# ManusがGAIAベンチマークテストで画期的な進展を遂げ、AIの発展経路について考察を引き起こすManusはGAIAベンチマークで新記録を樹立し、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が契約条項の分析、戦略の策定、提案の生成など、複雑なタスクを独立して実行できることを意味し、さらには法務チームと財務チームの調整も可能です。Manusの強みは、その動的目標分解能力、クロスモーダル推論能力、およびメモリー強化学習能力にあります。複雑なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまな種類のデータを同時に処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を継続的に向上させ、エラー率を低下させることができます。Manusの突破は再び業界内でAIの発展経路に関する議論を引き起こしました：未来は汎用人工知能（AGI）に向かうのか、それとも複数のエージェントシステム（MAS）が協調して主導するのか？! [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)Manusのデザイン理念は、2つの可能性を示唆しています：1. AGIパス：単一の知能システムの能力を継続的に向上させ、人間の総合的な意思決定レベルに近づける。2. MASパス：Manusを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が協力して作業するよう指揮します。この2つの道の議論は、実際にはAIの発展における核心的な問題を反映しています：効率と安全のバランスをどのように取るか？単一の知能システムがAGIに近づくにつれて、その意思決定プロセスの不透明性リスクも増加します。一方で、多エージェント協調はリスクを分散させることができますが、通信の遅延により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、AIの発展における固有のリスクを拡大しています。例えば、データプライバシーの問題：医療の場面では、Manusは患者のセンシティブなゲノムデータにアクセスする必要があります；金融交渉では、未公開の企業財務情報が関与する可能性があります。さらに、アルゴリズムのバイアスの問題も存在します。例えば、採用プロセスにおいて特定のグループに対して不公平な給与提案を行ったり、法律契約のレビューにおいて新興産業の条項を高い誤判率で誤って評価したりすることがあります。セキュリティの脆弱性も深刻な問題であり、ハッカーは特定の音声周波数を埋め込むことでManusの判断を妨害する可能性があります。これらの問題は、よりスマートなシステムほど、その潜在的な攻撃面が広がるという事実を浮き彫りにしています。Web3分野では、安全性が常に注目されるトピックとなっています。ブロックチェーンに基づく「不可能三角」理論（安全性、分散化、スケーラビリティを同時に実現することの困難）から、多様な暗号ソリューションが派生しています。1. ゼロトラストセキュリティモデル：このモデルの核心は「誰も信じない、常に検証する」であり、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）：これは、新しいタイプのアイデンティティ認識基準であり、エンティティが中央集権的な登録なしで検証可能で持続的なアイデンティティを取得できるようにします。3. 完全同態暗号（FHE）：これは、暗号化されたデータを復号せずに計算することを可能にする先進的な暗号技術であり、特にクラウドコンピューティングやデータアウトソーシングなどのシーンに適しています。全同態暗号は最新の暗号技術として、AI時代の安全問題を解決するための重要なツールになる可能性があります。これは、暗号化された状態でデータを処理することを許可し、AIシステム自体でさえ元の情報を復号できないのです。実際のアプリケーションにおいて、FHEはAIシステムのセキュリティを複数のレベルで向上させることができます：1. データレイヤー：ユーザーが入力したすべての情報（生体情報、音声などを含む）は暗号化された状態で処理され、ユーザーのプライバシーを保護します。2. アルゴリズムの側面：FHEを通じて「暗号化モデル訓練」を実現し、開発者でさえAIの意思決定プロセスを直接観察できないようにします。3. 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ており、単一のノードが攻撃されてもグローバルデータの漏洩にはつながりません。Web3のセキュリティ技術は一般のユーザーにとって遠い存在に感じられるかもしれませんが、それらはすべての人の利益と密接に関連しています。この挑戦に満ちたデジタル世界では、セキュリティ対策を強化し続けることでのみ、ユーザーの権利を真に保護することができます。AI技術が人間の知能レベルにますます近づく中、私たちはより高度な防御システムを必要としています。FHEの価値は、現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、将来のより強力なAI時代に備えることにあります。AGIへの道のりにおいて、FHEはもはや選択肢ではなく、AIの安全な発展を確保するための必要条件です。
ManusがGAIAベンチマークテストを突破し、AIの発展とWeb3の安全性についての新たな思考を引き起こす
ManusがGAIAベンチマークテストで画期的な進展を遂げ、AIの発展経路について考察を引き起こす
ManusはGAIAベンチマークで新記録を樹立し、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が契約条項の分析、戦略の策定、提案の生成など、複雑なタスクを独立して実行できることを意味し、さらには法務チームと財務チームの調整も可能です。Manusの強みは、その動的目標分解能力、クロスモーダル推論能力、およびメモリー強化学習能力にあります。複雑なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまな種類のデータを同時に処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を継続的に向上させ、エラー率を低下させることができます。
Manusの突破は再び業界内でAIの発展経路に関する議論を引き起こしました：未来は汎用人工知能（AGI）に向かうのか、それとも複数のエージェントシステム（MAS）が協調して主導するのか？
! 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
Manusのデザイン理念は、2つの可能性を示唆しています：
AGIパス：単一の知能システムの能力を継続的に向上させ、人間の総合的な意思決定レベルに近づける。
MASパス：Manusを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が協力して作業するよう指揮します。
この2つの道の議論は、実際にはAIの発展における核心的な問題を反映しています：効率と安全のバランスをどのように取るか？単一の知能システムがAGIに近づくにつれて、その意思決定プロセスの不透明性リスクも増加します。一方で、多エージェント協調はリスクを分散させることができますが、通信の遅延により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、AIの発展における固有のリスクを拡大しています。例えば、データプライバシーの問題：医療の場面では、Manusは患者のセンシティブなゲノムデータにアクセスする必要があります；金融交渉では、未公開の企業財務情報が関与する可能性があります。さらに、アルゴリズムのバイアスの問題も存在します。例えば、採用プロセスにおいて特定のグループに対して不公平な給与提案を行ったり、法律契約のレビューにおいて新興産業の条項を高い誤判率で誤って評価したりすることがあります。セキュリティの脆弱性も深刻な問題であり、ハッカーは特定の音声周波数を埋め込むことでManusの判断を妨害する可能性があります。
これらの問題は、よりスマートなシステムほど、その潜在的な攻撃面が広がるという事実を浮き彫りにしています。
Web3分野では、安全性が常に注目されるトピックとなっています。ブロックチェーンに基づく「不可能三角」理論（安全性、分散化、スケーラビリティを同時に実現することの困難）から、多様な暗号ソリューションが派生しています。
ゼロトラストセキュリティモデル：このモデルの核心は「誰も信じない、常に検証する」であり、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）：これは、新しいタイプのアイデンティティ認識基準であり、エンティティが中央集権的な登録なしで検証可能で持続的なアイデンティティを取得できるようにします。
完全同態暗号（FHE）：これは、暗号化されたデータを復号せずに計算することを可能にする先進的な暗号技術であり、特にクラウドコンピューティングやデータアウトソーシングなどのシーンに適しています。
全同態暗号は最新の暗号技術として、AI時代の安全問題を解決するための重要なツールになる可能性があります。これは、暗号化された状態でデータを処理することを許可し、AIシステム自体でさえ元の情報を復号できないのです。
実際のアプリケーションにおいて、FHEはAIシステムのセキュリティを複数のレベルで向上させることができます：
データレイヤー：ユーザーが入力したすべての情報（生体情報、音声などを含む）は暗号化された状態で処理され、ユーザーのプライバシーを保護します。
アルゴリズムの側面：FHEを通じて「暗号化モデル訓練」を実現し、開発者でさえAIの意思決定プロセスを直接観察できないようにします。
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ており、単一のノードが攻撃されてもグローバルデータの漏洩にはつながりません。
Web3のセキュリティ技術は一般のユーザーにとって遠い存在に感じられるかもしれませんが、それらはすべての人の利益と密接に関連しています。この挑戦に満ちたデジタル世界では、セキュリティ対策を強化し続けることでのみ、ユーザーの権利を真に保護することができます。
AI技術が人間の知能レベルにますます近づく中、私たちはより高度な防御システムを必要としています。FHEの価値は、現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、将来のより強力なAI時代に備えることにあります。AGIへの道のりにおいて、FHEはもはや選択肢ではなく、AIの安全な発展を確保するための必要条件です。