Yapay Zeka Güvenliği sorunları giderek belirginleşiyor, tamamen homomorfik şifreleme en iyi çözüm olabilir

Son zamanlarda, Manus adlı bir AI sistemi GAIA benchmark testinde çığır açan sonuçlar elde etti ve performansı benzer büyük dil modellerini geride bıraktı. Manus, bağımsız görev işleme yeteneği sergileyerek karmaşık uluslararası ticari müzakereleri başarıyla yürütebilmekte; bu süreçler arasında sözleşme şartları analizi, strateji geliştirme ve öneri oluşturma yer almaktadır. Geleneksel sistemlerle karşılaştırıldığında, Manus'un dinamik hedef ayrıştırma, çok modlu akıl yürütme ve hafıza güçlendirme öğrenimi gibi alanlarda belirgin avantajları bulunmaktadır.

Manus'un ortaya çıkışı, sektörde AI gelişim yolunun tartışılmasına yeniden yol açtı: Genel Yapay Zeka (AGI) için tek tip bir model mi yoksa Çoklu Ajan Sistemleri (MAS) için işbirliği modeli mi? Bu tartışma, aslında AI gelişiminde verimlilik ile güvenlik arasındaki denge sorununu yansıtmaktadır. Tekil zeka sistemleri AGI seviyesine yaklaşırken, karar verme süreçlerinin şeffaf olmama riski de artmaktadır. Çoklu ajan işbirliği riskleri dağıtabilirken, iletişim gecikmeleri nedeniyle kritik karar anlarını kaçırma riski bulunmaktadır.

Manus'un ilerlemesi, veri gizliliği, algoritma önyargısı ve karşıt saldırılar gibi AI gelişimindeki potansiyel riskleri de vurgulamaktadır. Örneğin, sağlık alanında AI sistemleri, hastaların hassas genom verilerine erişim gerektirir; finansal müzakerelerde ise, şirketlerin açıklamadığı finansal bilgileri içerebilir. Ayrıca, AI sistemleri işe alım sürecinde belirli gruplara karşı önyargı geliştirebilir veya yasal belgelerin incelenmesinde yeni ortaya çıkan endüstri şartlarına yanlış değerlendirmeler yapabilir. Daha da ciddisi, hackerlar belirli ses sinyalleri yerleştirerek, AI sistemlerinin müzakerelerde yanlış kararlar almasına neden olabilir.

Bu zorluklarla karşılaşırken, Web3 alanındaki güvenlik teknolojileri belki de çözümler sunabilir. Bunlar arasında tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, FHE) teknolojisi, yapay zeka çağındaki güvenlik sorunlarına karşı etkili bir araç olarak görülmektedir. FHE, verilerin şifrelenmiş durumda hesaplanmasına izin verir; bu, hassas bilgilerin şifre çözmeden işlenebileceği anlamına gelir.

Veri düzeyinde, FHE kullanıcı tarafından girilen tüm bilgilerin (biyometrik özellikler, ses vb. dahil) şifreli bir durumda işlenmesini sağlayabilir; bu, AI sisteminin kendisinin bile orijinal verileri deşifre edemeyeceği anlamına gelir. Algoritma düzeyinde, FHE'nin gerçekleştirdiği "şifreleme modeli eğitimi" geliştiricilerin bile AI'nın karar verme sürecini doğrudan görmelerini engeller. Çoklu ajan işbirliği açısından, eşik şifreleme teknolojisinin kullanılması, tek bir düğümün kırılması durumunda küresel veri sızıntısını önleyebilir.

Web3 güvenlik teknolojisinin sıradan kullanıcılarla doğrudan bir bağlantısı olmayabilir, ancak önemi göz ardı edilemez. Bu zorlu alanda, aktif koruma önlemleri alınmadığı takdirde, kullanıcılar bilgi güvenliği risklerinden asla kurtulamayabilir.

Şu anda, Web3 güvenlik alanında bazı projelerin keşif yaptığı biliniyor. Örneğin, bazı projeler merkeziyetsiz kimlik (DID) ve sıfır güven güvenlik modellerinde belirli bir ilerleme kaydetmiştir. Ayrıca, FHE alanında, bir proje ana ağda ilk kez çevrimiçi oldu ve birçok tanınmış kurumla işbirliğine gitti.

Yapay Zeka teknolojisi insan zekasına yaklaşırken, geleneksel olmayan savunma sistemleri giderek daha önemli hale geliyor. Tamamen homomorfik şifreleme yalnızca mevcut güvenlik sorunlarını çözmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekte daha güçlü bir Yapay Zeka dönemi için de bir temel oluşturur. AGI'ye giden yolda, tamamen homomorfik şifreleme artık bir seçenek değil, Yapay Zeka'nın güvenli bir şekilde gelişimini sağlamak için gerekli bir şarttır.