Yapay Zeka Güvenliği sorunları giderek belirginleşiyor, tamamen homomorfik şifreleme çözüm haline geliyor

Son günlerde, GAIA benchmark testinde Manus adında bir AI modelinin çığır açan başarılar elde ettiği görüldü; performansı eşdeğer büyük dil modellerini geride bıraktı. Manus, uluslararası ticari müzakereler gibi karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde tamamlama yeteneğini sergilemektedir; bu süreç, sözleşme analizi, stratejik planlama ve teklif geliştirme gibi birçok aşamayı içermektedir. Geleneksel sistemlerle karşılaştırıldığında, Manus dinamik hedef ayrıştırma, çok modlu akıl yürütme ve hafıza artırıcı öğrenme konularında belirgin avantajlar sunmaktadır. Büyük görevleri yüzlerce uygulanabilir alt göreve ayırabilir, aynı anda çeşitli veri türlerini işleyebilir ve pekiştirmeli öğrenme ile karar verme verimliliğini sürekli artırarak hata oranını düşürebilir.

Manus'un ortaya çıkışı, sektördeki AI gelişim yollarına dair tartışmaları yeniden tetikledi: Gelecek, genel yapay zeka (AGI) ya da çoklu zeka sistemleri (MAS) yönünde mi olacak? Bu aslında AI gelişiminde verimlilik ile güvenlik arasında nasıl bir denge kurulacağına dair temel bir çelişkiyi yansıtıyor. Tekil zeka AGI'ye ne kadar yakınsa, karar verme süreci de o kadar belirsizleşir, risk de artar; çoklu zeka işbirliği ise riski dağıtsa da, iletişim gecikmeleri nedeniyle kritik karar alma anlarını kaçırma riski taşır.

AI sistemleri giderek daha akıllı hale geldikçe, potansiyel güvenlik tehditleri de genişlemektedir. Örneğin, sağlık alanında, AI'nın hastaların hassas gen verilerine erişmesi gerekmektedir; finansal müzakerelerde ise, kamuya açıklanmamış şirket mali bilgileri söz konusu olabilir. Ayrıca, AI sistemlerinde belirli gruplara karşı adaletsiz maaş önerileri gibi algoritma önyargıları da mevcut olabilir. Daha ciddi bir durum ise, AI sistemlerinin, belirli sinyalleri yerleştirerek kararlarını etkilemek amacıyla siber saldırıların hedefi olabilmesidir.

Bu zorluklarla başa çıkmak için, sektörde birçok güvenlik stratejisi önerilmiştir ve bunlar arasında tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, FHE), AI çağındaki güvenlik sorunlarını çözmek için anahtar teknoloji olarak kabul edilmektedir. FHE, şifreli durumda veriler üzerinde hesaplama yapmaya izin verir, bu da demektir ki AI sisteminin kendisi bile orijinal verileri deşifre edemez.

Veri düzeyinde, FHE kullanıcı tarafından sağlanan tüm bilgilerin (biyometrik veriler, ses vb.) şifrelenmiş durumda işlenmesini sağlar ve bilgi sızıntısını etkili bir şekilde önler. Algoritma düzeyinde, FHE "şifreleme modeli eğitimi" gerçekleştirir, böylece geliştiriciler bile AI'nin karar verme sürecini göremez. Çoklu ajan iş birliği açısından, eşik şifreleme teknolojisi kullanılarak, tek bir düğümün kırılması bile küresel veri sızıntısına yol açmayacak şekilde güvence altına alınabilir.

Web3 güvenlik teknolojileri, sıradan kullanıcılarla doğrudan bir bağlantısı olmasa da, herkes üzerinde derin bir etkiye sahiptir. Bu zorlu dijital dünyada, aktif güvenlik önlemleri alınmadığı takdirde, kullanıcıların haklarını koruması zor olacaktır.

Şu anda, Web3 güvenlik alanında birçok proje keşif yapmaktadır. Örneğin, bir proje ana ağda FHE teknolojisini ilk kez uyguladı ve birçok tanınmış teknoloji şirketi ile işbirliği yaptı. Ancak, güvenlik projeleri genellikle spekülatörlerin ilgisini çekmez; bu durumu kırıp güvenlik alanında lider olabilmek için zaman gösterecek.

Yapay Zeka teknolojisi insan zekası seviyesine yaklaştıkça, geleneksel olmayan savunma sistemleri giderek daha önemli hale geliyor. Tamamen homomorfik şifreleme sadece mevcut güvenlik sorunlarını çözmekle kalmıyor, aynı zamanda gelecekteki güçlü Yapay Zeka çağı için bir temel oluşturuyor. AGI'ye giden yolda, tamamen homomorfik şifreleme artık bir seçenek değil, Yapay Zeka'nın güvenli bir şekilde gelişmesini sağlamak için gerekli bir şart.