Manus, GAIA Benchmark testinde çığır açan bir ilerleme kaydetti ve AI gelişim yolunu sorgulamaya neden oldu.
Manus, GAIA Benchmark testinde yeni bir rekor kırdı ve performansı benzer büyüklükteki dil modellerini geride bıraktı. Bu, Manus'un karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde tamamlayabileceği anlamına geliyor, örneğin uluslararası iş müzakereleri, sözleşme maddeleri analizi, strateji geliştirme, çözüm önerileri oluşturma ve hatta hukuksal ve finansal ekipleri koordine etme. Manus'un avantajı dinamik hedef ayrıştırma yeteneği, çok modlu akıl yürütme yeteneği ve hafıza artırıcı öğrenme yeteneğidir. Karmaşık görevleri yüzlerce yürütülebilir alt göreve bölebilir, çeşitli veri türleriyle aynı anda işleyebilir ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla karar verme verimliliğini sürekli artırarak hata oranını düşürebilir.
Manus'un atılımı, sektördeki AI gelişim yolları üzerine yeniden tartışmalara yol açtı: Gelecek, genel yapay zeka (AGI) mi yoksa çoklu ajan sistemleri (MAS) işbirliği mi olacak?
Manus'un tasarım felsefesi iki olasılığı ima ediyor:
AGI yolu: Tek bir akıllı sistemin yeteneklerini sürekli olarak artırarak, onu insanın kapsamlı karar verme seviyesine yaklaştırmak.
MAS Yolu: Manus'u süper koordinatör olarak kullanarak, binlerce uzmanlık alanındaki akıllı ajanların işbirliği yapmasını yönlendirin.
Bu iki yolun tartışması aslında AI gelişimindeki bir temel sorunu yansıtıyor: Verimlilik ile güvenliği nasıl dengeleyebiliriz? Tek bir zeki sistem AGI'ye yaklaştıkça, karar alma sürecinin belirsizliği riski de artıyor; çoklu zeki ajanların iş birliği ise riski dağıtabilir, ancak iletişim gecikmeleri nedeniyle kritik karar anlarını kaçırabilir.
Manus'un ilerlemesi, AI geliştirmeleriyle ilgili yerleşik riskleri de büyütmüştür. Örneğin, veri gizliliği sorunları: Sağlık senaryolarında, Manus'un hasta hassas genom verilerine erişmesi gerekmektedir; finansal müzakerelerde, açıklanmamış şirket finansal bilgileri yer alabilir. Ayrıca, belirli gruplara adaletsiz maaş önerileri sunma ya da hukuki sözleşmelerin gözden geçirilmesinde yeni sektör koşullarının yüksek yanlış değerlendirme oranları gibi algoritma yanlılığı sorunları da mevcuttur. Güvenlik açıkları da ciddi bir sorun olup, hackerlar Manus'un yargısını bozmak için belirli ses frekanslarını enjekte edebilir.
Bu sorunlar, daha akıllı sistemlerin potansiyel saldırı yüzeylerinin de o kadar geniş olduğunu vurgulamaktadır.
Web3 alanında güvenlik her zaman dikkat çeken bir konu olmuştur. Blok zinciri tabanlı "imkansız üçgen" teorisi (güvenlik, merkezsizlik ve ölçeklenebilirliği aynı anda sağlama zorluğu) çeşitli kripto çözümleri türetmiştir:
Sıfır Güven Güvenlik Modeli: Bu modelin temeli "Hiç kimseye güvenme, her zaman doğrula" dır ve her erişim talebi için sıkı kimlik doğrulama ve yetkilendirme gerektirir.
Merkezi Olmayan Kimlik (DID): Bu, varlıkların merkezi bir kayıt gerektirmeden doğrulanabilir ve kalıcı bir kimlik edinmesine olanak tanıyan yeni bir kimlik tanıma standardıdır.
Tam Homomorfik Şifreleme (FHE): Bu, şifreli veriler üzerinde şifrelemeyi çözmeden hesaplamaya izin veren gelişmiş bir şifreleme teknolojisidir ve özellikle bulut bilişim ve veri dış kaynak kullanımı gibi senaryolar için uygundur.
Tam homomorfik şifreleme, en son şifreleme teknolojisi olarak, AI dönemindeki güvenlik sorunlarını çözmek için anahtar bir araç olma potansiyeline sahiptir. Şifreli durumda verilerin işlenmesine izin verir, hatta AI sisteminin kendisi bile orijinal bilgiyi çözememektedir.
Gerçek uygulamalarda, FHE çeşitli yönlerden AI sistemlerinin güvenliğini artırabilir:
Veri düzeyi: Kullanıcı tarafından girilen tüm bilgiler (biyometrik veriler, ses vb.) şifreli durumda işlenir, kullanıcı gizliliği korunur.
Algoritma düzeyi: FHE aracılığıyla "şifreli model eğitimi" gerçekleştirilir, böylece geliştiriciler bile AI'nın karar verme sürecini doğrudan gözlemleyemez.
İşbirliği düzeyi: Birden fazla akıllı varlık arasındaki iletişim eşik şifreleme kullanır, bu nedenle tek bir düğüm tehlikeye girse bile küresel veri sızıntısına yol açmaz.
Web3 güvenlik teknolojileri sıradan kullanıcılar için uzak görünebilir, ancak herkesin çıkarlarıyla yakından ilişkilidir. Bu zorlu dijital dünyada, yalnızca güvenlik önlemlerini sürekli güçlendirerek kullanıcı haklarını gerçekten koruyabiliriz.
Yapay zeka teknolojisi insan zekasına yaklaşırken, daha gelişmiş savunma sistemlerine ihtiyacımız var. FHE'nin değeri sadece mevcut güvenlik sorunlarını çözmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekte daha güçlü bir yapay zeka dönemi için hazırlık yapmaktır. AGI'ye giden yolda, FHE artık bir seçenek değil, yapay zekanın güvenli bir şekilde gelişmesi için gerekli bir koşuldur.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Manus, GAIA Benchmark testini geçerek AI gelişimi ve Web3 güvenliği üzerine yeni düşüncelere yol açtı.
Manus, GAIA Benchmark testinde çığır açan bir ilerleme kaydetti ve AI gelişim yolunu sorgulamaya neden oldu.
Manus, GAIA Benchmark testinde yeni bir rekor kırdı ve performansı benzer büyüklükteki dil modellerini geride bıraktı. Bu, Manus'un karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde tamamlayabileceği anlamına geliyor, örneğin uluslararası iş müzakereleri, sözleşme maddeleri analizi, strateji geliştirme, çözüm önerileri oluşturma ve hatta hukuksal ve finansal ekipleri koordine etme. Manus'un avantajı dinamik hedef ayrıştırma yeteneği, çok modlu akıl yürütme yeteneği ve hafıza artırıcı öğrenme yeteneğidir. Karmaşık görevleri yüzlerce yürütülebilir alt göreve bölebilir, çeşitli veri türleriyle aynı anda işleyebilir ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla karar verme verimliliğini sürekli artırarak hata oranını düşürebilir.
Manus'un atılımı, sektördeki AI gelişim yolları üzerine yeniden tartışmalara yol açtı: Gelecek, genel yapay zeka (AGI) mi yoksa çoklu ajan sistemleri (MAS) işbirliği mi olacak?
Manus'un tasarım felsefesi iki olasılığı ima ediyor:
AGI yolu: Tek bir akıllı sistemin yeteneklerini sürekli olarak artırarak, onu insanın kapsamlı karar verme seviyesine yaklaştırmak.
MAS Yolu: Manus'u süper koordinatör olarak kullanarak, binlerce uzmanlık alanındaki akıllı ajanların işbirliği yapmasını yönlendirin.
Bu iki yolun tartışması aslında AI gelişimindeki bir temel sorunu yansıtıyor: Verimlilik ile güvenliği nasıl dengeleyebiliriz? Tek bir zeki sistem AGI'ye yaklaştıkça, karar alma sürecinin belirsizliği riski de artıyor; çoklu zeki ajanların iş birliği ise riski dağıtabilir, ancak iletişim gecikmeleri nedeniyle kritik karar anlarını kaçırabilir.
Manus'un ilerlemesi, AI geliştirmeleriyle ilgili yerleşik riskleri de büyütmüştür. Örneğin, veri gizliliği sorunları: Sağlık senaryolarında, Manus'un hasta hassas genom verilerine erişmesi gerekmektedir; finansal müzakerelerde, açıklanmamış şirket finansal bilgileri yer alabilir. Ayrıca, belirli gruplara adaletsiz maaş önerileri sunma ya da hukuki sözleşmelerin gözden geçirilmesinde yeni sektör koşullarının yüksek yanlış değerlendirme oranları gibi algoritma yanlılığı sorunları da mevcuttur. Güvenlik açıkları da ciddi bir sorun olup, hackerlar Manus'un yargısını bozmak için belirli ses frekanslarını enjekte edebilir.
Bu sorunlar, daha akıllı sistemlerin potansiyel saldırı yüzeylerinin de o kadar geniş olduğunu vurgulamaktadır.
Web3 alanında güvenlik her zaman dikkat çeken bir konu olmuştur. Blok zinciri tabanlı "imkansız üçgen" teorisi (güvenlik, merkezsizlik ve ölçeklenebilirliği aynı anda sağlama zorluğu) çeşitli kripto çözümleri türetmiştir:
Sıfır Güven Güvenlik Modeli: Bu modelin temeli "Hiç kimseye güvenme, her zaman doğrula" dır ve her erişim talebi için sıkı kimlik doğrulama ve yetkilendirme gerektirir.
Merkezi Olmayan Kimlik (DID): Bu, varlıkların merkezi bir kayıt gerektirmeden doğrulanabilir ve kalıcı bir kimlik edinmesine olanak tanıyan yeni bir kimlik tanıma standardıdır.
Tam Homomorfik Şifreleme (FHE): Bu, şifreli veriler üzerinde şifrelemeyi çözmeden hesaplamaya izin veren gelişmiş bir şifreleme teknolojisidir ve özellikle bulut bilişim ve veri dış kaynak kullanımı gibi senaryolar için uygundur.
Tam homomorfik şifreleme, en son şifreleme teknolojisi olarak, AI dönemindeki güvenlik sorunlarını çözmek için anahtar bir araç olma potansiyeline sahiptir. Şifreli durumda verilerin işlenmesine izin verir, hatta AI sisteminin kendisi bile orijinal bilgiyi çözememektedir.
Gerçek uygulamalarda, FHE çeşitli yönlerden AI sistemlerinin güvenliğini artırabilir:
Veri düzeyi: Kullanıcı tarafından girilen tüm bilgiler (biyometrik veriler, ses vb.) şifreli durumda işlenir, kullanıcı gizliliği korunur.
Algoritma düzeyi: FHE aracılığıyla "şifreli model eğitimi" gerçekleştirilir, böylece geliştiriciler bile AI'nın karar verme sürecini doğrudan gözlemleyemez.
İşbirliği düzeyi: Birden fazla akıllı varlık arasındaki iletişim eşik şifreleme kullanır, bu nedenle tek bir düğüm tehlikeye girse bile küresel veri sızıntısına yol açmaz.
Web3 güvenlik teknolojileri sıradan kullanıcılar için uzak görünebilir, ancak herkesin çıkarlarıyla yakından ilişkilidir. Bu zorlu dijital dünyada, yalnızca güvenlik önlemlerini sürekli güçlendirerek kullanıcı haklarını gerçekten koruyabiliriz.
Yapay zeka teknolojisi insan zekasına yaklaşırken, daha gelişmiş savunma sistemlerine ihtiyacımız var. FHE'nin değeri sadece mevcut güvenlik sorunlarını çözmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekte daha güçlü bir yapay zeka dönemi için hazırlık yapmaktır. AGI'ye giden yolda, FHE artık bir seçenek değil, yapay zekanın güvenli bir şekilde gelişmesi için gerekli bir koşuldur.