AIセキュリティ: 完全同型暗号化または解決策になる可能性があります

最近、Manusという名前のAIシステムがGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、その性能は同等の大型言語モデルを超えました。Manusは、契約分析、戦略策定、提案生成などの複数のフェーズを含む国際的なビジネス交渉など、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、および記憶強化学習において優れた性能を発揮しています。大規模なタスクを多数の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまなデータタイプを同時に処理し、強化学習を通じて意思決定の効率と正確性を継続的に向上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の進歩は再び業界内でのAIの発展経路に関する議論を引き起こしました：汎用人工知能（AGI）に向かって進むのか、それとも多エージェントシステム（MAS）による協調が主導するのか？この議論は実質的にAIの発展における効率と安全のバランスをどう取るかという核心的な問題を反映しています。単体の知能がAGIに近づくほど、その意思決定プロセスの不透明性リスクは高まります。一方で、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。

Manusの発展は、AIシステムに固有のセキュリティリスクを浮き彫りにしています。例えば、医療シーンでは敏感な患者の遺伝子データが関与する可能性があります。金融交渉においては、未公開の企業財務情報に接触することがあります。さらに、AIシステムにはアルゴリズムの偏見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が行われることがあります。また、対抗攻撃のリスクもあり、ハッカーが特別な方法でAIシステムの判断を誤らせる可能性があります。

これらの課題は、懸念すべき傾向を浮き彫りにしています：AIシステムが賢くなるほど、その潜在的な攻撃面は広がります。

Web3の分野では、安全性が常に核心の関心事です。現在、これらの課題に対処するために多くの暗号化技術が発展しています：

1. ゼロトラストセキュリティモデル：このモデルでは、各アクセスリクエストに対して厳格な認証と承認を要求し、デフォルトのデバイスを信頼しません。

2. 分散型アイデンティティ（DID）：これは、集中型登録システムに依存せずに使用できる新しい分散型デジタルアイデンティティ標準です。

3. 完全同型暗号化（FHE）：これは、暗号化された状態でデータに対して計算を行うことを可能にする高度な暗号化技術です。

完全同型暗号化は、AI時代のセキュリティ問題を解決する重要なツールと見なされています。それは以下のいくつかの側面で役立ちます：

• データ面：ユーザーが入力したすべての情報は暗号化された状態で処理され、AIシステム自体も元のデータを解読できません。

• アルゴリズムの観点から：FHEを通じて「暗号化モデルのトレーニング」を実現し、開発者でさえAIの意思決定プロセスを直接観察できない。

• 協調レベル：複数のAIエージェント間の通信は、しきい値暗号化を使用することができ、単一のノードが侵害されても、グローバルデータの漏洩は発生しません。

Web3エコシステムでは、これらのセキュリティ技術を探求する複数のプロジェクトがすでに存在しています。例えば、uPortは2017年に分散型アイデンティティソリューションを導入し、NKNは2019年にゼロトラストモデルに基づくメインネットを発表しました。そして、完全同型暗号化の分野では、Mind Networkがメインネットで立ち上げられた最初のFHEプロジェクトであり、複数の著名な機関と協力しています。

AI技術が人間の知能レベルにますます近づくにつれて、強力な防御システムの構築がますます重要になっています。完全同型暗号化は、現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、将来のより強力なAI時代に備えることができます。AGIへの道のりにおいて、FHEは単なる選択肢ではなく、AIシステムが安全に運用されるための必要条件である可能性があります。