Yapay Zeka Güvenliği sorunları belirginleşiyor, tamamen homomorfik şifreleme çözüm yolu olabilir

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, Manus GAIA benchmark testinde çığır açan sonuçlar elde etti ve performansı benzer büyüklükteki dil modellerini geride bıraktı. Manus, uluslararası ticari müzakereler gibi çok yönlü uzmanlık bilgisi gerektiren karmaşık görevleri bağımsız olarak tamamlama yeteneğini sergiliyor. Geleneksel sistemlerle karşılaştırıldığında, Manus dinamik hedef parçalama, çok modlu akıl yürütme ve hafıza artırımlı öğrenme gibi alanlarda önemli avantajlara sahiptir.

Ancak, Manus'un ilerlemesi sektörde AI gelişim yolu hakkında yoğun tartışmalara yol açtı: Gelecekte tek bir evrensel yapay zeka (AGI) mi ortaya çıkacak, yoksa birden fazla uzmanlaşmış zeka (MAS) iş birliği mi yapacak? Bu tartışma aslında AI gelişimindeki verimlilik ve güvenlik dengesi sorununu yansıtıyor. Tek bir zeka AGI'ye yaklaştığında, karar alma sürecinin belirsizliği riskleri artırırken; çoklu zeka iş birliği riskleri dağıtabilse de, iletişim gecikmeleri nedeniyle kritik karar verme anını kaçırma olasılığı doğabilir.

Manus'un gelişimi, AI'nın doğasında var olan güvenlik risklerini görünmez bir şekilde büyütmüştür. Tıbbi senaryolarda, hasta duyarlı genom verilerine erişim gereklidir; finansal müzakerelerde ise, şirketlerin kamuya açıklanmayan mali bilgilerini içerebilir. Ayrıca, AI sistemleri algoritmik önyargı ve karşıt saldırılar gibi sorunlarla da karşı karşıyadır. Örneğin, işe alım sürecinde belirli gruplara karşı haksız maaş önerileri ortaya çıkabilir ya da hukuki belgelerin gözden geçirilmesinde yeni ortaya çıkan sektör terimlerinin değerlendirilme doğruluğu düşük olabilir. Daha da ciddi bir durum, hackerların belirli ses sinyalleri enjekte ederek, AI sistemlerinin müzakerelerdeki yargılarını bozabilmesidir.

Bu zorluklarla karşı karşıya kalan endüstri, çeşitli güvenlik çözümleri keşfetmektedir. Bunlar arasında, tamamen homomorfik şifreleme (FHE) tekniği, Yapay Zeka çağındaki güvenlik sorunlarını çözmede güçlü bir araç olarak görülmektedir. FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya izin verir, hassas bilgileri işlemek için şifre çözmeye gerek yoktur.

Veri düzeyinde, FHE kullanıcı tarafından girilen tüm bilgilerin (biyometrik veriler, ses vb. dahil) şifreli bir durumda işlenmesini sağlar, hatta AI sistemi bile orijinal verileri çözüme kavuşturamaz. Algoritma düzeyinde, FHE aracılığıyla gerçekleştirilen "şifreleme modeli eğitimi", AI'nın karar alma sürecinin izlenmesini koruyabilir. Çoklu ajan işbirliği açısından, eşik şifreleme teknolojisinin kullanılması, tek bir düğümün ele geçirilmesinin küresel veri sızıntısına yol açmasını önleyebilir.

Web3 güvenlik teknolojileri sıradan kullanıcılar için uzak bir kavram gibi görünse de, kullanıcı çıkarlarını korumada son derece önemlidir. Blok zinciri sektöründe, merkeziyetsiz kimlik, sıfır güven güvenlik modelleri gibi güvenlik teknolojilerini araştıran bazı projeler bulunmaktadır. Ancak diğer daha dikkat çeken alanlara kıyasla, güvenlik projeleri genellikle spekülatörler tarafından tercih edilmez.

Yapay Zeka teknolojisi insan zekası seviyesine yaklaşırken, güçlü bir savunma sisteminin kurulması giderek daha önemli hale geliyor. Tamamen homomorfik şifreleme gibi güvenlik teknolojileri sadece mevcut sorunları çözmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekte daha güçlü bir Yapay Zeka çağı için de bir temel oluşturur. AGI'ye giden yolda, bu güvenlik teknolojileri artık bir seçenek değil, AI sistemlerinin güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için gerekli bir koşuldur.