkan masalah inti tentang bagaimana menyeimbangkan efisiensi dan keamanan dalam pengembangan AI. Seiring dengan semakin dekatnya kecerdasan tunggal ke AGI, risiko ketidak transparan dalam proses pengambilan keputusan juga meningkat; sementara kolaborasi multi-agent dapat menyebarkan risiko, namun mungkin kehilangan momen pengambilan keputusan yang krusial karena keterlambatan komunikasi.
Perkembangan Manus secara tidak langsung memperbesar risiko yang melekat pada AI. Misalnya, dalam konteks medis, Manus perlu mengakses data sensitif pasien secara real-time; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi perusahaan yang tidak dipublikasikan. Selain itu, masalah bias algoritma juga tidak dapat diabaikan, seperti dalam proses perekrutan yang mungkin muncul saran gaji yang lebih rendah untuk kelompok tertentu, atau dalam tinjauan kontrak hukum dengan tingkat kesalahan yang lebih tinggi pada ketentuan industri yang berkembang. Yang lebih serius, sistem AI dapat menghadapi serangan adversarial, seperti peretas yang mengganggu penilaian negosiasi Manus melalui frekuensi suara tertentu.
Tantangan ini menyoroti fakta yang mengkhawatirkan: semakin cerdas sistem AI, semakin luas pula potensi permukaan serangannya.
Di bidang Web3, keamanan selalu menjadi topik yang sangat diperhatikan. Teori "trik tidak mungkin" yang diajukan oleh pendiri Ethereum, Vitalik Buterin (jaringan blockchain sulit untuk mencapai keamanan, desentralisasi, dan skalabilitas secara bersamaan) telah menginspirasi perkembangan berbagai teknologi kripto:
Model Keamanan Zero Trust: Menekankan verifikasi ketat terhadap setiap permintaan akses, tidak mempercayai perangkat atau pengguna mana pun secara default.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Memungkinkan entitas untuk memperoleh identifikasi yang dapat diverifikasi tanpa pendaftaran terpusat.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data asli.
Di antara mereka, enkripsi homomorfik sebagai teknologi terbaru, diharapkan dapat menjadi alat kunci untuk menyelesaikan masalah keamanan di era AI. FHE memungkinkan perhitungan kompleks dilakukan sambil melindungi privasi data, yang sangat penting untuk skenario yang memerlukan analisis tanpa mengekspos data asli.
Dalam menghadapi tantangan Kemanan AI, FHE dapat berperan dari 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.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, memastikan bahkan pengembang tidak dapat langsung mengamati proses pengambilan keputusan AI.
Aspek kolaboratif: Komunikasi antara beberapa agen AI menggunakan enkripsi threshold, sehingga bahkan jika satu node diserang, tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin terasa abstrak bagi pengguna biasa, dampaknya sangat mendalam. Dalam lingkungan yang penuh tantangan ini, terus meningkatkan kemampuan perlindungan keamanan adalah hal yang sangat penting.
Dalam sejarah, beberapa proyek telah mencoba di bidang keamanan Web3. Misalnya, uPort meluncurkan solusi identitas terdesentralisasi di jaringan utama Ethereum pada tahun 2017; NKN merilis jaringan utama berbasis model zero trust pada tahun 2019. Sementara itu, di bidang FHE, Mind Network adalah proyek pertama yang meluncurkan jaringan utama dan bekerja sama dengan lembaga seperti ZAMA, Google, dan DeepSeek.
Meskipun proyek keamanan awal mungkin tidak mendapat perhatian luas, dengan perkembangan cepat teknologi AI, pentingnya teknologi keamanan seperti FHE akan semakin menonjol. Mereka tidak hanya dapat menyelesaikan masalah keamanan saat ini, tetapi juga meletakkan dasar untuk era AI kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju AGI, teknologi keamanan seperti FHE tidak lagi menjadi pilihan, melainkan jaminan yang diperlukan untuk memastikan sistem AI beroperasi dengan andal.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
LiquidatedNotStirred
· 10jam yang lalu
Sudah agak tidak tahan, semakin kuat semakin takut.
Lihat AsliBalas0
just_here_for_vibes
· 10jam yang lalu
AI lagi pamer kemampuan
Lihat AsliBalas0
FUDwatcher
· 11jam yang lalu
Tidak ada yang lebih kuat daripada kecerdasan manusia.
Kinerja model Manus mengalami terobosan, enkripsi homomorphic secara penuh mungkin menjadi kunci keamanan AI.
Terobosan Kinerja Model Manus Memicu Pemikiran Kemanan AI
Baru-baru ini, model Manus telah mencapai hasil yang luar biasa dalam pengujian acuan GAIA, menunjukkan kinerja luar biasa yang melampaui model-model besar sekelasnya. Prestasi ini berarti Manus dapat menangani tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis ketentuan kontrak, perumusan strategi, dan generasi rencana di berbagai aspek. Keunggulan Manus terutama terletak pada pemecahan tujuan dinamis, penalaran lintas mod, dan pembelajaran peningkatan memori. Ia dapat membagi tugas besar menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sekaligus menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Kemajuan Manus sekali lagi memicu diskusi dalam industri mengenai jalur pengembangan AI: Apakah masa depan menuju pada kecerdasan buatan umum (AGI) yang menguasai segalanya, atau sistem multi-agent (MAS) yang berkolaborasi untuk memimpin? Perdebatan ini sebenarnya mencerminkan masalah inti tentang bagaimana menyeimbangkan efisiensi dan keamanan dalam pengembangan AI. Seiring dengan semakin dekatnya kecerdasan tunggal ke AGI, risiko ketidak transparan dalam proses pengambilan keputusan juga meningkat; sementara kolaborasi multi-agent dapat menyebarkan risiko, namun mungkin kehilangan momen pengambilan keputusan yang krusial karena keterlambatan komunikasi.
Perkembangan Manus secara tidak langsung memperbesar risiko yang melekat pada AI. Misalnya, dalam konteks medis, Manus perlu mengakses data sensitif pasien secara real-time; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi perusahaan yang tidak dipublikasikan. Selain itu, masalah bias algoritma juga tidak dapat diabaikan, seperti dalam proses perekrutan yang mungkin muncul saran gaji yang lebih rendah untuk kelompok tertentu, atau dalam tinjauan kontrak hukum dengan tingkat kesalahan yang lebih tinggi pada ketentuan industri yang berkembang. Yang lebih serius, sistem AI dapat menghadapi serangan adversarial, seperti peretas yang mengganggu penilaian negosiasi Manus melalui frekuensi suara tertentu.
Tantangan ini menyoroti fakta yang mengkhawatirkan: semakin cerdas sistem AI, semakin luas pula potensi permukaan serangannya.
Di bidang Web3, keamanan selalu menjadi topik yang sangat diperhatikan. Teori "trik tidak mungkin" yang diajukan oleh pendiri Ethereum, Vitalik Buterin (jaringan blockchain sulit untuk mencapai keamanan, desentralisasi, dan skalabilitas secara bersamaan) telah menginspirasi perkembangan berbagai teknologi kripto:
Model Keamanan Zero Trust: Menekankan verifikasi ketat terhadap setiap permintaan akses, tidak mempercayai perangkat atau pengguna mana pun secara default.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Memungkinkan entitas untuk memperoleh identifikasi yang dapat diverifikasi tanpa pendaftaran terpusat.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data asli.
Di antara mereka, enkripsi homomorfik sebagai teknologi terbaru, diharapkan dapat menjadi alat kunci untuk menyelesaikan masalah keamanan di era AI. FHE memungkinkan perhitungan kompleks dilakukan sambil melindungi privasi data, yang sangat penting untuk skenario yang memerlukan analisis tanpa mengekspos data asli.
Dalam menghadapi tantangan Kemanan AI, FHE dapat berperan dari 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.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, memastikan bahkan pengembang tidak dapat langsung mengamati proses pengambilan keputusan AI.
Aspek kolaboratif: Komunikasi antara beberapa agen AI menggunakan enkripsi threshold, sehingga bahkan jika satu node diserang, tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin terasa abstrak bagi pengguna biasa, dampaknya sangat mendalam. Dalam lingkungan yang penuh tantangan ini, terus meningkatkan kemampuan perlindungan keamanan adalah hal yang sangat penting.
Dalam sejarah, beberapa proyek telah mencoba di bidang keamanan Web3. Misalnya, uPort meluncurkan solusi identitas terdesentralisasi di jaringan utama Ethereum pada tahun 2017; NKN merilis jaringan utama berbasis model zero trust pada tahun 2019. Sementara itu, di bidang FHE, Mind Network adalah proyek pertama yang meluncurkan jaringan utama dan bekerja sama dengan lembaga seperti ZAMA, Google, dan DeepSeek.
Meskipun proyek keamanan awal mungkin tidak mendapat perhatian luas, dengan perkembangan cepat teknologi AI, pentingnya teknologi keamanan seperti FHE akan semakin menonjol. Mereka tidak hanya dapat menyelesaikan masalah keamanan saat ini, tetapi juga meletakkan dasar untuk era AI kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju AGI, teknologi keamanan seperti FHE tidak lagi menjadi pilihan, melainkan jaminan yang diperlukan untuk memastikan sistem AI beroperasi dengan andal.