AI安全: 全同態加密或成解決方案

近期，一款名爲Manus的AI系統在GAIA基準測試中取得了突破性成績，其表現超越了同級別的大型語言模型。Manus展示了獨立完成復雜任務的能力，如跨國商業談判，涉及合同分析、策略制定和方案生成等多個環節。與傳統系統相比，Manus在動態目標分解、跨模態推理和記憶增強學習方面表現出色。它能將大型任務拆解爲衆多可執行的子任務，同時處理多種數據類型，並通過強化學習不斷提升決策效率和準確性。

Manus的進步再次引發了業內對AI發展路徑的討論：是朝着通用人工智能（AGI）方向發展，還是多智能體系統（MAS）協同主導？這一爭論實質上反映了AI發展中效率與安全如何平衡的核心問題。單體智能越接近AGI，其決策過程的不透明性風險就越高；而多智能體協作雖然可以分散風險，卻可能因通信延遲而錯過關鍵決策時機。

Manus的發展也凸顯了AI系統固有的安全隱患。例如，在醫療場景中可能涉及敏感的患者基因數據；在金融談判中可能接觸未公開的企業財務信息。此外，AI系統可能存在算法偏見，如在招聘過程中對特定羣體產生不公平的薪資建議。還有對抗性攻擊的風險，黑客可能通過特殊方法誤導AI系統的判斷。

這些挑戰凸顯了一個令人擔憂的趨勢：AI系統越智能，其潛在的攻擊面就越廣。

在Web3領域，安全一直是核心關注點。目前已經發展出多種加密技術來應對這些挑戰：

1. 零信任安全模型：該模型要求對每個訪問請求進行嚴格的身分驗證和授權，不信任任何默認設備。

2. 去中心化身份（DID）：這是一種新型的去中心化數字身份標準，無需依賴集中式註冊系統。

3. 全同態加密（FHE）：這是一種先進的加密技術，允許在加密狀態下對數據進行計算，而不需要解密。

全同態加密被認爲是解決AI時代安全問題的重要工具。它可以在以下幾個方面發揮作用：

• 數據層面：用戶輸入的所有信息可以在加密狀態下處理，連AI系統本身也無法解密原始數據。

• 算法層面：通過FHE實現"加密模型訓練"，即使開發者也無法直接觀察AI的決策過程。

• 協同層面：多個AI代理之間的通信可以採用門限加密，即使單個節點被攻破也不會導致全局數據泄露。

在Web3生態中，已有多個項目致力於探索這些安全技術。例如，uPort在2017年推出了去中心化身分解決方案，NKN在2019年發布了基於零信任模型的主網。而在全同態加密領域，Mind Network是首個在主網上線的FHE項目，並與多家知名機構展開合作。

隨着AI技術不斷接近人類智能水平，建立強大的防御系統變得愈發重要。全同態加密不僅可以解決當前的安全問題，還爲未來更強大的AI時代做好準備。在通向AGI的道路上，FHE可能不僅是一種選擇，而是確保AI系統安全運行的必要條件。