Tonggak Sejarah Baru dalam Pengembangan AI: Terobosan dan Tantangan Model Manus
Baru-baru ini, model Manus telah mencapai hasil yang luar biasa dalam pengujian benchmark GAIA, dengan kinerjanya melampaui model bahasa besar sekelas. Prestasi ini berarti Manus dapat menangani tugas-tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis kontrak, perumusan strategi, dan koordinasi tim.
Keunggulan Manus terletak pada tiga aspek utama: penguraian tujuan dinamis, penalaran multimodal, dan 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.
Perkembangan ini sekali lagi memicu diskusi di kalangan industri tentang jalur perkembangan AI: apakah menuju perkembangan model tunggal kecerdasan buatan umum (AGI), atau dengan kolaborasi sistem multi-agen (MAS) sebagai yang utama?
Konsep desain Manus menyiratkan dua kemungkinan:
Jalur AGI: Meningkatkan kemampuan sistem cerdas tunggal secara terus-menerus, mendekatkan kemampuannya pada tingkat pengambilan keputusan komprehensif manusia.
Jalur MAS: Menjadikan Manus sebagai koordinator utama, mengarahkan berbagai agen cerdas di berbagai bidang profesional untuk bekerja sama.
Pilihan antara kedua jalur ini sebenarnya mencerminkan masalah keseimbangan antara efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Semakin dekat agen tunggal dengan AGI, semakin sulit proses pengambilannya untuk dijelaskan; sementara kolaborasi banyak agen dapat menyebarkan risiko, tetapi mungkin melewatkan momen pengambilan keputusan yang penting karena keterlambatan komunikasi.
Perkembangan Manus juga menyoroti risiko inheren dari sistem AI:
Masalah privasi data: Di bidang medis, keuangan, dan lainnya, Manus perlu mengakses data sensitif.
Bias algoritma: Keputusan yang tidak adil mungkin muncul di bidang sumber daya manusia dan lainnya.
Kerentanan keamanan: Hacker mungkin dapat mengganggu penilaian Manus dengan cara tertentu.
Masalah-masalah ini mencerminkan tren yang mengkhawatirkan: semakin cerdas sistem AI, semakin luas potensi permukaan serangannya.
Untuk menghadapi tantangan ini, industri sedang menjajaki berbagai solusi keamanan:
Model keamanan zero trust: melakukan autentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Mewujudkan identifikasi yang dapat diverifikasi dan tahan lama tanpa perlu pendaftaran terpusat.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): memungkinkan perhitungan data dalam keadaan terenkripsi, melindungi privasi.
Di antaranya, FHE dianggap sebagai teknologi kunci untuk menyelesaikan masalah keamanan di era AI. Ini dapat berperan dalam hal-hal berikut:
Tingkat data: Informasi pengguna diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi data asli.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, memastikan privasi proses pengambilan keputusan.
Tingkat kolaborasi: Komunikasi antara beberapa agen menggunakan enkripsi ambang, meningkatkan keamanan keseluruhan sistem.
Di bidang Web3, beberapa proyek telah mulai mengeksplorasi penerapan teknologi keamanan ini. Misalnya, suatu proyek telah meluncurkan solusi identitas terdesentralisasi di jaringan utama Ethereum, sementara proyek lain berfokus pada penerapan model keamanan zero trust. Ada juga proyek yang menjadi yang pertama meluncurkan proyek FHE di jaringan utama dan bekerja sama dengan beberapa lembaga terkenal.
Seiring dengan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, membangun sistem pertahanan keamanan yang kuat menjadi sangat penting. Teknologi enkripsi canggih seperti FHE tidak hanya dapat menyelesaikan masalah keamanan saat ini, tetapi juga membuka jalan untuk sistem AI yang lebih kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju AGI, teknologi keamanan ini akan memainkan peran yang semakin penting.
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.
8 Suka
Hadiah
8
4
Bagikan
Komentar
0/400
Ser_APY_2000
· 23jam yang lalu
manus luar biasa惹
Lihat AsliBalas0
MissedTheBoat
· 23jam yang lalu
Masih main ai di sini, Dianggap Bodoh tidak lelah?
Lihat AsliBalas0
SignatureDenied
· 23jam yang lalu
manus datang lagi untuk merebut pekerjaan
Lihat AsliBalas0
SignatureVerifier
· 08-06 03:39
hmm... metrik validasi mereka tampaknya secara statistik tidak mungkin. perlu audit keamanan serius sebelum diterapkan.
Hasil terobosan model Manus memicu pemikiran baru tentang jalur pengembangan AI dan keamanan.
Tonggak Sejarah Baru dalam Pengembangan AI: Terobosan dan Tantangan Model Manus
Baru-baru ini, model Manus telah mencapai hasil yang luar biasa dalam pengujian benchmark GAIA, dengan kinerjanya melampaui model bahasa besar sekelas. Prestasi ini berarti Manus dapat menangani tugas-tugas kompleks secara mandiri, seperti negosiasi bisnis lintas negara, yang melibatkan analisis kontrak, perumusan strategi, dan koordinasi tim.
Keunggulan Manus terletak pada tiga aspek utama: penguraian tujuan dinamis, penalaran multimodal, dan 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.
Perkembangan ini sekali lagi memicu diskusi di kalangan industri tentang jalur perkembangan AI: apakah menuju perkembangan model tunggal kecerdasan buatan umum (AGI), atau dengan kolaborasi sistem multi-agen (MAS) sebagai yang utama?
Konsep desain Manus menyiratkan dua kemungkinan:
Jalur AGI: Meningkatkan kemampuan sistem cerdas tunggal secara terus-menerus, mendekatkan kemampuannya pada tingkat pengambilan keputusan komprehensif manusia.
Jalur MAS: Menjadikan Manus sebagai koordinator utama, mengarahkan berbagai agen cerdas di berbagai bidang profesional untuk bekerja sama.
Pilihan antara kedua jalur ini sebenarnya mencerminkan masalah keseimbangan antara efisiensi dan keamanan dalam perkembangan AI. Semakin dekat agen tunggal dengan AGI, semakin sulit proses pengambilannya untuk dijelaskan; sementara kolaborasi banyak agen dapat menyebarkan risiko, tetapi mungkin melewatkan momen pengambilan keputusan yang penting karena keterlambatan komunikasi.
Perkembangan Manus juga menyoroti risiko inheren dari sistem AI:
Masalah privasi data: Di bidang medis, keuangan, dan lainnya, Manus perlu mengakses data sensitif.
Bias algoritma: Keputusan yang tidak adil mungkin muncul di bidang sumber daya manusia dan lainnya.
Kerentanan keamanan: Hacker mungkin dapat mengganggu penilaian Manus dengan cara tertentu.
Masalah-masalah ini mencerminkan tren yang mengkhawatirkan: semakin cerdas sistem AI, semakin luas potensi permukaan serangannya.
Untuk menghadapi tantangan ini, industri sedang menjajaki berbagai solusi keamanan:
Model keamanan zero trust: melakukan autentikasi dan otorisasi yang ketat untuk setiap permintaan akses.
Identitas Terdesentralisasi (DID): Mewujudkan identifikasi yang dapat diverifikasi dan tahan lama tanpa perlu pendaftaran terpusat.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): memungkinkan perhitungan data dalam keadaan terenkripsi, melindungi privasi.
Di antaranya, FHE dianggap sebagai teknologi kunci untuk menyelesaikan masalah keamanan di era AI. Ini dapat berperan dalam hal-hal berikut:
Tingkat data: Informasi pengguna diproses dalam keadaan terenkripsi, bahkan sistem AI itu sendiri tidak dapat mendekripsi data asli.
Tingkat algoritma: Mewujudkan "pelatihan model terenkripsi" melalui FHE, memastikan privasi proses pengambilan keputusan.
Tingkat kolaborasi: Komunikasi antara beberapa agen menggunakan enkripsi ambang, meningkatkan keamanan keseluruhan sistem.
Di bidang Web3, beberapa proyek telah mulai mengeksplorasi penerapan teknologi keamanan ini. Misalnya, suatu proyek telah meluncurkan solusi identitas terdesentralisasi di jaringan utama Ethereum, sementara proyek lain berfokus pada penerapan model keamanan zero trust. Ada juga proyek yang menjadi yang pertama meluncurkan proyek FHE di jaringan utama dan bekerja sama dengan beberapa lembaga terkenal.
Seiring dengan teknologi AI yang semakin mendekati tingkat kecerdasan manusia, membangun sistem pertahanan keamanan yang kuat menjadi sangat penting. Teknologi enkripsi canggih seperti FHE tidak hanya dapat menyelesaikan masalah keamanan saat ini, tetapi juga membuka jalan untuk sistem AI yang lebih kuat di masa depan. Dalam perjalanan menuju AGI, teknologi keamanan ini akan memainkan peran yang semakin penting.