AI安全问题日益凸显，全同态加密成为解决方案

近期，一款名为Manus的AI模型在GAIA基准测试中取得了突破性成绩，其表现超越了同级别的大型语言模型。Manus展现出了独立完成复杂任务的能力，例如跨国商业谈判，这涉及合同分析、战略规划和方案制定等多个环节。与传统系统相比，Manus在动态目标分解、跨模态推理和记忆增强学习方面具有明显优势。它能将大型任务拆分为数百个可执行的子任务，同时处理多种类型的数据，并通过强化学习不断提高决策效率，降低错误率。

Manus的出现再次引发了业内对AI发展路径的讨论：未来是走向通用人工智能（AGI）还是多智能体系统（MAS）？这实际上反映了AI发展中效率与安全如何平衡的核心矛盾。单体智能越接近AGI，其决策过程就越不透明，风险也随之增加；而多智能体协作虽然可以分散风险，但可能因通信延迟而错过关键决策时机。

随着AI系统变得越来越智能，其潜在的安全隐患也在扩大。例如，在医疗场景中，AI需要访问患者的敏感基因数据；在金融谈判中，可能涉及未公开的企业财务信息。此外，AI系统还可能存在算法偏见，如在招聘过程中对特定群体做出不公平的薪资建议。更严重的是，AI系统可能成为黑客攻击的目标，通过植入特定信号来影响其判断。

为应对这些挑战，业界提出了多种安全策略，其中全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）被认为是解决AI时代安全问题的关键技术。FHE允许在加密状态下对数据进行计算，这意味着即使是AI系统本身也无法解密原始数据。

在数据层面，FHE确保用户输入的所有信息（包括生物特征、语音等）在加密状态下被处理，有效防止信息泄露。在算法层面，FHE实现了"加密模型训练"，使得即便是开发者也无法窥探AI的决策过程。在多智能体协作方面，采用门限加密技术可以确保即使单个节点被攻破，也不会导致全局数据泄露。

尽管Web3安全技术可能与普通用户没有直接联系，但它对每个人都有着深远的影响。在这个充满挑战的数字世界中，如果不积极采取安全措施，用户将很难保护自己的权益。

目前，已有多个项目在Web3安全领域展开探索。例如，某项目率先在主网上实现了FHE技术，并与多家知名科技公司展开合作。然而，安全项目往往不受投机者青睐，能否打破这一局面，成为安全领域的领军者，还有待时间验证。

随着AI技术不断接近人类智能水平，非传统的防御系统变得越来越重要。FHE不仅能解决当前的安全问题，还为未来的强AI时代奠定了基础。在通向AGI的道路上，FHE已不再是可选项，而是确保AI安全发展的必要条件。