AIセキュリティ問題がますます顕在化し、完全同型暗号化が解決策となる

最近、Manusという名前のAIモデルがGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、そのパフォーマンスは同クラスの大型言語モデルを超えました。Manusは、契約分析、戦略プランニング、方案策定などの複数のプロセスを含む国際ビジネス交渉のような複雑なタスクを独立して完了する能力を示しました。従来のシステムと比較して、Manusは動的目標分解、クロスモーダル推論、メモリ強化学習の面で明らかな優位性を持っています。大規模なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分割し、さまざまな種類のデータを同時に処理し、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。

! 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の出現は再び業界内でのAIの発展パス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）へ向かうのか、それとも多エージェントシステム（MAS）へ向かうのか？これは実際にはAIの発展における効率と安全のバランスを取るという核心的な矛盾を反映しています。単一の知能がAGIに近づくほど、その意思決定プロセスはより不透明になり、リスクも増加します。一方、多エージェントの協力はリスクを分散させることができますが、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ります。

AIシステムがますますスマートになるにつれて、その潜在的なセキュリティリスクも拡大しています。例えば、医療シナリオにおいて、AIは患者のセンシティブな遺伝子データにアクセスする必要があります；金融交渉においては、公開されていない企業の財務情報が関与する可能性があります。さらに、AIシステムにはアルゴリズムのバイアスが存在する可能性があり、特定のグループに対して不公平な給与提案を行う採用プロセスが含まれます。さらに深刻なのは、AIシステムがハッカーの攻撃の対象となり、特定の信号を埋め込むことでその判断に影響を与える可能性があることです。

これらの課題に対処するために、業界はいくつかのセキュリティ戦略を提案しており、その中で完全同型暗号化（Fully Homomorphic Encryption、FHE）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。FHEは、暗号化された状態でデータを計算することを可能にし、これはAIシステム自体でさえ元のデータを解読できないことを意味します。

データの観点から、FHEはユーザーが入力したすべての情報（生体情報、音声など）が暗号化された状態で処理され、情報漏洩を効果的に防ぎます。アルゴリズムの観点から、FHEは「暗号化モデル訓練」を実現しており、開発者でさえAIの意思決定プロセスを覗き見ることができません。マルチエージェント協力の観点から、閾値暗号化技術を使用することで、単一のノードが攻撃されても、グローバルデータの漏洩を引き起こすことはありません。

Web3セキュリティ技術は一般ユーザーと直接的な関係がないかもしれませんが、すべての人に深い影響を与えています。この挑戦に満ちたデジタル世界では、積極的にセキュリティ対策を講じなければ、ユーザーは自分の権利を守ることが難しくなるでしょう。

現在、複数のプロジェクトがWeb3セキュリティ分野での探求を始めています。例えば、あるプロジェクトは主ネットワークでFHE技術を初めて実現し、複数の有名なテクノロジー企業と協力しています。しかし、セキュリティプロジェクトはしばしば投機家に好まれず、この状況を打破し、セキュリティ分野のリーダーとなることができるかどうかは、時間が証明するまで待たなければなりません。

AI技術が人間の知能レベルに近づくにつれて、非伝統的な防御システムの重要性が増しています。FHE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時代の基盤を築くものです。AGIへの道のりにおいて、FHEはもはや選択肢ではなく、AIの安全な発展を確保するための必要条件となっています。