AI安全問題日益凸顯，全同態加密或成最佳解決方案

近期，一款名爲Manus的AI系統在GAIA基準測試中取得了突破性成績，其性能超越了同級別的大型語言模型。Manus展現出了強大的獨立任務處理能力，能夠勝任復雜的跨國商業談判，包括合同條款分析、策略制定和方案生成等環節。與傳統系統相比，Manus在動態目標拆解、跨模態推理和記憶增強學習等方面具有明顯優勢。

Manus的出現再次引發了業內對AI發展路徑的討論：是走向通用人工智能（AGI）的統一模式，還是多智能體系統（MAS）的協同模式？這一爭論實際上反映了AI發展中效率與安全的平衡問題。隨着單體智能系統逐漸接近AGI水平，其決策過程的不透明性風險也隨之增加。而多智能體協同雖然可以分散風險，但可能因通信延遲而錯過關鍵決策時機。

Manus的進步也凸顯了AI發展中的潛在風險，如數據隱私、算法偏見和對抗性攻擊等問題。例如，在醫療場景中，AI系統需要訪問患者的敏感基因組數據；在金融談判中，可能涉及企業未公開的財務信息。此外，AI系統可能在招聘過程中對特定羣體產生偏見，或在法律文件審核中對新興行業條款做出錯誤判斷。更嚴重的是，黑客可能通過植入特定音頻信號，導致AI系統在談判中做出錯誤判斷。

面對這些挑戰，Web3領域的安全技術或許能提供解決方案。其中，全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）技術被視爲應對AI時代安全問題的有力工具。FHE允許在加密狀態下對數據進行計算，這意味着可以在不解密的情況下處理敏感信息。

在數據層面，FHE可以確保用戶輸入的所有信息（包括生物特徵、語音等）在加密狀態下被處理，即使是AI系統本身也無法解密原始數據。在算法層面，FHE實現的"加密模型訓練"使得連開發者都無法直接查看AI的決策過程。在多智能體協作方面，採用門限加密技術可以防止單個節點被攻破導致全局數據泄露。

盡管Web3安全技術與普通用戶可能沒有直接聯繫，但其重要性不容忽視。在這個充滿挑戰的領域，若不積極採取防護措施，用戶可能永遠無法擺脫信息安全風險。

目前，已經有一些項目在Web3安全領域進行探索。例如，有項目在去中心化身份（DID）和零信任安全模型方面取得了一定進展。而在FHE領域，某項目已經率先在主網上線，並與多家知名機構展開合作。

隨着AI技術不斷接近人類智能水平，非傳統的防御系統變得愈發重要。FHE不僅能解決當前的安全問題，還爲未來更強大的AI時代奠定基礎。在通向AGI的道路上，FHE已不再是可選項，而是確保AI安全發展的必要條件。