# ManusがGAIAベンチマークのSOTA結果を取得し、AIの発展経路についての議論を引き起こすManusはGAIAベンチマークテストで卓越した性能を示し、同レベルの大規模モデルを超えました。これは、国際ビジネス交渉のような複雑なタスクを独立して処理できることを意味します。契約条項の分析、戦略策定、提案生成など、複数の段階が含まれます。Manusの強みは、その動的な目標分解、クロスモーダル推論、記憶強化学習能力にあります。大規模なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまなタイプのデータを同時に処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を向上させ、エラー率を低下させることができます。Manusの突破は再び人工知能分野における未来の発展パスについての議論を引き起こしました：汎用人工知能（AGI）が主導する方向に進むのか、それとも多エージェントシステム（MAS）が協調的に主導する方向に進むのか？Manusのデザイン理念には2つの可能性が含まれています：1. AGIの道筋：単体の知能レベルを継続的に向上させ、人間の総合的な意思決定能力に近づける。2. MAS パス：スーパーコーディネーターとして、多くの垂直領域のエージェントが協調して働くことを指揮します。この議論は実際にAIの発展における核心的な問題に触れています：効率と安全性の間でどのようにバランスを取るか？単体の知能がAGIに近づくにつれて、その意思決定プロセスの不透明性リスクも増加します。一方で、多エージェントの協調はリスクを分散できるものの、通信の遅延により重要な意思決定のタイミングを逃す可能性があります。Manus の進歩は、AI 開発における固有のリスクを浮き彫りにしています。例えば、医療の場面では、Manus は患者の敏感なデータにリアルタイムでアクセスする必要があります；金融交渉では、企業の未公開情報が関与する可能性があります。また、アルゴリズムの偏見問題も存在し、例えば、採用交渉において特定のグループに対して不公平な給与提案が行われたり、法律契約のレビュー時に新興業界の条項に対する誤判率が高くなることがあります。もう一つの潜在的リスクは対抗的攻撃であり、例えばハッカーが特定の音声信号を埋め込むことで、交渉中の Manus の判断を妨害する可能性があります。これらの課題は、1つの重要な問題を浮き彫りにしています：AIシステムがより賢くなるほど、その潜在的な攻撃面も広がります。Web3の分野では、安全性が常に核心の関心事です。この理念に基づいて、多様な暗号方式が派生しました：1. ゼロトラストセキュリティモデル：すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と承認を強調します。2. 分散型アイデンティティ（DID）：新しい分散型デジタルアイデンティティモデルを実現しました。3. 完全同型暗号（FHE）：暗号化されたデータを復号化することなく計算を行うことを許可します。その中で、完全同型暗号はAI時代の安全問題を解決するための強力なツールと見なされています。それは暗号化されたデータ上で計算を行うことを可能にし、プライバシーを保護する新しい可能性を提供します。AIの安全な課題に対処する際に、FHEは複数のレベルで機能することができます：- データの面：ユーザーが入力したすべての情報は暗号化された状態で処理され、AIシステム自体も元のデータを解読することができません。- アルゴリズムの観点から：FHEを使用して「暗号化モデルのトレーニング」を実現し、AIの意思決定プロセスが覗かれないようにします。- 協調レベル：複数のエージェント間の通信は閾値暗号を使用しており、単一ポイントの漏洩による全体データの漏洩を防ぎます。Web3のセキュリティ技術は現在、一般ユーザーからは遠い存在かもしれませんが、その重要性は無視できません。この挑戦に満ちた分野では、防護を強化し続けることで、潜在的な被害者になるのを避けることができます。AI 技術が人間の知能レベルに徐々に近づくにつれて、非伝統的な防御システムの重要性がますます高まっています。FHE は現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、将来の強力な AI 時代の基盤を築きます。AGI への道のりにおいて、FHE はもはやオプションではなく、生存の必需品となっています。! [マヌスはAGIの夜明けをもたらし、AIセキュリティも熟考する価値があります](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d8f9f7a6403c227fe590b5571b7e5a14)
Manusは同層モデルを超え、AIの発展パスに関する論争を引き起こす
ManusがGAIAベンチマークのSOTA結果を取得し、AIの発展経路についての議論を引き起こす
ManusはGAIAベンチマークテストで卓越した性能を示し、同レベルの大規模モデルを超えました。これは、国際ビジネス交渉のような複雑なタスクを独立して処理できることを意味します。契約条項の分析、戦略策定、提案生成など、複数の段階が含まれます。Manusの強みは、その動的な目標分解、クロスモーダル推論、記憶強化学習能力にあります。大規模なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまなタイプのデータを同時に処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を向上させ、エラー率を低下させることができます。
Manusの突破は再び人工知能分野における未来の発展パスについての議論を引き起こしました：汎用人工知能（AGI）が主導する方向に進むのか、それとも多エージェントシステム（MAS）が協調的に主導する方向に進むのか？
Manusのデザイン理念には2つの可能性が含まれています：
AGIの道筋：単体の知能レベルを継続的に向上させ、人間の総合的な意思決定能力に近づける。
MAS パス：スーパーコーディネーターとして、多くの垂直領域のエージェントが協調して働くことを指揮します。
この議論は実際にAIの発展における核心的な問題に触れています：効率と安全性の間でどのようにバランスを取るか？単体の知能がAGIに近づくにつれて、その意思決定プロセスの不透明性リスクも増加します。一方で、多エージェントの協調はリスクを分散できるものの、通信の遅延により重要な意思決定のタイミングを逃す可能性があります。
Manus の進歩は、AI 開発における固有のリスクを浮き彫りにしています。例えば、医療の場面では、Manus は患者の敏感なデータにリアルタイムでアクセスする必要があります；金融交渉では、企業の未公開情報が関与する可能性があります。また、アルゴリズムの偏見問題も存在し、例えば、採用交渉において特定のグループに対して不公平な給与提案が行われたり、法律契約のレビュー時に新興業界の条項に対する誤判率が高くなることがあります。もう一つの潜在的リスクは対抗的攻撃であり、例えばハッカーが特定の音声信号を埋め込むことで、交渉中の Manus の判断を妨害する可能性があります。
これらの課題は、1つの重要な問題を浮き彫りにしています：AIシステムがより賢くなるほど、その潜在的な攻撃面も広がります。
Web3の分野では、安全性が常に核心の関心事です。この理念に基づいて、多様な暗号方式が派生しました：
ゼロトラストセキュリティモデル：すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と承認を強調します。
分散型アイデンティティ（DID）：新しい分散型デジタルアイデンティティモデルを実現しました。
完全同型暗号（FHE）：暗号化されたデータを復号化することなく計算を行うことを許可します。
その中で、完全同型暗号はAI時代の安全問題を解決するための強力なツールと見なされています。それは暗号化されたデータ上で計算を行うことを可能にし、プライバシーを保護する新しい可能性を提供します。
AIの安全な課題に対処する際に、FHEは複数のレベルで機能することができます：
データの面：ユーザーが入力したすべての情報は暗号化された状態で処理され、AIシステム自体も元のデータを解読することができません。
アルゴリズムの観点から：FHEを使用して「暗号化モデルのトレーニング」を実現し、AIの意思決定プロセスが覗かれないようにします。
協調レベル：複数のエージェント間の通信は閾値暗号を使用しており、単一ポイントの漏洩による全体データの漏洩を防ぎます。
Web3のセキュリティ技術は現在、一般ユーザーからは遠い存在かもしれませんが、その重要性は無視できません。この挑戦に満ちた分野では、防護を強化し続けることで、潜在的な被害者になるのを避けることができます。
AI 技術が人間の知能レベルに徐々に近づくにつれて、非伝統的な防御システムの重要性がますます高まっています。FHE は現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、将来の強力な AI 時代の基盤を築きます。AGI への道のりにおいて、FHE はもはやオプションではなく、生存の必需品となっています。
! マヌスはAGIの夜明けをもたらし、AIセキュリティも熟考する価値があります