Manus alcançou avanços significativos nos testes de Referência GAIA, suscitando reflexões sobre o caminho de desenvolvimento da IA
O Manus estabeleceu um novo recorde nos testes de referência do GAIA, superando o desempenho de modelos de linguagem de grande porte da mesma categoria. Isso significa que o Manus é capaz de realizar tarefas complexas de forma independente, como negociações comerciais internacionais, envolvendo a análise de cláusulas contratuais, formulação de estratégias, geração de propostas e até mesmo a coordenação de equipes jurídicas e financeiras. A vantagem do Manus reside em sua capacidade de decomposição dinâmica de objetivos, capacidade de raciocínio multimodal e capacidade de aprendizado com memória aprimorada. Ele pode decompor tarefas complexas em centenas de subtarefas executáveis, enquanto processa vários tipos de dados e melhora continuamente a eficiência da tomada de decisões e reduz a taxa de erros por meio do aprendizado por reforço.
A quebra do Manus provocou novamente discussões na indústria sobre o caminho de desenvolvimento da IA: o futuro é a direção da Inteligência Artificial Geral (AGI) ou a colaboração dos Sistemas Multi-Agentes (MAS)?
O conceito de design do Manus sugere duas possibilidades:
Caminho AGI: Através da melhoria contínua da capacidade de um único sistema inteligente, aproximando-o do nível de decisão abrangente dos humanos.
Caminho MAS: utilizar o Manus como super coordenador, dirigindo milhares de agentes especializados a trabalharem em conjunto.
A discussão sobre esses dois caminhos reflete, na verdade, uma questão central no desenvolvimento da IA: como equilibrar eficiência e segurança? À medida que um único sistema inteligente se aproxima da AGI, o risco de falta de transparência em seu processo de decisão também aumenta; enquanto a colaboração entre múltiplos agentes pode dispersar o risco, pode também perder momentos críticos de decisão devido a atrasos na comunicação.
O progresso do Manus também amplifica os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA. Por exemplo, a questão da privacidade dos dados: em cenários médicos, o Manus precisa acessar dados genômicos sensíveis dos pacientes; em negociações financeiras, pode envolver informações financeiras empresariais não divulgadas. Além disso, há o problema do viés algorítmico, como dar sugestões salariais injustas a certos grupos durante o processo de recrutamento ou a alta taxa de erro na revisão de contratos legais para termos de indústrias emergentes. As vulnerabilidades de segurança também são um problema sério, pois hackers podem interferir no julgamento do Manus implantando frequências sonoras específicas.
Estas questões destacam um fato: quanto mais inteligente o sistema, maior é a sua superfície de ataque potencial.
No domínio do Web3, a segurança tem sido um tema amplamente discutido. A teoria do "triângulo impossível" baseada em blockchain (a dificuldade de alcançar segurança, descentralização e escalabilidade simultaneamente) deu origem a várias soluções criptográficas:
Modelo de segurança de Zero Trust: O núcleo deste modelo é "não confiar em ninguém, verificar sempre", realizando uma verificação e autorização rigorosas para cada solicitação de acesso.
Identidade Descentralizada (DID): Este é um novo padrão de identificação que permite que entidades obtenham uma identidade verificável e duradoura sem a necessidade de um registro centralizado.
Criptografia Homomórfica Total (FHE): Esta é uma técnica de criptografia avançada que permite realizar cálculos em dados criptografados sem a necessidade de os decifrar, sendo especialmente adequada para cenários como computação em nuvem e externalização de dados.
A criptografia homomórfica, como a mais recente tecnologia de criptografia, tem o potencial de se tornar uma ferramenta-chave para resolver os problemas de segurança da era da IA. Ela permite o processamento de dados em estado criptografado, mesmo que o próprio sistema de IA não consiga descriptografar as informações originais.
Na aplicação prática, a FHE pode melhorar a segurança dos sistemas de IA a partir de múltiplas vertentes:
Camada de dados: Todas as informações inseridas pelo usuário (incluindo características biométricas, voz, etc.) são processadas em estado criptografado, protegendo a privacidade do usuário.
Nível algorítmico: através do FHE para realizar "treinamento de modelos criptografados", de modo que mesmo os desenvolvedores não possam observar diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes utiliza criptografia de limiar, mesmo que um único nó seja comprometido, não levará a uma divulgação global de dados.
Embora a tecnologia de segurança Web3 possa parecer distante para o usuário comum, ela está intimamente relacionada aos interesses de todos. Neste mundo digital cheio de desafios, só ao reforçar continuamente as medidas de segurança é que podemos realmente proteger os direitos dos usuários.
À medida que a tecnologia de IA se aproxima cada vez mais do nível de inteligência humana, precisamos de sistemas de defesa mais avançados. O valor do FHE não está apenas em resolver os problemas de segurança atuais, mas também em preparar o caminho para um futuro com IA mais poderosa. No caminho para a AGI, o FHE não é mais uma opção, mas sim uma condição necessária para garantir o desenvolvimento seguro da IA.
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SnapshotDayLaborer
· 9h atrás
O futuro já chegou, mas ainda é futuro.
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MetaMisery
· 18h atrás
Ainda assim, a inteligência artificial é impressionante.
Manus ultrapassa o teste de Referência GAIA, provocando novas reflexões sobre o desenvolvimento de IA e a segurança do Web3
Manus alcançou avanços significativos nos testes de Referência GAIA, suscitando reflexões sobre o caminho de desenvolvimento da IA
O Manus estabeleceu um novo recorde nos testes de referência do GAIA, superando o desempenho de modelos de linguagem de grande porte da mesma categoria. Isso significa que o Manus é capaz de realizar tarefas complexas de forma independente, como negociações comerciais internacionais, envolvendo a análise de cláusulas contratuais, formulação de estratégias, geração de propostas e até mesmo a coordenação de equipes jurídicas e financeiras. A vantagem do Manus reside em sua capacidade de decomposição dinâmica de objetivos, capacidade de raciocínio multimodal e capacidade de aprendizado com memória aprimorada. Ele pode decompor tarefas complexas em centenas de subtarefas executáveis, enquanto processa vários tipos de dados e melhora continuamente a eficiência da tomada de decisões e reduz a taxa de erros por meio do aprendizado por reforço.
A quebra do Manus provocou novamente discussões na indústria sobre o caminho de desenvolvimento da IA: o futuro é a direção da Inteligência Artificial Geral (AGI) ou a colaboração dos Sistemas Multi-Agentes (MAS)?
O conceito de design do Manus sugere duas possibilidades:
Caminho AGI: Através da melhoria contínua da capacidade de um único sistema inteligente, aproximando-o do nível de decisão abrangente dos humanos.
Caminho MAS: utilizar o Manus como super coordenador, dirigindo milhares de agentes especializados a trabalharem em conjunto.
A discussão sobre esses dois caminhos reflete, na verdade, uma questão central no desenvolvimento da IA: como equilibrar eficiência e segurança? À medida que um único sistema inteligente se aproxima da AGI, o risco de falta de transparência em seu processo de decisão também aumenta; enquanto a colaboração entre múltiplos agentes pode dispersar o risco, pode também perder momentos críticos de decisão devido a atrasos na comunicação.
O progresso do Manus também amplifica os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA. Por exemplo, a questão da privacidade dos dados: em cenários médicos, o Manus precisa acessar dados genômicos sensíveis dos pacientes; em negociações financeiras, pode envolver informações financeiras empresariais não divulgadas. Além disso, há o problema do viés algorítmico, como dar sugestões salariais injustas a certos grupos durante o processo de recrutamento ou a alta taxa de erro na revisão de contratos legais para termos de indústrias emergentes. As vulnerabilidades de segurança também são um problema sério, pois hackers podem interferir no julgamento do Manus implantando frequências sonoras específicas.
Estas questões destacam um fato: quanto mais inteligente o sistema, maior é a sua superfície de ataque potencial.
No domínio do Web3, a segurança tem sido um tema amplamente discutido. A teoria do "triângulo impossível" baseada em blockchain (a dificuldade de alcançar segurança, descentralização e escalabilidade simultaneamente) deu origem a várias soluções criptográficas:
Modelo de segurança de Zero Trust: O núcleo deste modelo é "não confiar em ninguém, verificar sempre", realizando uma verificação e autorização rigorosas para cada solicitação de acesso.
Identidade Descentralizada (DID): Este é um novo padrão de identificação que permite que entidades obtenham uma identidade verificável e duradoura sem a necessidade de um registro centralizado.
Criptografia Homomórfica Total (FHE): Esta é uma técnica de criptografia avançada que permite realizar cálculos em dados criptografados sem a necessidade de os decifrar, sendo especialmente adequada para cenários como computação em nuvem e externalização de dados.
A criptografia homomórfica, como a mais recente tecnologia de criptografia, tem o potencial de se tornar uma ferramenta-chave para resolver os problemas de segurança da era da IA. Ela permite o processamento de dados em estado criptografado, mesmo que o próprio sistema de IA não consiga descriptografar as informações originais.
Na aplicação prática, a FHE pode melhorar a segurança dos sistemas de IA a partir de múltiplas vertentes:
Camada de dados: Todas as informações inseridas pelo usuário (incluindo características biométricas, voz, etc.) são processadas em estado criptografado, protegendo a privacidade do usuário.
Nível algorítmico: através do FHE para realizar "treinamento de modelos criptografados", de modo que mesmo os desenvolvedores não possam observar diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes utiliza criptografia de limiar, mesmo que um único nó seja comprometido, não levará a uma divulgação global de dados.
Embora a tecnologia de segurança Web3 possa parecer distante para o usuário comum, ela está intimamente relacionada aos interesses de todos. Neste mundo digital cheio de desafios, só ao reforçar continuamente as medidas de segurança é que podemos realmente proteger os direitos dos usuários.
À medida que a tecnologia de IA se aproxima cada vez mais do nível de inteligência humana, precisamos de sistemas de defesa mais avançados. O valor do FHE não está apenas em resolver os problemas de segurança atuais, mas também em preparar o caminho para um futuro com IA mais poderosa. No caminho para a AGI, o FHE não é mais uma opção, mas sim uma condição necessária para garantir o desenvolvimento seguro da IA.