AIセキュリティ問題が浮き彫りになり、完全同型暗号化が解決策となる可能性

人工知能技術の急速な発展に伴い、ManusはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、その性能は同レベルの大型言語モデルを超えています。Manusは、国際ビジネス交渉など多方面の専門知識を要する分野で、複雑なタスクを独立して遂行する能力を示しています。従来のシステムと比較して、Manusは動的な目標分解、クロスモーダル推論、そしてメモリ強化学習の面で顕著な利点を持っています。

! 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

しかし、Manusの進展は業界内でAIの発展経路についての熱い議論を引き起こしました：将来的には統一された汎用人工知能（AGI）が登場するのか、それとも複数の専門化された知能体（MAS）が協調して働くのか。この議論は実際にはAIの発展における効率と安全性のバランスの問題を反映しています。単一の知能体がAGIに近づくと、意思決定プロセスの不透明性がリスクを高めます。一方で、複数の知能体が協力することでリスクを分散させることができますが、コミュニケーション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に内在するセキュリティのリスクを無意識のうちに拡大しました。医療のシナリオでは、患者の敏感なゲノムデータにアクセスする必要があります。金融交渉では、企業の未公開の財務情報が関与する可能性があります。さらに、AIシステムはアルゴリズムのバイアスや敵対的攻撃などの問題にも直面しています。例えば、採用プロセスでは特定のグループに対して不公平な給与提案が行われる可能性があり、法的文書のレビューでは新興業界の条項の判断精度が低いかもしれません。さらに深刻なのは、ハッカーが特定の音声信号を埋め込むことで、交渉中のAIシステムの判断を妨害する可能性があることです。

これらの課題に直面して、業界はさまざまなセキュリティソリューションを模索しています。その中で、完全同型暗号化（FHE）技術は、AI時代のセキュリティ問題を解決するための強力なツールと見なされています。FHEは、暗号化されたデータ上で計算を行うことを可能にし、敏感な情報を解読せずに処理することができます。

データの観点から、FHEはユーザーが入力するすべての情報（生体認証、音声など）が暗号化された状態で処理されることを保証します。AIシステム自体も元のデータを解読することができません。アルゴリズムの観点から、FHEを通じて実現される"暗号化モデルのトレーニング"は、AIの意思決定プロセスが覗かれることを防ぐことができます。マルチエージェント協力の観点では、しきい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グローバルデータが漏洩するのを防ぎます。

Web3のセキュリティ技術は一般ユーザーにとって遠い存在に思えるかもしれませんが、ユーザーの利益を守るためには不可欠です。ブロックチェーン業界では、すでにいくつかのプロジェクトが分散型アイデンティティやゼロトラストセキュリティモデルなどのセキュリティ技術を探求しています。しかし、他のより注目されている分野と比べると、セキュリティプロジェクトはしばしば投機者に好まれません。

AI技術が人間の知能レベルにますます近づく中、強力な防御システムを構築することがますます重要になっています。完全同型暗号化(FHE)などのセキュリティ技術は、現在の問題を解決するだけでなく、将来のより強力なAI時代の基盤を築くものです。AGIへの道において、これらのセキュリティ技術は選択肢ではなく、AIシステムが信頼性を持って運用されるための必要条件となります。