Kinerja Model Manus yang Mencolok Memicu Pemikiran tentang Jalur Perkembangan AI
Baru-baru ini, model Manus mencapai prestasi terobosan dalam pengujian benchmark GAIA, dengan kinerjanya melampaui model bahasa besar sekelas. Ini berarti Manus dapat secara independen menyelesaikan tugas-tugas kompleks seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis ketentuan kontrak, perumusan strategi, dan pengembangan solusi, bahkan dapat mengoordinasikan tim hukum dan keuangan.
Keunggulan Manus terutama terletak pada tiga aspek: kemampuan dekomposisi tujuan dinamis, kemampuan penalaran lintas modal, serta kemampuan pembelajaran yang diperkuat oleh memori. Ini dapat membagi tugas yang kompleks menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sekaligus menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Kemajuan terobosan ini sekali lagi memicu diskusi di bidang kecerdasan buatan tentang jalur perkembangan di masa depan: apakah akan berkembang ke arah kecerdasan buatan umum (AGI), ataukah sistem multi-agen (MAS) yang akan mendominasi secara kolaboratif?
Konsep desain Manus mengisyaratkan dua kemungkinan: satu adalah jalur AGI, dengan terus meningkatkan tingkat kecerdasan individual sehingga mendekati kemampuan pengambilan keputusan komprehensif manusia; yang kedua adalah jalur MAS, sebagai koordinator super yang mengarahkan ribuan agen cerdas di berbagai bidang untuk bekerja sama.
Secara superficialis, ini adalah perdebatan tentang jalur teknologi, tetapi sebenarnya mencerminkan kontradiksi mendalam tentang bagaimana menyeimbangkan efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Semakin dekat kecerdasan tunggal ke AGI, semakin tinggi risiko ketidakjelasan dalam proses pengambilan keputusan; sementara kolaborasi multi-agen dapat menyebarkan risiko, tetapi mungkin kehilangan momen pengambilan keputusan yang krusial karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga memperbesar risiko yang melekat dalam perkembangan AI, termasuk masalah privasi data, bias algoritma, dan serangan adversarial. Misalnya, dalam konteks medis, Manus perlu mengakses data sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi keuangan perusahaan yang tidak dipublikasikan. Dalam proses perekrutan, bisa terjadi diskriminasi upah terhadap kelompok tertentu; dalam peninjauan kontrak hukum, penilaian terhadap ketentuan industri baru mungkin memiliki tingkat kesalahan yang tinggi. Selain itu, peretas mungkin mengganggu penilaian Manus dalam negosiasi dengan menyisipkan frekuensi suara tertentu.
Tantangan ini menyoroti fakta yang mengkhawatirkan: semakin cerdas sistem AI, semakin luas pula potensi vektor serangannya.
Di bidang Web3, keamanan selalu menjadi perhatian utama. Kerangka "segitiga tidak mungkin" yang diusulkan oleh pendiri Ethereum, Vitalik Buterin (jaringan blockchain tidak dapat mencapai keamanan, desentralisasi, dan skalabilitas secara bersamaan) melahirkan berbagai teknologi kripto:
Model Keamanan Zero Trust: Berdasarkan prinsip "tidak mempercayai siapa pun, selalu memverifikasi", melakukan autentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Standar identitas digital terdesentralisasi yang baru, yang memungkinkan verifikasi identitas tanpa lembaga pendaftaran pusat.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): memungkinkan perhitungan data dalam keadaan terenkripsi, melindungi privasi data sambil mewujudkan nilai data.
Di antara teknologi ini, FHE dianggap sebagai alat penting untuk mengatasi masalah keamanan di era AI. Ini dapat memberikan perlindungan di berbagai tingkat:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan oleh pengguna (termasuk biometrik, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi data asli.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, memastikan proses pengambilan keputusan AI tidak dapat diamati oleh pihak luar.
Tingkat kolaborasi: Komunikasi antara beberapa agen cerdas menggunakan enkripsi ambang, satu node yang diretas tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin tidak memiliki hubungan langsung dengan pengguna biasa, mereka memiliki dampak yang mendalam terhadap kepentingan pengguna. Dalam lingkungan yang penuh tantangan ini, terus meningkatkan langkah-langkah keamanan sangat penting.
Beberapa proyek telah membuat kemajuan di bidang ini. Misalnya, uPort meluncurkan solusi identitas terdesentralisasi pada tahun 2017, NKN merilis mainnet berbasis model tanpa kepercayaan pada tahun 2019. Sementara itu, di bidang FHE, Mind Network menjadi proyek pertama yang meluncurkan mainnet dan menjalin kerja sama dengan berbagai lembaga terkenal.
Dengan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, sistem pertahanan non-tradisional menjadi semakin penting. Teknologi seperti FHE tidak hanya menyelesaikan masalah saat ini, tetapi juga meletakkan dasar untuk era AI kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju AGI, teknologi keamanan ini telah menjadi elemen yang tidak dapat diabaikan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
6 Suka
Hadiah
6
3
Bagikan
Komentar
0/400
CascadingDipBuyer
· 07-20 21:01
Semua dianggap bodoh.
Lihat AsliBalas0
MetadataExplorer
· 07-20 20:59
Hmm? Banyak agen tidak terlalu dapat diandalkan
Lihat AsliBalas0
consensus_whisperer
· 07-20 20:36
AI sudah mulai beraksi, siapa yang masih peduli dengan risiko?
Model Manus yang inovatif memicu pemikiran tentang jalur pengembangan AI; teknologi keamanan Web3 mungkin menjadi kunci.
Kinerja Model Manus yang Mencolok Memicu Pemikiran tentang Jalur Perkembangan AI
Baru-baru ini, model Manus mencapai prestasi terobosan dalam pengujian benchmark GAIA, dengan kinerjanya melampaui model bahasa besar sekelas. Ini berarti Manus dapat secara independen menyelesaikan tugas-tugas kompleks seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis ketentuan kontrak, perumusan strategi, dan pengembangan solusi, bahkan dapat mengoordinasikan tim hukum dan keuangan.
Keunggulan Manus terutama terletak pada tiga aspek: kemampuan dekomposisi tujuan dinamis, kemampuan penalaran lintas modal, serta kemampuan pembelajaran yang diperkuat oleh memori. Ini dapat membagi tugas yang kompleks menjadi ratusan sub-tugas yang dapat dieksekusi, sekaligus menangani berbagai jenis data, dan terus meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan serta mengurangi tingkat kesalahan melalui pembelajaran penguatan.
Kemajuan terobosan ini sekali lagi memicu diskusi di bidang kecerdasan buatan tentang jalur perkembangan di masa depan: apakah akan berkembang ke arah kecerdasan buatan umum (AGI), ataukah sistem multi-agen (MAS) yang akan mendominasi secara kolaboratif?
Konsep desain Manus mengisyaratkan dua kemungkinan: satu adalah jalur AGI, dengan terus meningkatkan tingkat kecerdasan individual sehingga mendekati kemampuan pengambilan keputusan komprehensif manusia; yang kedua adalah jalur MAS, sebagai koordinator super yang mengarahkan ribuan agen cerdas di berbagai bidang untuk bekerja sama.
Secara superficialis, ini adalah perdebatan tentang jalur teknologi, tetapi sebenarnya mencerminkan kontradiksi mendalam tentang bagaimana menyeimbangkan efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Semakin dekat kecerdasan tunggal ke AGI, semakin tinggi risiko ketidakjelasan dalam proses pengambilan keputusan; sementara kolaborasi multi-agen dapat menyebarkan risiko, tetapi mungkin kehilangan momen pengambilan keputusan yang krusial karena keterlambatan komunikasi.
Kemajuan Manus juga memperbesar risiko yang melekat dalam perkembangan AI, termasuk masalah privasi data, bias algoritma, dan serangan adversarial. Misalnya, dalam konteks medis, Manus perlu mengakses data sensitif pasien; dalam negosiasi keuangan, mungkin melibatkan informasi keuangan perusahaan yang tidak dipublikasikan. Dalam proses perekrutan, bisa terjadi diskriminasi upah terhadap kelompok tertentu; dalam peninjauan kontrak hukum, penilaian terhadap ketentuan industri baru mungkin memiliki tingkat kesalahan yang tinggi. Selain itu, peretas mungkin mengganggu penilaian Manus dalam negosiasi dengan menyisipkan frekuensi suara tertentu.
Tantangan ini menyoroti fakta yang mengkhawatirkan: semakin cerdas sistem AI, semakin luas pula potensi vektor serangannya.
Di bidang Web3, keamanan selalu menjadi perhatian utama. Kerangka "segitiga tidak mungkin" yang diusulkan oleh pendiri Ethereum, Vitalik Buterin (jaringan blockchain tidak dapat mencapai keamanan, desentralisasi, dan skalabilitas secara bersamaan) melahirkan berbagai teknologi kripto:
Model Keamanan Zero Trust: Berdasarkan prinsip "tidak mempercayai siapa pun, selalu memverifikasi", melakukan autentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Standar identitas digital terdesentralisasi yang baru, yang memungkinkan verifikasi identitas tanpa lembaga pendaftaran pusat.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): memungkinkan perhitungan data dalam keadaan terenkripsi, melindungi privasi data sambil mewujudkan nilai data.
Di antara teknologi ini, FHE dianggap sebagai alat penting untuk mengatasi masalah keamanan di era AI. Ini dapat memberikan perlindungan di berbagai tingkat:
Tingkat data: Semua informasi yang dimasukkan oleh pengguna (termasuk biometrik, suara, dll.) diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi data asli.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, memastikan proses pengambilan keputusan AI tidak dapat diamati oleh pihak luar.
Tingkat kolaborasi: Komunikasi antara beberapa agen cerdas menggunakan enkripsi ambang, satu node yang diretas tidak akan menyebabkan kebocoran data global.
Meskipun teknologi keamanan Web3 mungkin tidak memiliki hubungan langsung dengan pengguna biasa, mereka memiliki dampak yang mendalam terhadap kepentingan pengguna. Dalam lingkungan yang penuh tantangan ini, terus meningkatkan langkah-langkah keamanan sangat penting.
Beberapa proyek telah membuat kemajuan di bidang ini. Misalnya, uPort meluncurkan solusi identitas terdesentralisasi pada tahun 2017, NKN merilis mainnet berbasis model tanpa kepercayaan pada tahun 2019. Sementara itu, di bidang FHE, Mind Network menjadi proyek pertama yang meluncurkan mainnet dan menjalin kerja sama dengan berbagai lembaga terkenal.
Dengan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, sistem pertahanan non-tradisional menjadi semakin penting. Teknologi seperti FHE tidak hanya menyelesaikan masalah saat ini, tetapi juga meletakkan dasar untuk era AI kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju AGI, teknologi keamanan ini telah menjadi elemen yang tidak dapat diabaikan.