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Manus突破引發AI發展路徑之爭 安全技術成AGI關鍵
Manus突破性能引發AI發展路徑之爭
近日,Manus在GAIA基準測試中取得了突破性成績,其性能超越了同層次的大型語言模型。Manus展現出獨立完成復雜任務的能力,例如跨國商業談判,涉及合同條款分析、策略制定和方案生成等多個環節。與傳統系統相比,Manus的優勢在於其動態目標拆解、跨模態推理以及記憶增強學習能力。它能將復雜任務分解爲數百個可執行的子任務,同時處理多種類型的數據,並通過強化學習不斷提升決策效率,降低錯誤率。
Manus的突破再次引發了業內對AI發展路徑的討論:未來是走向通用人工智能(AGI)一統天下,還是多智能體系統(MAS)協同主導?
Manus的設計理念暗含兩種可能性:
AGI路徑:通過不斷提升單體智能水平,使其逼近人類綜合決策能力。
MAS路徑:作爲超級協調者,指揮數千個專業領域智能體協同工作。
表面上,這是不同技術路徑的分歧,實際上反映了AI發展中效率與安全如何平衡的深層矛盾。單體智能越接近AGI,其決策過程的不透明性風險越高;而多智能體協同雖能分散風險,卻可能因通信延遲錯失關鍵決策時機。
Manus的進步也凸顯了AI發展固有的風險:
數據隱私問題:在醫療場景中,需要訪問患者敏感數據;在金融談判中,可能涉及企業未公開信息。
算法偏見:在招聘談判中,可能對特定羣體給出不公平的薪資建議;在法律合同審核時,對新興行業條款的判斷可能存在較高誤判率。
對抗性攻擊:黑客可能通過植入特定信號,幹擾AI系統的判斷。
這些挑戰凸顯了一個嚴峻的現實:AI系統越智能,其潛在的攻擊面也越廣。
爲應對這些挑戰,業界正在探索多種安全策略:
零信任安全模型:要求對每個訪問請求進行嚴格的身分驗證和授權。
去中心化身份(DID):實現可驗證和持久的身分識別,無需依賴中心化註冊表。
全同態加密(FHE):允許在加密狀態下對數據進行計算,保護數據隱私。
其中,FHE被認爲是解決AI時代安全問題的關鍵技術。它可以在以下方面發揮作用:
數據層面:用戶輸入的所有信息在加密狀態下處理,即使是AI系統本身也無法解密原始數據。
算法層面:通過FHE實現"加密模型訓練",確保AI的決策過程不被窺探。
協同層面:多個智能體之間的通信採用門限加密,防止單點故障導致全局數據泄露。
盡管Web3安全技術的發展可能與普通用戶沒有直接聯繫,但它對整個生態系統的健康發展至關重要。在AI快速發展的今天,安全技術的重要性不言而喻。
隨着AI技術不斷逼近人類智能水平,我們需要更加先進的防御體系。FHE等安全技術不僅能解決當前問題,還爲未來更強大的AI時代鋪平道路。在通向AGI的道路上,這些安全技術不再是可選項,而是生存的必需品。