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Autor: 0xResearcher Manus erreichte im GAIA-Benchmark einen SOTA-Score (State-of-the-Art), was zeigt, dass seine Leistung die großen Modelle von Open AI auf dem gleichen Niveau übertraf. Mit anderen Worten, es kann komplexe Aufgaben, wie z. B. grenzüberschreitende Geschäftsverhandlungen, selbstständig erledigen, bei denen Vertragsbedingungen aufgeschlüsselt, Strategien vorhergesagt, Lösungen erarbeitet und sogar Rechts- und Finanzteams koordiniert werden. Im Vergleich zu herkömmlichen Systemen hat Manus den Vorteil der dynamischen Objektzerlegungsfähigkeit, der Fähigkeit zum intermodalen Denken und der gedächtnisfördernden Lernfähigkeit. Es kann große Aufgaben in Hunderte von ausführbaren Unteraufgaben zerlegen, mehrere Arten von Daten gleichzeitig verarbeiten und Reinforcement Learning nutzen, um die Effizienz der Entscheidungsfindung kontinuierlich zu verbessern und Fehlerquoten zu reduzieren. Neben dem Staunen über die rasante Entwicklung der Technologie hat Manus im Kreis erneut Uneinigkeit über den Evolutionspfad der KI ausgelöst: Wird AGI in Zukunft die Welt dominieren oder wird MAS synergetisch dominieren? Es beginnt mit der Designphilosophie von Manus, die zwei Möglichkeiten impliziert: Einer davon ist der AGI-Pfad. Durch die kontinuierliche Verbesserung des Niveaus der individuellen Intelligenz kommt sie der umfassenden Entscheidungsfähigkeit des Menschen nahe. Es gibt auch den MAS-Weg. Als Super-Koordinator befehlen Sie Tausenden von vertikalen Agenten, zusammenzuarbeiten. Oberflächlich betrachtet diskutieren wir über unterschiedliche Wege, aber tatsächlich diskutieren wir den zugrunde liegenden Widerspruch der KI-Entwicklung: Wie lassen sich Effizienz und Sicherheit in Einklang bringen? Je näher die monolithische Intelligenz an AGI liegt, desto höher ist das Risiko von Black-Box-Entscheidungen. Die Zusammenarbeit mit mehreren Agenten kann zwar Risiken streuen, aber aufgrund von Kommunikationsverzögerungen kritische Entscheidungsfenster verpassen. Die Evolution von Manus hat die inhärenten Risiken der KI-Entwicklung unsichtbar vergrößert. Zum Beispiel schwarze Löcher im Datenschutz: In medizinischen Szenarien benötigt Manus Echtzeitzugriff auf genomische Daten von Patienten; Während der Finanzverhandlungen kann es sich um die nicht offengelegten Finanzinformationen des Unternehmens handeln. Zum Beispiel die algorithmische Bias-Falle, bei Einstellungsverhandlungen gibt Manus unterdurchschnittliche Gehaltsempfehlungen für Kandidaten einer bestimmten ethnischen Zugehörigkeit; Fast die Hälfte der Bedingungen von Schwellenländern wird bei der Überprüfung von Rechtsverträgen falsch bewertet. Ein weiteres Beispiel ist die Adversarial Attack Vulnerability, bei der Hacker bestimmte Sprachfrequenzen implantieren, damit Manus die Angebotsreichweite des Gegners während der Verhandlungen falsch einschätzen kann. Wir haben es mit einem schrecklichen Problem für KI-Systeme zu tun: Je intelligenter das System, desto größer die Angriffsfläche. Sicherheit ist jedoch ein Wort, das im Web3 häufig erwähnt wurde, und es gibt eine Vielzahl von Verschlüsselungsmethoden, die aus dem Rahmen des unmöglichen Dreiecks von V abgeleitet sind (Blockchain-Netzwerke können nicht gleichzeitig Sicherheit, Dezentralisierung und Skalierbarkeit erreichen): Zero-Trust-Sicherheitsmodell: Die Kernidee des Zero-Trust-Sicherheitsmodells lautet "Niemandem vertrauen, immer überprüfen", was bedeutet, dass Geräten standardmäßig nicht vertraut werden sollte, unabhängig davon, ob sie sich in einem internen Netzwerk befinden oder nicht. Bei diesem Modell liegt der Schwerpunkt auf einer strikten Authentifizierung und Autorisierung für jede Zugriffsanforderung, um die Systemsicherheit zu gewährleisten. Dezentrale Identität (DID): DID ist eine Reihe von Identifikatorstandards, die es ermöglichen, Entitäten auf überprüfbare und dauerhafte Weise zu identifizieren, ohne dass ein zentrales Register erforderlich ist. Dies ermöglicht ein neues Modell der dezentralen digitalen Identität, das oft mit der selbstsouveränen Identität verglichen wird, die ein wesentlicher Bestandteil des Web3 ist. Fully Homomorphic Encryption (FHE) ist eine fortschrittliche Verschlüsselungstechnologie, die es ermöglicht, verschlüsselte Daten willkürlich zu berechnen, ohne sie zu entschlüsseln. Dies bedeutet, dass ein Dritter Operationen mit dem Chiffretext durchführen kann, und das nach der Entschlüsselung erhaltene Ergebnis ist das gleiche wie das Ergebnis der gleichen Operation mit dem Klartext. Diese Funktion ist wichtig für Szenarien, die Berechnungen erfordern, ohne Rohdaten offenzulegen, z. B. Cloud Computing und Datenauslagerung. Zero-Trust-Sicherheitsmodelle und DIDs haben eine bestimmte Anzahl von Projekten in mehreren Bullenmarktrunden, und sie sind entweder erfolgreich oder in der Welle der Verschlüsselung untergegangen, und als jüngste Verschlüsselungsmethode: Fully Homomorphic Encryption (FHE) ist auch ein großer Killer, um Sicherheitsprobleme im KI-Zeitalter zu lösen. Die vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) ist eine Technologie, die es ermöglicht, Berechnungen mit verschlüsselten Daten durchzuführen. Wie kann man das Problem beheben? Zunächst die Datenebene. Alle vom Benutzer eingegebenen Informationen (einschließlich biometrischer Daten, Stimmton) werden verschlüsselt verarbeitet, und selbst Manus kann die Originaldaten nicht entschlüsseln. In einem medizinischen Diagnosefall werden beispielsweise die genomischen Daten des Patienten während des gesamten Prozesses in Chiffretext analysiert, um das Durchsickern biologischer Informationen zu vermeiden. Algorithmische Ebene. Das durch FHE erreichte "kryptographische Modelltraining" macht es Entwicklern unmöglich, einen Blick in den Entscheidungsweg der KI zu werfen. Auf der Ebene der Synergie. Die Kommunikation mehrerer Agenten wird an der Schwelle verschlüsselt, und ein einzelner Knoten kann verletzt werden, ohne dass es zu globalen Datenlecks kommt. Selbst bei Angriffen auf die Lieferkette und bei Abwehrübungen infiltrieren Angreifer mehrere Agenten und verschaffen sich keinen vollständigen Überblick über das Geschäft. Aufgrund technischer Einschränkungen mag die Web3-Sicherheit nicht direkt mit den meisten Nutzern verbunden sein, aber sie ist untrennbar mit indirekten Interessen verbunden, und in diesem dunklen Wald wird man, wenn man nicht sein Bestes tut, um sich zu bewaffnen, nie der Identität des "Lauches" entkommen. uPort wurde 2017 im Ethereum-Mainnet gestartet und war wahrscheinlich das erste Projekt für dezentrale Identitäten (DID), das im Mainnet veröffentlicht wurde. In Bezug auf das Zero-Trust-Sicherheitsmodell hat NKN sein Mainnet im Jahr 2019 veröffentlicht. Mind Network ist das erste FHE-Projekt, das im Mainnet gestartet wurde, und hat die Führung bei der Zusammenarbeit mit ZAMA, Google, DeepSeek usw. übernommen. uPort und NKN sind bereits Projekte, von denen ich noch nie gehört habe, und es scheint, dass Sicherheitsprojekte von Spekulanten wirklich nicht beachtet werden, also warten wir ab, ob Mind Network diesem Fluch entkommen und führend im Sicherheitsbereich werden kann. Die Zukunft ist da. Je näher die KI an der menschlichen Intelligenz ist, desto mehr braucht sie nicht-menschliche Abwehrmechanismen. Der Wert von FHE besteht nicht nur darin, die heutigen Probleme zu lösen, sondern auch den Weg für die Ära der starken KI zu ebnen. Auf diesem tückischen Weg zur AGI ist FHE keine Option, sondern eine Notwendigkeit zum Überleben.