Manus mencapai kemajuan terobosan dalam pengujian Benchmark GAIA, memicu pemikiran tentang jalur perkembangan AI
Manus mencetak rekor baru dalam pengujian benchmark GAIA, dengan kinerja yang melampaui model bahasa besar sekelas. Ini berarti Manus mampu menyelesaikan tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis ketentuan kontrak, perumusan strategi, pembuatan proposal, bahkan mampu mengoordinasikan tim hukum dan keuangan. Keunggulan Manus terletak pada kemampuannya dalam memecah tujuan secara dinamis, kemampuan penalaran multimodal, serta kemampuan pembelajaran yang diperkuat oleh memori. Ia dapat membagi tugas kompleks menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sambil menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Terobosan Manus sekali lagi memicu diskusi di industri tentang jalur pengembangan AI: apakah masa depan menuju kecerdasan buatan umum (AGI) atau sistem multi-agen (MAS) yang berkolaborasi menjadi dominan?
Konsep desain Manus mengisyaratkan dua kemungkinan:
Jalur AGI: Meningkatkan kemampuan sistem kecerdasan tunggal secara terus-menerus, sehingga mendekati tingkat pengambilan keputusan komprehensif manusia.
Jalur MAS: Menjadikan Manus sebagai koordinator super, mengarahkan ribuan agen spesialis di berbagai bidang untuk bekerja sama.
Diskusi tentang kedua jalur ini sebenarnya mencerminkan sebuah masalah inti dalam pengembangan AI: bagaimana menyeimbangkan efisiensi dan keamanan? Ketika sistem kecerdasan tunggal semakin mendekati AGI, risiko ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusan juga meningkat; sementara kolaborasi multi-agent meskipun dapat menyebarkan risiko, mungkin akan melewatkan momen pengambilan keputusan yang kritis karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga memperbesar risiko inheren dalam perkembangan AI. Misalnya, masalah privasi data: dalam konteks medis, Manus perlu mengakses data genom sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi keuangan perusahaan yang belum dipublikasikan. Selain itu, ada juga masalah bias algoritma, seperti memberikan saran gaji yang tidak adil untuk kelompok tertentu dalam proses perekrutan, atau tingkat kesalahan yang tinggi dalam menilai ketentuan industri baru saat meninjau kontrak hukum. Kerentanan keamanan juga merupakan masalah serius, di mana hacker dapat mengganggu penilaian Manus dengan menyisipkan frekuensi suara tertentu.
Masalah-masalah ini menyoroti suatu fakta: semakin cerdas sistem, semakin luas pula potensi permukaan serangannya.
Di bidang Web3, keamanan selalu menjadi topik yang sangat diperhatikan. Teori "trilema" berbasis blockchain (kesulitan untuk mencapai keamanan, desentralisasi, dan skalabilitas secara bersamaan) telah melahirkan berbagai skema kripto:
Model Keamanan Zero Trust: Inti dari model ini adalah "tidak mempercayai siapa pun, selalu memverifikasi", melakukan autentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Ini adalah standar pengenalan identitas baru yang memungkinkan entitas untuk memperoleh identitas yang dapat diverifikasi dan tahan lama tanpa perlu pendaftaran terpusat.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Ini adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, sangat cocok untuk skenario seperti komputasi awan dan outsourcing data.
Enkripsi homomorfik sebagai teknologi enkripsi terbaru, memiliki potensi untuk menjadi alat kunci dalam memecahkan masalah keamanan di era AI. Ini memungkinkan pengolahan data dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi informasi asli.
Dalam aplikasi praktis, FHE dapat meningkatkan keamanan sistem AI dari berbagai aspek:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan oleh pengguna (termasuk fitur biometrik, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi untuk melindungi privasi pengguna.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, sehingga bahkan pengembang pun tidak dapat langsung mengamati proses pengambilan keputusan AI.
Tingkat kolaborasi: Komunikasi antara beberapa agen cerdas menggunakan enkripsi ambang, sehingga meskipun satu node disusupi, tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin tampak jauh bagi pengguna biasa, mereka sangat terkait dengan kepentingan setiap orang. Dalam dunia digital yang penuh tantangan ini, hanya dengan terus memperkuat langkah-langkah keamanan, kita dapat benar-benar melindungi hak-hak pengguna.
Seiring dengan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, kita membutuhkan sistem pertahanan yang lebih canggih. Nilai FHE bukan hanya terletak pada penyelesaian masalah keamanan saat ini, tetapi juga untuk mempersiapkan era AI yang lebih kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju AGI, FHE bukan lagi pilihan, melainkan syarat yang diperlukan untuk memastikan perkembangan AI yang aman.
Lihat Asli
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.
Manus melampaui uji Benchmark GAIA, memicu pemikiran baru tentang perkembangan AI dan keamanan Web3.
Manus mencapai kemajuan terobosan dalam pengujian Benchmark GAIA, memicu pemikiran tentang jalur perkembangan AI
Manus mencetak rekor baru dalam pengujian benchmark GAIA, dengan kinerja yang melampaui model bahasa besar sekelas. Ini berarti Manus mampu menyelesaikan tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis ketentuan kontrak, perumusan strategi, pembuatan proposal, bahkan mampu mengoordinasikan tim hukum dan keuangan. Keunggulan Manus terletak pada kemampuannya dalam memecah tujuan secara dinamis, kemampuan penalaran multimodal, serta kemampuan pembelajaran yang diperkuat oleh memori. Ia dapat membagi tugas kompleks menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sambil menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Terobosan Manus sekali lagi memicu diskusi di industri tentang jalur pengembangan AI: apakah masa depan menuju kecerdasan buatan umum (AGI) atau sistem multi-agen (MAS) yang berkolaborasi menjadi dominan?
Konsep desain Manus mengisyaratkan dua kemungkinan:
Jalur AGI: Meningkatkan kemampuan sistem kecerdasan tunggal secara terus-menerus, sehingga mendekati tingkat pengambilan keputusan komprehensif manusia.
Jalur MAS: Menjadikan Manus sebagai koordinator super, mengarahkan ribuan agen spesialis di berbagai bidang untuk bekerja sama.
Diskusi tentang kedua jalur ini sebenarnya mencerminkan sebuah masalah inti dalam pengembangan AI: bagaimana menyeimbangkan efisiensi dan keamanan? Ketika sistem kecerdasan tunggal semakin mendekati AGI, risiko ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusan juga meningkat; sementara kolaborasi multi-agent meskipun dapat menyebarkan risiko, mungkin akan melewatkan momen pengambilan keputusan yang kritis karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga memperbesar risiko inheren dalam perkembangan AI. Misalnya, masalah privasi data: dalam konteks medis, Manus perlu mengakses data genom sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi keuangan perusahaan yang belum dipublikasikan. Selain itu, ada juga masalah bias algoritma, seperti memberikan saran gaji yang tidak adil untuk kelompok tertentu dalam proses perekrutan, atau tingkat kesalahan yang tinggi dalam menilai ketentuan industri baru saat meninjau kontrak hukum. Kerentanan keamanan juga merupakan masalah serius, di mana hacker dapat mengganggu penilaian Manus dengan menyisipkan frekuensi suara tertentu.
Masalah-masalah ini menyoroti suatu fakta: semakin cerdas sistem, semakin luas pula potensi permukaan serangannya.
Di bidang Web3, keamanan selalu menjadi topik yang sangat diperhatikan. Teori "trilema" berbasis blockchain (kesulitan untuk mencapai keamanan, desentralisasi, dan skalabilitas secara bersamaan) telah melahirkan berbagai skema kripto:
Model Keamanan Zero Trust: Inti dari model ini adalah "tidak mempercayai siapa pun, selalu memverifikasi", melakukan autentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Ini adalah standar pengenalan identitas baru yang memungkinkan entitas untuk memperoleh identitas yang dapat diverifikasi dan tahan lama tanpa perlu pendaftaran terpusat.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Ini adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, sangat cocok untuk skenario seperti komputasi awan dan outsourcing data.
Enkripsi homomorfik sebagai teknologi enkripsi terbaru, memiliki potensi untuk menjadi alat kunci dalam memecahkan masalah keamanan di era AI. Ini memungkinkan pengolahan data dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi informasi asli.
Dalam aplikasi praktis, FHE dapat meningkatkan keamanan sistem AI dari berbagai aspek:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan oleh pengguna (termasuk fitur biometrik, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi untuk melindungi privasi pengguna.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, sehingga bahkan pengembang pun tidak dapat langsung mengamati proses pengambilan keputusan AI.
Tingkat kolaborasi: Komunikasi antara beberapa agen cerdas menggunakan enkripsi ambang, sehingga meskipun satu node disusupi, tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin tampak jauh bagi pengguna biasa, mereka sangat terkait dengan kepentingan setiap orang. Dalam dunia digital yang penuh tantangan ini, hanya dengan terus memperkuat langkah-langkah keamanan, kita dapat benar-benar melindungi hak-hak pengguna.
Seiring dengan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, kita membutuhkan sistem pertahanan yang lebih canggih. Nilai FHE bukan hanya terletak pada penyelesaian masalah keamanan saat ini, tetapi juga untuk mempersiapkan era AI yang lebih kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju AGI, FHE bukan lagi pilihan, melainkan syarat yang diperlukan untuk memastikan perkembangan AI yang aman.