Manus modeli performansındaki atılımlar, AI gelişim yolunu düşünmeye sevk ediyor

Son dönemde, Manus modeli GAIA benchmark testinde çarpıcı bir başarı elde etti ve performansı benzer büyüklükteki büyük dil modellerini geride bıraktı. Bu, Manus'un uluslararası ticari müzakereler gibi karmaşık görevleri bağımsız olarak yerine getirebileceği anlamına geliyor; bu görevler arasında sözleşme koşullarının analizi, strateji geliştirme ve çözüm önerisi üretimi gibi birçok aşama yer alıyor, hatta hukuk ve finans ekiplerini koordine edebiliyor.

Manus'un avantajları üç ana alanda kendini göstermektedir: dinamik hedef parçalama yeteneği, çok modlu akıl yürütme yeteneği ve bellek artırıcı öğrenme yeteneği. Karmaşık görevleri yüzlerce uygulanabilir alt göreve bölebilir, çeşitli veri türlerini işleyebilir ve pekiştirme öğrenimi ile sürekli olarak karar verme verimliliğini artırarak hata oranını düşürebilir.

Bu devrim niteliğindeki gelişme, yapay zeka alanında gelecekteki gelişim yolları hakkında tartışmaları yeniden başlattı: Genel Yapay Zeka (AGI) yönünde mi yoksa Çoklu Ajan Sistemleri (MAS) işbirliğiyle mi ilerlemeli?

Manus'un tasarım felsefesi iki olasılığı ima ediyor: biri, AGI yolu, bireysel zeka seviyesini sürekli artırarak insanın kapsamlı karar verme yeteneğine yaklaşmasını sağlamak; diğeri ise, MAS yolu, binlerce uzman alan akıllı varlığı koordine eden süper bir koordinatör olarak çalışmak.

Yüzeysel olarak, bu teknolojik yol ile ilgili bir tartışma, aslında AI gelişiminde verimlilik ile güvenliğin nasıl dengeleneceğine dair derin bir çelişkiyi yansıtmaktadır. Tekil zeka AGI'ye ne kadar yaklaşırsa, karar verme sürecinin şeffaf olmama riski o kadar artar; ancak çoklu zeka işbirliği riskleri dağıtabilse de, iletişim gecikmeleri nedeniyle kritik karar anlarını kaçırma riski vardır.

Manus'un ilerlemesi, AI gelişiminde var olan riskleri de büyütmüştür; bu riskler arasında veri gizliliği, algoritma yanlılığı ve karşıt saldırılar gibi sorunlar bulunmaktadır. Örneğin, sağlık alanında Manus, hastaların hassas verilerine erişim gerektirir; finansal müzakerelerde, açıklanmayan şirket finansal bilgileri söz konusu olabilir. İşe alım sürecinde, belirli gruplara karşı maaş ayrımcılığı ortaya çıkabilir; yasal sözleşme incelemesinde ise yeni ortaya çıkan sektör koşullarına ilişkin değerlendirmelerde yüksek hata oranları olabilir. Ayrıca, hackerlar belirli ses frekanslarını implant ederek Manus'un müzakerelerdeki yargısını bozabilir.

Bu zorluklar, AI sistemleri ne kadar akıllı olursa olsun, potansiyel saldırı yüzeyinin de o kadar genişlediği endişe verici bir gerçeği vurgulamaktadır.

Web3 alanında güvenlik her zaman birincil bir odak noktası olmuştur. Ethereum'un kurucusu Vitalik Buterin'in "imkansız üçgen" (blok zinciri ağlarının aynı anda güvenlik, merkeziyetsizlik ve ölçeklenebilirlik sağlamasının imkansız olduğu) çerçevesinde, çeşitli kripto teknolojileri ortaya çıkmıştır:

1. Sıfır Güven Güvenlik Modeli: "Hiç kimseye güvenme, her zaman doğrula" ilkesi temelinde, her erişim talebi için sıkı kimlik doğrulama ve yetkilendirme süreci yürütülmektedir.

2. Merkeziyetsiz Kimlik (DID): Merkezi bir kayıt kuruluşuna ihtiyaç duymadan kimlik doğrulama sağlayan yeni bir merkeziyetsiz dijital kimlik standardıdır.

3. Tam Homomorfik Şifreleme (FHE): Verilerin şifrelenmiş durumda hesaplanmasına izin verir, veri gizliliğini korurken veri değerini gerçekleştirir.

Bu teknolojiler arasında, FHE AI çağında güvenlik sorunlarını çözmek için önemli bir araç olarak kabul edilmektedir. Birden fazla düzeyde koruma sağlayabilir:

• Veri katmanı: Kullanıcı tarafından girilen tüm bilgiler (biyometrik veriler, ses vb.) şifreli bir durumda işlenir; bu nedenle, AI sistemi bile orijinal verilere erişemez.

• Algoritma düzeyi: FHE aracılığıyla "şifreli model eğitimi" gerçekleştirilerek, AI'nin karar verme sürecinin dışarıdan gözetlenmesi sağlanır.

• İşbirliği düzeyi: Birden fazla akıllı varlık arasındaki iletişim eşik şifrelemesi kullanır, tek bir düğümün ihlali küresel veri sızıntısına neden olmaz.

Web3 güvenlik teknolojileri, sıradan kullanıcılarla doğrudan bir bağlantıya sahip olmasa da, kullanıcıların çıkarları üzerinde derin bir etkiye sahiptir. Bu zorlu ortamda, güvenlik önlemlerinin sürekli olarak geliştirilmesi kritik öneme sahiptir.

Bazı projeler bu alanlarda ilerleme kaydetmiştir. Örneğin, uPort 2017'de merkeziyetsiz kimlik çözümünü tanıtmış, NKN 2019'da sıfır güven modeline dayalı ana ağı yayınlamıştır. FHE alanında ise, Mind Network ana ağına ilk geçen proje olmuş ve birçok tanınmış kurumla iş birliği yapmıştır.

AI teknolojisi insan zekâ seviyesine yaklaştıkça, geleneksel olmayan savunma sistemleri giderek daha önemli hale geliyor. FHE gibi teknolojiler sadece mevcut sorunları çözmekle kalmıyor, aynı zamanda gelecekteki güçlü AI çağının temellerini atıyor. AGI'ye giden yolda, bu güvenlik teknolojileri vazgeçilmez unsurlar haline gelmiştir.