Le modèle Manus a réalisé des progrès révolutionnaires, suscitant des controverses sur la trajectoire du développement de l'IA
Récemment, le modèle Manus a obtenu des résultats remarquables dans le test de référence GAIA, surpassant les modèles de langage de grande taille de même niveau. Manus a démontré sa capacité à réaliser de manière autonome des tâches complexes, telles que la gestion de négociations commerciales internationales, impliquant l'analyse des clauses contractuelles, l'élaboration de stratégies et la génération de solutions à plusieurs étapes. Par rapport aux systèmes traditionnels, l'avantage de Manus réside dans sa décomposition dynamique des objectifs, son raisonnement multimodal et sa capacité d'apprentissage renforcé par la mémoire. Il peut décomposer des tâches complexes en centaines de sous-tâches exécutables, tout en traitant divers types de données, et en améliorant continuellement l'efficacité décisionnelle et en réduisant le taux d'erreur grâce à l'apprentissage par renforcement.
Le succès de Manus a suscité des discussions dans l'industrie sur les voies de développement de l'IA : l'avenir sera-t-il un modèle unifié vers l'intelligence artificielle générale (AGI), ou un modèle collaboratif de systèmes multi-agents (MAS) ? Cette controverse découle de la philosophie de conception de Manus, qui suggère deux directions de développement possibles :
Chemin AGI : Améliorer continuellement les capacités d'un système d'intelligence unique pour le rapprocher progressivement de la capacité de prise de décision globale de l'homme.
Chemin MAS : Utiliser Manus comme un super coordinateur pour diriger des milliers d'agents intelligents spécialisés travaillant en collaboration.
Cette discussion reflète en réalité un paradoxe central dans le développement de l'IA : comment équilibrer efficacité et sécurité. À mesure que les systèmes d'intelligence individuelle se rapprochent de l'AGI, le risque d'opacité dans leur processus de décision augmente également. Bien que la coopération entre plusieurs agents intelligents puisse disperser les risques, elle pourrait manquer des moments de décision clés en raison des délais de communication.
Les progrès de Manus mettent également en évidence les risques potentiels dans le développement de l'IA, tels que la fuite de données personnelles, le biais algorithmique et les attaques adversariales. Par exemple, dans le domaine médical, le système doit accéder aux données génomiques sensibles des patients ; lors de négociations financières, des informations financières d'entreprise non publiées peuvent être en jeu. De plus, lors du processus de recrutement, le système peut présenter un biais envers certains groupes ; lors de la révision de contrats juridiques, le taux d'erreur pour les termes des secteurs émergents peut être élevé. Plus grave encore, les hackers pourraient perturber le jugement du système lors des négociations en injectant des signaux audio spécifiques.
Ces défis soulignent un fait inquiétant : plus les systèmes d'IA sont intelligents, plus leur surface d'attaque potentielle est large.
Pour faire face à ces défis de sécurité, l'industrie a proposé diverses solutions, parmi lesquelles la technologie de chiffrement homomorphe complet (FHE) est considérée comme une méthode prometteuse. FHE permet de calculer des données en état chiffré, ce qui est essentiel pour protéger les informations sensibles dans les systèmes d'IA.
Plus précisément, l'EHF peut améliorer la sécurité des systèmes d'IA dans plusieurs domaines :
Niveau des données : Toutes les informations saisies par l'utilisateur (y compris les caractéristiques biométriques, la voix, etc.) sont traitées sous un état encrypté, même le système d'IA lui-même ne peut pas déchiffrer les données originales.
Niveau algorithmique : réaliser l'"entraînement de modèles cryptés" grâce à la FHE, de sorte que même les développeurs ne puissent pas observer directement le processus décisionnel de l'IA.
Niveau de coopération : La communication entre plusieurs agents intelligents utilise le cryptage par seuil, de sorte qu même si un seul nœud est compromis, cela ne conduit pas à une fuite de données globale.
Avec le développement rapide des technologies AI, les problèmes de sécurité deviennent de plus en plus importants. Des technologies de cryptage avancées comme l'AHE peuvent non seulement résoudre les défis actuels, mais également établir une base de sécurité pour des systèmes AI plus puissants à l'avenir. Sur la voie de l'AGI, ces technologies de sécurité ne sont plus une option, mais une condition nécessaire pour garantir le fonctionnement fiable des systèmes AI.
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0xSleepDeprived
· Il y a 9h
Vous êtes toujours en train de travailler sur les indicateurs techniques, tôt ou tard, cela deviendra une machine révolutionnaire.
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AirdropHunter007
· Il y a 10h
Encore des pigeons pour faire de l'IA.
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TokenVelocityTrauma
· Il y a 10h
J'en ai la tête qui tourne, l'IA est-elle multi-plateforme ou tout-en-un...
Le modèle Manus a déclenché des controverses sur les voies de développement de l'IA. Le chiffrement homomorphe complet pourrait devenir clé.
Le modèle Manus a réalisé des progrès révolutionnaires, suscitant des controverses sur la trajectoire du développement de l'IA
Récemment, le modèle Manus a obtenu des résultats remarquables dans le test de référence GAIA, surpassant les modèles de langage de grande taille de même niveau. Manus a démontré sa capacité à réaliser de manière autonome des tâches complexes, telles que la gestion de négociations commerciales internationales, impliquant l'analyse des clauses contractuelles, l'élaboration de stratégies et la génération de solutions à plusieurs étapes. Par rapport aux systèmes traditionnels, l'avantage de Manus réside dans sa décomposition dynamique des objectifs, son raisonnement multimodal et sa capacité d'apprentissage renforcé par la mémoire. Il peut décomposer des tâches complexes en centaines de sous-tâches exécutables, tout en traitant divers types de données, et en améliorant continuellement l'efficacité décisionnelle et en réduisant le taux d'erreur grâce à l'apprentissage par renforcement.
Le succès de Manus a suscité des discussions dans l'industrie sur les voies de développement de l'IA : l'avenir sera-t-il un modèle unifié vers l'intelligence artificielle générale (AGI), ou un modèle collaboratif de systèmes multi-agents (MAS) ? Cette controverse découle de la philosophie de conception de Manus, qui suggère deux directions de développement possibles :
Chemin AGI : Améliorer continuellement les capacités d'un système d'intelligence unique pour le rapprocher progressivement de la capacité de prise de décision globale de l'homme.
Chemin MAS : Utiliser Manus comme un super coordinateur pour diriger des milliers d'agents intelligents spécialisés travaillant en collaboration.
Cette discussion reflète en réalité un paradoxe central dans le développement de l'IA : comment équilibrer efficacité et sécurité. À mesure que les systèmes d'intelligence individuelle se rapprochent de l'AGI, le risque d'opacité dans leur processus de décision augmente également. Bien que la coopération entre plusieurs agents intelligents puisse disperser les risques, elle pourrait manquer des moments de décision clés en raison des délais de communication.
Les progrès de Manus mettent également en évidence les risques potentiels dans le développement de l'IA, tels que la fuite de données personnelles, le biais algorithmique et les attaques adversariales. Par exemple, dans le domaine médical, le système doit accéder aux données génomiques sensibles des patients ; lors de négociations financières, des informations financières d'entreprise non publiées peuvent être en jeu. De plus, lors du processus de recrutement, le système peut présenter un biais envers certains groupes ; lors de la révision de contrats juridiques, le taux d'erreur pour les termes des secteurs émergents peut être élevé. Plus grave encore, les hackers pourraient perturber le jugement du système lors des négociations en injectant des signaux audio spécifiques.
Ces défis soulignent un fait inquiétant : plus les systèmes d'IA sont intelligents, plus leur surface d'attaque potentielle est large.
Pour faire face à ces défis de sécurité, l'industrie a proposé diverses solutions, parmi lesquelles la technologie de chiffrement homomorphe complet (FHE) est considérée comme une méthode prometteuse. FHE permet de calculer des données en état chiffré, ce qui est essentiel pour protéger les informations sensibles dans les systèmes d'IA.
Plus précisément, l'EHF peut améliorer la sécurité des systèmes d'IA dans plusieurs domaines :
Niveau des données : Toutes les informations saisies par l'utilisateur (y compris les caractéristiques biométriques, la voix, etc.) sont traitées sous un état encrypté, même le système d'IA lui-même ne peut pas déchiffrer les données originales.
Niveau algorithmique : réaliser l'"entraînement de modèles cryptés" grâce à la FHE, de sorte que même les développeurs ne puissent pas observer directement le processus décisionnel de l'IA.
Niveau de coopération : La communication entre plusieurs agents intelligents utilise le cryptage par seuil, de sorte qu même si un seul nœud est compromis, cela ne conduit pas à une fuite de données globale.
Avec le développement rapide des technologies AI, les problèmes de sécurité deviennent de plus en plus importants. Des technologies de cryptage avancées comme l'AHE peuvent non seulement résoudre les défis actuels, mais également établir une base de sécurité pour des systèmes AI plus puissants à l'avenir. Sur la voie de l'AGI, ces technologies de sécurité ne sont plus une option, mais une condition nécessaire pour garantir le fonctionnement fiable des systèmes AI.