Manus đạt được những bước tiến đột phá trong bài kiểm tra điểm chuẩn GAIA, gây ra những suy nghĩ về con đường phát triển AI
Manus đã thiết lập kỷ lục mới trong bài kiểm tra điểm chuẩn GAIA, với hiệu suất vượt trội so với các mô hình ngôn ngữ lớn cùng loại. Điều này có nghĩa là Manus có khả năng thực hiện độc lập những nhiệm vụ phức tạp, như đàm phán thương mại quốc tế, liên quan đến phân tích điều khoản hợp đồng, xây dựng chiến lược, tạo ra giải pháp, thậm chí có thể phối hợp các đội ngũ pháp lý và tài chính. Ưu điểm của Manus nằm ở khả năng phân tách mục tiêu động, khả năng suy luận đa phương thức và khả năng học tăng cường trí nhớ. Nó có thể phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành hàng trăm nhiệm vụ con có thể thực hiện, đồng thời xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, và thông qua học tăng cường, liên tục nâng cao hiệu quả quyết định và giảm tỷ lệ lỗi.
Sự đột phá của Manus một lần nữa đã khơi dậy cuộc thảo luận trong ngành về con đường phát triển AI: Tương lai sẽ hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) hay hệ thống đa tác nhân (MAS) phối hợp dẫn dắt?
Triết lý thiết kế của Manus gợi ý hai khả năng:
Đường đi AGI: Bằng cách không ngừng nâng cao khả năng của một hệ thống trí tuệ nhân tạo duy nhất, giúp nó gần đạt đến trình độ ra quyết định tổng hợp của con người.
Đường dẫn MAS: Sử dụng Manus làm điều phối viên siêu, chỉ huy hàng nghìn tác nhân chuyên môn hợp tác làm việc.
Cuộc thảo luận về hai con đường này thực sự phản ánh một vấn đề cốt lõi trong sự phát triển của AI: Làm thế nào để cân bằng giữa hiệu quả và an toàn? Khi một hệ thống trí tuệ đơn lẻ càng gần đến AGI, thì rủi ro về tính không minh bạch trong quá trình ra quyết định cũng tăng lên; trong khi đó, sự hợp tác của nhiều tác nhân trí tuệ có thể phân tán rủi ro, nhưng có thể bỏ lỡ thời điểm ra quyết định quan trọng do độ trễ trong giao tiếp.
Sự tiến bộ của Manus cũng đã phóng đại những rủi ro vốn có trong sự phát triển của AI. Ví dụ, vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu: trong các tình huống y tế, Manus cần truy cập vào dữ liệu gen nhạy cảm của bệnh nhân; trong các cuộc đàm phán tài chính, có thể liên quan đến thông tin tài chính doanh nghiệp chưa công bố. Hơn nữa, còn có vấn đề thiên lệch thuật toán, chẳng hạn như đưa ra những gợi ý lương không công bằng cho một nhóm cụ thể trong quá trình tuyển dụng, hoặc tỷ lệ sai sót cao trong việc rà soát hợp đồng pháp lý đối với các điều khoản trong ngành mới nổi. Lỗ hổng bảo mật cũng là một vấn đề nghiêm trọng, hackers có thể can thiệp vào phán đoán của Manus bằng cách cài đặt tần số âm thanh cụ thể.
Những vấn đề này làm nổi bật một thực tế: Hệ thống càng thông minh thì bề mặt tấn công tiềm ẩn càng rộng.
Trong lĩnh vực Web3, an toàn luôn là một chủ đề được chú ý. Lý thuyết "tam giác bất khả" dựa trên blockchain (khó khăn trong việc đạt được an toàn, phi tập trung và khả năng mở rộng đồng thời) đã phát sinh ra nhiều giải pháp mã hóa:
Mô hình an ninh không tin cậy: Cốt lõi của mô hình này là "không tin tưởng bất kỳ ai, luôn xác thực", thực hiện xác thực và ủy quyền nghiêm ngặt cho mỗi yêu cầu truy cập.
Danh tính phi tập trung (DID): Đây là một tiêu chuẩn nhận dạng mới cho phép các thực thể có được danh tính có thể xác minh và bền vững mà không cần đăng ký tập trung.
Mã hóa đồng nhất (FHE): Đây là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép tính toán trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã, đặc biệt phù hợp cho các tình huống như điện toán đám mây và thuê ngoài dữ liệu.
Mã hóa đồng nhất, như là một công nghệ mã hóa mới nhất, có tiềm năng trở thành công cụ then chốt trong việc giải quyết các vấn đề an ninh của thời đại AI. Nó cho phép xử lý dữ liệu trong trạng thái mã hóa, ngay cả khi chính hệ thống AI cũng không thể giải mã thông tin gốc.
Trong ứng dụng thực tế, FHE có thể nâng cao tính an toàn của hệ thống AI từ nhiều khía cạnh:
Khía cạnh dữ liệu: Tất cả thông tin mà người dùng nhập (bao gồm đặc điểm sinh học, giọng nói, v.v.) được xử lý trong trạng thái mã hóa, bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
Khía cạnh thuật toán: Thực hiện "đào tạo mô hình mã hóa" thông qua FHE, khiến cho ngay cả các nhà phát triển cũng không thể trực tiếp quan sát quá trình ra quyết định của AI.
Khía cạnh hợp tác: Việc giao tiếp giữa nhiều tác nhân thông minh sử dụng mã hóa ngưỡng, ngay cả khi một nút đơn lẻ bị tấn công cũng sẽ không dẫn đến việc rò rỉ dữ liệu toàn cầu.
Mặc dù công nghệ an ninh Web3 có thể có vẻ xa lạ với người dùng bình thường, nhưng chúng liên quan mật thiết đến lợi ích của mọi người. Trong thế giới số đầy thách thức này, chỉ có việc liên tục củng cố các biện pháp an ninh mới có thể thực sự bảo vệ quyền lợi của người dùng.
Với việc công nghệ AI ngày càng gần với mức độ trí tuệ con người, chúng ta cần hệ thống phòng thủ tiên tiến hơn. Giá trị của FHE không chỉ nằm ở việc giải quyết các vấn đề an ninh hiện tại, mà còn chuẩn bị cho một kỷ nguyên AI mạnh mẽ hơn trong tương lai. Trên con đường tiến tới AGI, FHE không còn là một tùy chọn, mà là điều kiện cần thiết để đảm bảo sự phát triển an toàn của AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Manus vượt qua bài kiểm tra điểm chuẩn GAIA, khơi dậy những suy nghĩ mới về sự phát triển của AI và an ninh Web3
Manus đạt được những bước tiến đột phá trong bài kiểm tra điểm chuẩn GAIA, gây ra những suy nghĩ về con đường phát triển AI
Manus đã thiết lập kỷ lục mới trong bài kiểm tra điểm chuẩn GAIA, với hiệu suất vượt trội so với các mô hình ngôn ngữ lớn cùng loại. Điều này có nghĩa là Manus có khả năng thực hiện độc lập những nhiệm vụ phức tạp, như đàm phán thương mại quốc tế, liên quan đến phân tích điều khoản hợp đồng, xây dựng chiến lược, tạo ra giải pháp, thậm chí có thể phối hợp các đội ngũ pháp lý và tài chính. Ưu điểm của Manus nằm ở khả năng phân tách mục tiêu động, khả năng suy luận đa phương thức và khả năng học tăng cường trí nhớ. Nó có thể phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành hàng trăm nhiệm vụ con có thể thực hiện, đồng thời xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, và thông qua học tăng cường, liên tục nâng cao hiệu quả quyết định và giảm tỷ lệ lỗi.
Sự đột phá của Manus một lần nữa đã khơi dậy cuộc thảo luận trong ngành về con đường phát triển AI: Tương lai sẽ hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) hay hệ thống đa tác nhân (MAS) phối hợp dẫn dắt?
Triết lý thiết kế của Manus gợi ý hai khả năng:
Đường đi AGI: Bằng cách không ngừng nâng cao khả năng của một hệ thống trí tuệ nhân tạo duy nhất, giúp nó gần đạt đến trình độ ra quyết định tổng hợp của con người.
Đường dẫn MAS: Sử dụng Manus làm điều phối viên siêu, chỉ huy hàng nghìn tác nhân chuyên môn hợp tác làm việc.
Cuộc thảo luận về hai con đường này thực sự phản ánh một vấn đề cốt lõi trong sự phát triển của AI: Làm thế nào để cân bằng giữa hiệu quả và an toàn? Khi một hệ thống trí tuệ đơn lẻ càng gần đến AGI, thì rủi ro về tính không minh bạch trong quá trình ra quyết định cũng tăng lên; trong khi đó, sự hợp tác của nhiều tác nhân trí tuệ có thể phân tán rủi ro, nhưng có thể bỏ lỡ thời điểm ra quyết định quan trọng do độ trễ trong giao tiếp.
Sự tiến bộ của Manus cũng đã phóng đại những rủi ro vốn có trong sự phát triển của AI. Ví dụ, vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu: trong các tình huống y tế, Manus cần truy cập vào dữ liệu gen nhạy cảm của bệnh nhân; trong các cuộc đàm phán tài chính, có thể liên quan đến thông tin tài chính doanh nghiệp chưa công bố. Hơn nữa, còn có vấn đề thiên lệch thuật toán, chẳng hạn như đưa ra những gợi ý lương không công bằng cho một nhóm cụ thể trong quá trình tuyển dụng, hoặc tỷ lệ sai sót cao trong việc rà soát hợp đồng pháp lý đối với các điều khoản trong ngành mới nổi. Lỗ hổng bảo mật cũng là một vấn đề nghiêm trọng, hackers có thể can thiệp vào phán đoán của Manus bằng cách cài đặt tần số âm thanh cụ thể.
Những vấn đề này làm nổi bật một thực tế: Hệ thống càng thông minh thì bề mặt tấn công tiềm ẩn càng rộng.
Trong lĩnh vực Web3, an toàn luôn là một chủ đề được chú ý. Lý thuyết "tam giác bất khả" dựa trên blockchain (khó khăn trong việc đạt được an toàn, phi tập trung và khả năng mở rộng đồng thời) đã phát sinh ra nhiều giải pháp mã hóa:
Mô hình an ninh không tin cậy: Cốt lõi của mô hình này là "không tin tưởng bất kỳ ai, luôn xác thực", thực hiện xác thực và ủy quyền nghiêm ngặt cho mỗi yêu cầu truy cập.
Danh tính phi tập trung (DID): Đây là một tiêu chuẩn nhận dạng mới cho phép các thực thể có được danh tính có thể xác minh và bền vững mà không cần đăng ký tập trung.
Mã hóa đồng nhất (FHE): Đây là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép tính toán trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã, đặc biệt phù hợp cho các tình huống như điện toán đám mây và thuê ngoài dữ liệu.
Mã hóa đồng nhất, như là một công nghệ mã hóa mới nhất, có tiềm năng trở thành công cụ then chốt trong việc giải quyết các vấn đề an ninh của thời đại AI. Nó cho phép xử lý dữ liệu trong trạng thái mã hóa, ngay cả khi chính hệ thống AI cũng không thể giải mã thông tin gốc.
Trong ứng dụng thực tế, FHE có thể nâng cao tính an toàn của hệ thống AI từ nhiều khía cạnh:
Khía cạnh dữ liệu: Tất cả thông tin mà người dùng nhập (bao gồm đặc điểm sinh học, giọng nói, v.v.) được xử lý trong trạng thái mã hóa, bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
Khía cạnh thuật toán: Thực hiện "đào tạo mô hình mã hóa" thông qua FHE, khiến cho ngay cả các nhà phát triển cũng không thể trực tiếp quan sát quá trình ra quyết định của AI.
Khía cạnh hợp tác: Việc giao tiếp giữa nhiều tác nhân thông minh sử dụng mã hóa ngưỡng, ngay cả khi một nút đơn lẻ bị tấn công cũng sẽ không dẫn đến việc rò rỉ dữ liệu toàn cầu.
Mặc dù công nghệ an ninh Web3 có thể có vẻ xa lạ với người dùng bình thường, nhưng chúng liên quan mật thiết đến lợi ích của mọi người. Trong thế giới số đầy thách thức này, chỉ có việc liên tục củng cố các biện pháp an ninh mới có thể thực sự bảo vệ quyền lợi của người dùng.
Với việc công nghệ AI ngày càng gần với mức độ trí tuệ con người, chúng ta cần hệ thống phòng thủ tiên tiến hơn. Giá trị của FHE không chỉ nằm ở việc giải quyết các vấn đề an ninh hiện tại, mà còn chuẩn bị cho một kỷ nguyên AI mạnh mẽ hơn trong tương lai. Trên con đường tiến tới AGI, FHE không còn là một tùy chọn, mà là điều kiện cần thiết để đảm bảo sự phát triển an toàn của AI.