# ManusモデルはGAIAベンチマークテストで優れたパフォーマンスを示し、AIの発展路線に関する議論を引き起こしました最近、ManusモデルはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、その性能は同レベルの大型言語モデルを上回りました。この成果は、Manusが複雑なタスクを処理する優れた能力を示しており、国際ビジネス交渉を含む契約分析、戦略策定、プラン生成などの複数のステップに関与しています。Manusの利点は主に3つの側面にあります：動的な目標分解、クロスモーダル推論、そしてメモリー強化学習です。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、様々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。この進展は再び業界内でAIの発展経路についての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、それとも多エージェントシステム（MAS）に向かうのか？Manusのデザイン理念は二つの可能性を示唆しています：1. AGIの道筋：単一の知能システムの能力を絶えず向上させることで、人間の総合的な意思決定レベルに徐々に近づける。2. MASパス：Manusをスーパコーディネーターとして位置づけ、数千の専門分野のエージェントが協調して作業するよう指揮します。この二つの道筋は、AIの発展における一つの核心的な矛盾を反映している：効率と安全性をどのようにバランスさせるか？単一の知能システムがAGIに近づくほど、その意思決定プロセスは説明が難しくなる。一方で、多エージェントシステムはリスクを分散できるが、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る。! [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の進歩は、AIの発展における潜在的なリスクを拡大しています。例えば、医療の場面では、患者の敏感な遺伝子データへのアクセスが必要になる可能性があります。また、金融交渉においては、未公開の企業財務情報に接触する可能性があります。さらに、特定のグループに対して不公平な給与提案を行うなどのアルゴリズムの偏見の問題も存在します。法律契約のレビューにおいては、新興産業の条項に対する誤判率が高くなる可能性があります。より深刻なのは、ハッカーが特定の音声信号を埋め込むことで、Manusの交渉における判断を妨害する可能性です。これらの課題は厳しい現実を浮き彫りにしています：AIシステムがよりスマートになるほど、その潜在的な攻撃面は広がります。Web3分野において、安全性は常に注目されている話題です。イーサリアムの創設者であるVitalik Buterinが提唱した「不可能な三角形」理論（ブロックチェーンネットワークは安全性、非中央集権性、スケーラビリティを同時に実現することができない）は、さまざまな暗号技術を生み出しました。1. ゼロトラストセキュリティモデル：すべてのアクセスリクエストに対して厳格な認証と承認を強調します。2. 分散型アイデンティティ（DID）：中央集権的な登録なしに、実体が検証可能なアイデンティティを取得できることを許可します。3. 完全同型暗号（FHE）：暗号化された状態でデータを計算できることを許可し、データプライバシーを保護します。その中で、完全同型暗号はAI時代のセキュリティ問題を解決するための重要な技術と見なされています。それは以下のいくつかの面で役立つことができます：- データレイヤー：ユーザーが入力したすべての情報は暗号化された状態で処理され、AIシステム自体も元のデータを解読することはできません。- アルゴリズムの観点：FHEを通じて"暗号化モデルのトレーニング"を実現し、開発者でさえAIの意思決定プロセスを覗くことができない。- 協調の側面：複数のエージェント間の通信は、しきい値暗号を使用しており、単一のノードが侵害されても、全体のデータ漏洩には至らない。Web3のセキュリティ分野では、いくつかのプロジェクトが探索を行っています。例えば、uPortは2017年にイーサリアムメインネットでリリースされ、初期の分散型アイデンティティプロジェクトの一つです。NKNは2019年にゼロトラストセキュリティモデルに基づくメインネットを発表しました。そして、FHE分野では、Mind Networkが最初にメインネットを立ち上げたプロジェクトであり、複数の著名な機関と提携関係を築いています。AI技術の急速な発展に伴い、強力なセキュリティ防御システムを構築することがますます重要になっています。全同態暗号は、現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、将来の強力なAI時代の到来に備えることができます。AGIへの道のりにおいて、FHEは不可欠な技術的支えとなっています。
ManusモデルがGAIAテストを突破し、AIの発展経路と安全性に関する議論を引き起こす
ManusモデルはGAIAベンチマークテストで優れたパフォーマンスを示し、AIの発展路線に関する議論を引き起こしました
最近、ManusモデルはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、その性能は同レベルの大型言語モデルを上回りました。この成果は、Manusが複雑なタスクを処理する優れた能力を示しており、国際ビジネス交渉を含む契約分析、戦略策定、プラン生成などの複数のステップに関与しています。
Manusの利点は主に3つの側面にあります：動的な目標分解、クロスモーダル推論、そしてメモリー強化学習です。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、様々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。
この進展は再び業界内でAIの発展経路についての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、それとも多エージェントシステム（MAS）に向かうのか？
Manusのデザイン理念は二つの可能性を示唆しています：
AGIの道筋：単一の知能システムの能力を絶えず向上させることで、人間の総合的な意思決定レベルに徐々に近づける。
MASパス：Manusをスーパコーディネーターとして位置づけ、数千の専門分野のエージェントが協調して作業するよう指揮します。
この二つの道筋は、AIの発展における一つの核心的な矛盾を反映している：効率と安全性をどのようにバランスさせるか？単一の知能システムがAGIに近づくほど、その意思決定プロセスは説明が難しくなる。一方で、多エージェントシステムはリスクを分散できるが、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る。
! 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の進歩は、AIの発展における潜在的なリスクを拡大しています。例えば、医療の場面では、患者の敏感な遺伝子データへのアクセスが必要になる可能性があります。また、金融交渉においては、未公開の企業財務情報に接触する可能性があります。さらに、特定のグループに対して不公平な給与提案を行うなどのアルゴリズムの偏見の問題も存在します。法律契約のレビューにおいては、新興産業の条項に対する誤判率が高くなる可能性があります。より深刻なのは、ハッカーが特定の音声信号を埋め込むことで、Manusの交渉における判断を妨害する可能性です。
これらの課題は厳しい現実を浮き彫りにしています：AIシステムがよりスマートになるほど、その潜在的な攻撃面は広がります。
Web3分野において、安全性は常に注目されている話題です。イーサリアムの創設者であるVitalik Buterinが提唱した「不可能な三角形」理論（ブロックチェーンネットワークは安全性、非中央集権性、スケーラビリティを同時に実現することができない）は、さまざまな暗号技術を生み出しました。
ゼロトラストセキュリティモデル：すべてのアクセスリクエストに対して厳格な認証と承認を強調します。
分散型アイデンティティ（DID）：中央集権的な登録なしに、実体が検証可能なアイデンティティを取得できることを許可します。
完全同型暗号（FHE）：暗号化された状態でデータを計算できることを許可し、データプライバシーを保護します。
その中で、完全同型暗号はAI時代のセキュリティ問題を解決するための重要な技術と見なされています。それは以下のいくつかの面で役立つことができます：
データレイヤー：ユーザーが入力したすべての情報は暗号化された状態で処理され、AIシステム自体も元のデータを解読することはできません。
アルゴリズムの観点：FHEを通じて"暗号化モデルのトレーニング"を実現し、開発者でさえAIの意思決定プロセスを覗くことができない。
協調の側面：複数のエージェント間の通信は、しきい値暗号を使用しており、単一のノードが侵害されても、全体のデータ漏洩には至らない。
Web3のセキュリティ分野では、いくつかのプロジェクトが探索を行っています。例えば、uPortは2017年にイーサリアムメインネットでリリースされ、初期の分散型アイデンティティプロジェクトの一つです。NKNは2019年にゼロトラストセキュリティモデルに基づくメインネットを発表しました。そして、FHE分野では、Mind Networkが最初にメインネットを立ち上げたプロジェクトであり、複数の著名な機関と提携関係を築いています。
AI技術の急速な発展に伴い、強力なセキュリティ防御システムを構築することがますます重要になっています。全同態暗号は、現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、将来の強力なAI時代の到来に備えることができます。AGIへの道のりにおいて、FHEは不可欠な技術的支えとなっています。