Manus alcançou uma pontuação SOTA (State-of-the-Art) no benchmark GAIA, mostrando que seu desempenho superou os grandes modelos da Open AI do mesmo nível. Em outras palavras, ele pode concluir de forma independente tarefas complexas, como negociações comerciais transfronteiriças, que envolvem quebrar termos contratuais, prever estratégias, gerar soluções e até mesmo coordenar equipes jurídicas e financeiras. Em comparação com os sistemas tradicionais, Manus tem a vantagem da capacidade de desmontagem dinâmica de objetos, capacidade de raciocínio intermodal e capacidade de aprendizagem de aprimoramento de memória. Ele pode dividir grandes tarefas em centenas de subtarefas executáveis, processar vários tipos de dados ao mesmo tempo e usar o aprendizado de reforço para melhorar continuamente sua eficiência de tomada de decisão e reduzir as taxas de erro.
Além de se maravilhar com o rápido desenvolvimento da tecnologia, Manus mais uma vez provocou desacordo no círculo sobre o caminho de evolução da IA: a AGI dominará o mundo no futuro ou o MAS será sinergicamente dominante?
Isto começa com a filosofia de design de Manus, que implica duas possibilidades:
Um deles é o caminho da AGI. Ao melhorar continuamente o nível de inteligência individual, aproxima-se da capacidade de decisão abrangente dos seres humanos.
Há também o caminho do MAS. Como super-coordenador, comandar milhares de agentes verticais para trabalharem juntos.
À primeira vista, estamos a discutir diferentes caminhos, mas, na verdade, estamos a discutir a contradição subjacente ao desenvolvimento da IA: como equilibrar a eficiência e a segurança? Quanto mais próxima a inteligência monolítica estiver da AGI, maior o risco de tomada de decisão em caixa-preta. Embora a colaboração multiagente possa espalhar riscos, ela pode perder janelas críticas de tomada de decisão devido a atrasos na comunicação.
A evolução de Manus ampliou invisivelmente os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA. Por exemplo, buracos negros de privacidade de dados: em cenários médicos, Manus precisa de acesso em tempo real aos dados genômicos dos pacientes; Durante as negociações financeiras, pode tocar em informações financeiras não divulgadas da empresa; Por exemplo, a armadilha do viés algorítmico, nas negociações de contratação, Manus dá recomendações salariais abaixo da média para candidatos de uma determinada etnia; Ao rever contratos legais, a taxa de erro de julgamento dos termos da indústria emergente é quase metade. Outro exemplo é a vulnerabilidade de ataque adversarial, em que hackers implantam frequências de voz específicas para permitir que Manus julgue mal o alcance da oferta do oponente durante as negociações.
Temos que enfrentar um terrível ponto problemático para os sistemas de IA: quanto mais inteligente o sistema, maior a superfície de ataque.
No entanto, segurança é uma palavra que tem sido muito mencionada na web3, e há uma variedade de métodos de criptografia derivados da estrutura do triângulo impossível de V (redes blockchain não podem alcançar segurança, descentralização e escalabilidade ao mesmo tempo):
A ideia central do Modelo de Segurança Zero Trust :* é "não confiar em ninguém, verificar sempre", ou seja, os dispositivos não devem ser confiáveis por padrão, independentemente de estarem na rede interna ou não. Este modelo enfatiza autenticação e autorização rigorosas para cada solicitação de acesso para garantir a segurança do sistema.
Identidade Descentralizada (DID): A DID é um conjunto de padrões de identificação que permitem que as entidades sejam identificadas de forma verificável e persistente, sem a necessidade de um registro centralizado. Isso permite um novo modelo de identidade digital descentralizada, muitas vezes comparada à identidade auto-soberana, que é uma parte essencial da Web3.
A Encriptação Totalmente Homomórfica (FHE) é uma técnica de encriptação avançada que permite a computação arbitrária em dados encriptados sem os desencriptar. Isto significa que um terceiro pode operar no texto cifrado, e o resultado obtido após a desencriptação é o mesmo que o resultado da mesma operação no texto simples. Esse recurso é importante para cenários que exigem computação sem expor dados brutos, como computação em nuvem e terceirização de dados.
Modelos de segurança zero trust e DIDs têm um certo número de projetos em várias rodadas de mercados em alta, e eles tiveram sucesso ou se afogaram na onda de criptografia, e como o método de criptografia mais jovem: Fully Homomorphic Encryption (FHE) também é um grande assassino para resolver problemas de segurança na era da IA. A criptografia totalmente homomórfica (FHE) é uma tecnologia que permite que a computação ocorra em dados criptografados.
Como corrigi-lo?
Primeiro, ao nível dos dados. Todas as informações inseridas pelo usuário (incluindo biometria, tom de voz) são processadas em um estado criptografado, e até mesmo o próprio Manus não pode descriptografar os dados originais. Por exemplo, no caso de diagnóstico médico, os dados genômicos do paciente são analisados em texto cifrado para evitar o vazamento de informações biológicas.
Nível algorítmico. O "treinamento de modelo criptográfico" alcançado através da FHE torna impossível para os desenvolvedores espiar o caminho de tomada de decisão da IA.
Ao nível da sinergia. A criptografia de limite é usada para comunicações de vários agentes, e um único nó pode ser violado sem causar vazamento global de dados. Mesmo em exercícios de ataque e defesa da cadeia de suprimentos, os atacantes se infiltram em vários agentes para obter uma visão completa do negócio.
Devido a limitações técnicas, a segurança da web3 pode não estar diretamente relacionada com a maioria dos utilizadores, mas está inextricavelmente ligada a interesses indiretos.
Lançado na mainnet Ethereum em 2017, o uPort foi provavelmente o primeiro projeto de identidade descentralizada (DID) a ser lançado na mainnet.
Em termos do modelo de segurança Zero Trust, a NKN lançou sua mainnet em 2019.
Mind Network é o primeiro projeto FHE a ser lançado na mainnet, e assumiu a liderança na cooperação com ZAMA, Google, DeepSeek, etc.
uPort e NKN já são projetos que eu nunca ouvi falar, e parece que os projetos de segurança realmente não estão sendo atendidos pelos especuladores, então vamos esperar para ver se a rede Mind pode escapar dessa maldição e se tornar um líder no campo da segurança.
O futuro está aqui. Quanto mais próxima a IA estiver da inteligência humana, mais ela precisará de defesas não humanas. O valor da FHE não é apenas resolver os problemas de hoje, mas também abrir caminho para a era da IA forte. Neste caminho traiçoeiro para a AGI, a FHE não é uma opção, mas uma necessidade de sobrevivência.
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
Manus traz o início da AGI, e a segurança da IA também vale a pena ponderar
Manus alcançou uma pontuação SOTA (State-of-the-Art) no benchmark GAIA, mostrando que seu desempenho superou os grandes modelos da Open AI do mesmo nível. Em outras palavras, ele pode concluir de forma independente tarefas complexas, como negociações comerciais transfronteiriças, que envolvem quebrar termos contratuais, prever estratégias, gerar soluções e até mesmo coordenar equipes jurídicas e financeiras. Em comparação com os sistemas tradicionais, Manus tem a vantagem da capacidade de desmontagem dinâmica de objetos, capacidade de raciocínio intermodal e capacidade de aprendizagem de aprimoramento de memória. Ele pode dividir grandes tarefas em centenas de subtarefas executáveis, processar vários tipos de dados ao mesmo tempo e usar o aprendizado de reforço para melhorar continuamente sua eficiência de tomada de decisão e reduzir as taxas de erro.
! Manus traz o alvorecer da AGI, a segurança da IA também vale a pena ponderar
Além de se maravilhar com o rápido desenvolvimento da tecnologia, Manus mais uma vez provocou desacordo no círculo sobre o caminho de evolução da IA: a AGI dominará o mundo no futuro ou o MAS será sinergicamente dominante?
Isto começa com a filosofia de design de Manus, que implica duas possibilidades:
Um deles é o caminho da AGI. Ao melhorar continuamente o nível de inteligência individual, aproxima-se da capacidade de decisão abrangente dos seres humanos.
Há também o caminho do MAS. Como super-coordenador, comandar milhares de agentes verticais para trabalharem juntos.
À primeira vista, estamos a discutir diferentes caminhos, mas, na verdade, estamos a discutir a contradição subjacente ao desenvolvimento da IA: como equilibrar a eficiência e a segurança? Quanto mais próxima a inteligência monolítica estiver da AGI, maior o risco de tomada de decisão em caixa-preta. Embora a colaboração multiagente possa espalhar riscos, ela pode perder janelas críticas de tomada de decisão devido a atrasos na comunicação.
A evolução de Manus ampliou invisivelmente os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA. Por exemplo, buracos negros de privacidade de dados: em cenários médicos, Manus precisa de acesso em tempo real aos dados genômicos dos pacientes; Durante as negociações financeiras, pode tocar em informações financeiras não divulgadas da empresa; Por exemplo, a armadilha do viés algorítmico, nas negociações de contratação, Manus dá recomendações salariais abaixo da média para candidatos de uma determinada etnia; Ao rever contratos legais, a taxa de erro de julgamento dos termos da indústria emergente é quase metade. Outro exemplo é a vulnerabilidade de ataque adversarial, em que hackers implantam frequências de voz específicas para permitir que Manus julgue mal o alcance da oferta do oponente durante as negociações.
Temos que enfrentar um terrível ponto problemático para os sistemas de IA: quanto mais inteligente o sistema, maior a superfície de ataque.
No entanto, segurança é uma palavra que tem sido muito mencionada na web3, e há uma variedade de métodos de criptografia derivados da estrutura do triângulo impossível de V (redes blockchain não podem alcançar segurança, descentralização e escalabilidade ao mesmo tempo):
A ideia central do Modelo de Segurança Zero Trust :* é "não confiar em ninguém, verificar sempre", ou seja, os dispositivos não devem ser confiáveis por padrão, independentemente de estarem na rede interna ou não. Este modelo enfatiza autenticação e autorização rigorosas para cada solicitação de acesso para garantir a segurança do sistema. Identidade Descentralizada (DID): A DID é um conjunto de padrões de identificação que permitem que as entidades sejam identificadas de forma verificável e persistente, sem a necessidade de um registro centralizado. Isso permite um novo modelo de identidade digital descentralizada, muitas vezes comparada à identidade auto-soberana, que é uma parte essencial da Web3. A Encriptação Totalmente Homomórfica (FHE) é uma técnica de encriptação avançada que permite a computação arbitrária em dados encriptados sem os desencriptar. Isto significa que um terceiro pode operar no texto cifrado, e o resultado obtido após a desencriptação é o mesmo que o resultado da mesma operação no texto simples. Esse recurso é importante para cenários que exigem computação sem expor dados brutos, como computação em nuvem e terceirização de dados.
Modelos de segurança zero trust e DIDs têm um certo número de projetos em várias rodadas de mercados em alta, e eles tiveram sucesso ou se afogaram na onda de criptografia, e como o método de criptografia mais jovem: Fully Homomorphic Encryption (FHE) também é um grande assassino para resolver problemas de segurança na era da IA. A criptografia totalmente homomórfica (FHE) é uma tecnologia que permite que a computação ocorra em dados criptografados.
Como corrigi-lo?
Primeiro, ao nível dos dados. Todas as informações inseridas pelo usuário (incluindo biometria, tom de voz) são processadas em um estado criptografado, e até mesmo o próprio Manus não pode descriptografar os dados originais. Por exemplo, no caso de diagnóstico médico, os dados genômicos do paciente são analisados em texto cifrado para evitar o vazamento de informações biológicas.
Nível algorítmico. O "treinamento de modelo criptográfico" alcançado através da FHE torna impossível para os desenvolvedores espiar o caminho de tomada de decisão da IA.
Ao nível da sinergia. A criptografia de limite é usada para comunicações de vários agentes, e um único nó pode ser violado sem causar vazamento global de dados. Mesmo em exercícios de ataque e defesa da cadeia de suprimentos, os atacantes se infiltram em vários agentes para obter uma visão completa do negócio.
Devido a limitações técnicas, a segurança da web3 pode não estar diretamente relacionada com a maioria dos utilizadores, mas está inextricavelmente ligada a interesses indiretos.
Lançado na mainnet Ethereum em 2017, o uPort foi provavelmente o primeiro projeto de identidade descentralizada (DID) a ser lançado na mainnet. Em termos do modelo de segurança Zero Trust, a NKN lançou sua mainnet em 2019. Mind Network é o primeiro projeto FHE a ser lançado na mainnet, e assumiu a liderança na cooperação com ZAMA, Google, DeepSeek, etc.
uPort e NKN já são projetos que eu nunca ouvi falar, e parece que os projetos de segurança realmente não estão sendo atendidos pelos especuladores, então vamos esperar para ver se a rede Mind pode escapar dessa maldição e se tornar um líder no campo da segurança.
O futuro está aqui. Quanto mais próxima a IA estiver da inteligência humana, mais ela precisará de defesas não humanas. O valor da FHE não é apenas resolver os problemas de hoje, mas também abrir caminho para a era da IA forte. Neste caminho traiçoeiro para a AGI, a FHE não é uma opção, mas uma necessidade de sobrevivência.