# Manusモデルの性能突破がAIの発展パスについての考察を引き起こす最近、ManusモデルはGAIAベンチマークテストで画期的な成績を収め、その性能は同クラスの大型言語モデルを超えました。これは、Manusが国際的なビジネス交渉などの複雑なタスクを独立して遂行できることを意味し、契約条項の分析、戦略の策定、提案の生成などの複数の段階に関与し、さらには法務チームと財務チームの調整も行えることを示しています。Manusの利点は主に3つの側面に現れます：動的な目標分解能力、クロスモーダル推論能力、そして記憶強化学習能力です。これにより、複雑なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまなタイプのデータを処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を向上させ、エラー率を低下させることができます。この画期的な進展は、再び人工知能分野における未来の発展経路についての議論を引き起こしました：汎用人工知能（AGI）に向かって進むのか、それともマルチエージェントシステム（MAS）が協調的に主導するのか？Manusのデザイン理念は二つの可能性を示唆しています：一つはAGIパスで、単一の知能レベルを常に向上させ、人間の総合的な意思決定能力に近づけること；もう一つはMASパスで、スーパーコーディネーターとして数千の専門分野のエージェントを協調して働かせることです。表面的には、これは技術的な道筋についての議論ですが、実際にはAIの発展における効率と安全性のバランスに関する深い矛盾を反映しています。単体の知能がAGIに近づくほど、その意思決定プロセスの不透明性のリスクが高まります。一方、多数の知能が協調することでリスクを分散できますが、通信の遅延によって重要な意思決定のタイミングを逃す可能性があります。Manusの進歩は、データプライバシー、アルゴリズムのバイアス、対抗的攻撃などのAI開発に固有のリスクを拡大しました。例えば、医療シーンでは、Manusは患者の機密データにアクセスする必要があります。金融交渉では、公開されていない企業の財務情報が含まれる可能性があります。採用プロセスでは、特定のグループに対する給与差別が発生する可能性があります。法律契約の審査では、新興業界の条項に対する判断に高いエラー率が存在する可能性があります。さらに、ハッカーは特定の音声周波数を植え付けることで、交渉中のManusの判断を妨害することができます。これらの課題は、AIシステムがより高度になるほど、その潜在的な攻撃面が広がるという懸念すべき事実を浮き彫りにしています。! [マヌスはAGIの夜明けをもたらし、AIセキュリティも熟考する価値があります](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d8f9f7a6403c227fe590b5571b7e5a14)Web3分野において、安全性は常に核心的な関心事です。イーサリアムの創設者であるヴィタリック・ブテリンが提唱した「不可能な三角形」（ブロックチェーンネットワークは安全性、分散化、スケーラビリティを同時に実現することはできない）という枠組みの下で、多様な暗号技術が派生しました。1. ゼロトラストセキュリティモデル："誰も信頼せず、常に検証する"という理念に基づき、すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と承認を行います。2. 分散型アイデンティティ（DID）：中央登録機関なしでアイデンティティ認証を実現する新しいタイプの分散型デジタルアイデンティティ標準。3. 完全同態暗号（FHE）：暗号化された状態でデータを計算することを許可し、データのプライバシーを保護しながらデータの価値を実現します。これらの技術の中で、FHEはAI時代のセキュリティ問題を解決するための重要なツールと見なされています。それは複数のレベルで保護を提供することができます：- データの側面：ユーザーが入力したすべての情報（生体情報、音声など）は暗号化された状態で処理されており、AIシステム自体でさえ元のデータを解読することはできません。- アルゴリズムの面：FHEを通じて「暗号化モデルのトレーニング」を実現し、AIの意思決定プロセスが外部から覗かれないようにします。- 協調レベル：複数のエージェント間の通信は閾値暗号を使用し、単一のノードが侵害されてもグローバルデータの漏洩は発生しない。Web3のセキュリティ技術は一般ユーザーと直接的な関係がないかもしれませんが、それはユーザーの利益に深い影響を与えます。この挑戦に満ちた環境では、安全対策を常に改善することが重要です。いくつかのプロジェクトはこれらの分野で進展を遂げています。例えば、uPortは2017年に分散型アイデンティティソリューションを発表し、NKNは2019年にゼロトラストモデルに基づくメインネットをリリースしました。そして、FHE分野では、Mind Networkが最初のメインネットプロジェクトとなり、多くの著名な機関と協力を開始しました。AI技術が人間の知能レベルにますます近づくにつれて、非伝統的な防御システムがますます重要になっています。FHEなどの技術は、現在の問題を解決するだけでなく、将来の強いAI時代の基盤を築くものです。AGIへの道のりにおいて、これらのセキュリティ技術は欠かせない要素となっています。
Manusモデルの突破は、AIの発展経路に対する考察を引き起こし、Web3の安全技術が鍵となる可能性がある。
Manusモデルの性能突破がAIの発展パスについての考察を引き起こす
最近、ManusモデルはGAIAベンチマークテストで画期的な成績を収め、その性能は同クラスの大型言語モデルを超えました。これは、Manusが国際的なビジネス交渉などの複雑なタスクを独立して遂行できることを意味し、契約条項の分析、戦略の策定、提案の生成などの複数の段階に関与し、さらには法務チームと財務チームの調整も行えることを示しています。
Manusの利点は主に3つの側面に現れます：動的な目標分解能力、クロスモーダル推論能力、そして記憶強化学習能力です。これにより、複雑なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまなタイプのデータを処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を向上させ、エラー率を低下させることができます。
この画期的な進展は、再び人工知能分野における未来の発展経路についての議論を引き起こしました：汎用人工知能（AGI）に向かって進むのか、それともマルチエージェントシステム（MAS）が協調的に主導するのか？
Manusのデザイン理念は二つの可能性を示唆しています：一つはAGIパスで、単一の知能レベルを常に向上させ、人間の総合的な意思決定能力に近づけること；もう一つはMASパスで、スーパーコーディネーターとして数千の専門分野のエージェントを協調して働かせることです。
表面的には、これは技術的な道筋についての議論ですが、実際にはAIの発展における効率と安全性のバランスに関する深い矛盾を反映しています。単体の知能がAGIに近づくほど、その意思決定プロセスの不透明性のリスクが高まります。一方、多数の知能が協調することでリスクを分散できますが、通信の遅延によって重要な意思決定のタイミングを逃す可能性があります。
Manusの進歩は、データプライバシー、アルゴリズムのバイアス、対抗的攻撃などのAI開発に固有のリスクを拡大しました。例えば、医療シーンでは、Manusは患者の機密データにアクセスする必要があります。金融交渉では、公開されていない企業の財務情報が含まれる可能性があります。採用プロセスでは、特定のグループに対する給与差別が発生する可能性があります。法律契約の審査では、新興業界の条項に対する判断に高いエラー率が存在する可能性があります。さらに、ハッカーは特定の音声周波数を植え付けることで、交渉中のManusの判断を妨害することができます。
これらの課題は、AIシステムがより高度になるほど、その潜在的な攻撃面が広がるという懸念すべき事実を浮き彫りにしています。
! マヌスはAGIの夜明けをもたらし、AIセキュリティも熟考する価値があります
Web3分野において、安全性は常に核心的な関心事です。イーサリアムの創設者であるヴィタリック・ブテリンが提唱した「不可能な三角形」（ブロックチェーンネットワークは安全性、分散化、スケーラビリティを同時に実現することはできない）という枠組みの下で、多様な暗号技術が派生しました。
ゼロトラストセキュリティモデル："誰も信頼せず、常に検証する"という理念に基づき、すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と承認を行います。
分散型アイデンティティ（DID）：中央登録機関なしでアイデンティティ認証を実現する新しいタイプの分散型デジタルアイデンティティ標準。
完全同態暗号（FHE）：暗号化された状態でデータを計算することを許可し、データのプライバシーを保護しながらデータの価値を実現します。
これらの技術の中で、FHEはAI時代のセキュリティ問題を解決するための重要なツールと見なされています。それは複数のレベルで保護を提供することができます：
データの側面：ユーザーが入力したすべての情報（生体情報、音声など）は暗号化された状態で処理されており、AIシステム自体でさえ元のデータを解読することはできません。
アルゴリズムの面：FHEを通じて「暗号化モデルのトレーニング」を実現し、AIの意思決定プロセスが外部から覗かれないようにします。
協調レベル：複数のエージェント間の通信は閾値暗号を使用し、単一のノードが侵害されてもグローバルデータの漏洩は発生しない。
Web3のセキュリティ技術は一般ユーザーと直接的な関係がないかもしれませんが、それはユーザーの利益に深い影響を与えます。この挑戦に満ちた環境では、安全対策を常に改善することが重要です。
いくつかのプロジェクトはこれらの分野で進展を遂げています。例えば、uPortは2017年に分散型アイデンティティソリューションを発表し、NKNは2019年にゼロトラストモデルに基づくメインネットをリリースしました。そして、FHE分野では、Mind Networkが最初のメインネットプロジェクトとなり、多くの著名な機関と協力を開始しました。
AI技術が人間の知能レベルにますます近づくにつれて、非伝統的な防御システムがますます重要になっています。FHEなどの技術は、現在の問題を解決するだけでなく、将来の強いAI時代の基盤を築くものです。AGIへの道のりにおいて、これらのセキュリティ技術は欠かせない要素となっています。