# ManusがGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、AIの発展経路に関する議論を引き起こしましたManusはGAIAベンチマークテストで卓越した性能を示し、同クラスの大型言語モデルを超えました。この成果は、Manusが契約条項の分析、戦略の策定、プランの生成など、複雑なタスクを独立して完遂する能力を持っていることを示しています。Manusの優位性は主に3つの側面にあります：動的目標分解、クロスモーダル推論、そして記憶強化学習です。複雑なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまな種類のデータを処理し、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。Manusの出現は再び業界内でAIの発展経路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）の統一モデルに向かうのか、それとも多エージェントシステム（MAS）の協調主導になるのか？この問題はManusのデザイン理念に関わっており、二つの可能な発展方向を示唆しています：1. AGIの道筋：単一の知能システムの能力を不断に向上させることによって、徐々に人間の総合的な意思決定レベルに近づける。2. MAS経路：Manusをスーパーコーディネーターとして位置付け、数千の専門分野のエージェントが協調して作業するよう指揮します。表面上、これは技術的なアプローチの違いについてですが、実際にはAIの発展における根本的な矛盾を反映しています：効率と安全性のバランスをどう取るか？単一の知能システムがAGIに近づくほど、その意思決定プロセスの不透明性のリスクは高まります。一方で、多エージェントの協調はリスクを分散できますが、通信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の進歩は、AIの発展に固有のリスクを無形のうちに拡大しました。例えば：1. データプライバシーの問題：医療分野では、Manusが患者のゲノムデータにリアルタイムでアクセスする必要があるかもしれません；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。2. アルゴリズムのバイアス：採用プロセスにおいて、Manusは特定のグループに対して不公平な給与提案を行う可能性があります; 法律契約のレビューにおいて、新興業界の条項に対する誤判率は最大50%に達する可能性があります。3. 対抗的攻撃の脆弱性：ハッカーは特定の音声信号を埋め込むことによって、Manusが交渉中に相手の提示範囲を誤って判断させる可能性があります。これらの問題は、懸念すべきトレンドを浮き彫りにしています。つまり、スマートシステムが強力であればあるほど、その潜在的な攻撃面も広がるということです。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d8f9f7a6403c227fe590b5571b7e5a14)Web3分野では、安全性は常に注目されているテーマです。イーサリアムの創始者であるV神が提唱した「不可能三角理論」（ブロックチェーンネットワークは、安全性、分散化、スケーラビリティを同時に実現することができない）は、さまざまな暗号技術の発展にインスピレーションを与えました。1. ゼロトラストセキュリティモデル："決して信頼せず、常に検証する"という原則に従い、すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と権限付与を行います。2. 分散型アイデンティティ（DID）：中央集権的な登録機関を必要としないアイデンティティ認識基準であり、新しいタイプの分散型デジタルアイデンティティ管理を実現します。3. 完全同態暗号（FHE）：暗号化された状態でデータを計算することを可能にし、原データを保護する必要があるクラウドコンピューティングやデータアウトソーシングのシナリオに適しています。これらの技術の中で、完全同型暗号はAI時代のセキュリティ問題を解決するための鍵となる技術と見なされています。これは以下のいくつかのレベルで保護を提供することができます：1. データレベル：ユーザーが入力したすべての情報（生体情報、音声など）は暗号化された状態で処理され、Manus自身も元のデータを解読できません。2. アルゴリズムの面：FHEを通じて"暗号化されたモデルのトレーニング"を実現し、開発者さえもAIの意思決定プロセスを直接理解できないようにします。3. 協調の面：複数のエージェント間の通信はしきい値暗号を使用しており、単一のノードが攻撃されても、全体のデータ漏洩には至りません。Web3のセキュリティ技術は一般のユーザーにとって遠い存在に見えるかもしれませんが、それらは誰にとっても利益と密接に関連しています。この挑戦的な環境の中で、セキュリティ対策を強化し続けることが"韭菜"になるのを避けるための鍵です。いくつかの注目すべきプロジェクトには、- uPort：おそらく最初にイーサリアムのメインネット上で発表された分散型アイデンティティプロジェクト。- NKN：ゼロトラストセキュリティモデルにおいて成果を上げている。- Mind Network：初のメインネット上で立ち上げられたFHEプロジェクトとして、多くの著名な機関と協力関係を築いています。安全なプロジェクトはしばしば投機家に好まれませんが、AIとブロックチェーン技術の長期的な発展にとって重要です。AI技術が人間の知能レベルにますます近づくにつれて、非従来型の防御システムがますます重要になっています。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時代の基礎を築きます。AGIへの道において、FHEは選択肢から生存必需品へと変わりました。
ManusがGAIAテストを突破し、AIの発展経路と安全性に関する議論を引き起こす
ManusがGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、AIの発展経路に関する議論を引き起こしました
ManusはGAIAベンチマークテストで卓越した性能を示し、同クラスの大型言語モデルを超えました。この成果は、Manusが契約条項の分析、戦略の策定、プランの生成など、複雑なタスクを独立して完遂する能力を持っていることを示しています。Manusの優位性は主に3つの側面にあります：動的目標分解、クロスモーダル推論、そして記憶強化学習です。複雑なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまな種類のデータを処理し、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。
Manusの出現は再び業界内でAIの発展経路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）の統一モデルに向かうのか、それとも多エージェントシステム（MAS）の協調主導になるのか？
この問題はManusのデザイン理念に関わっており、二つの可能な発展方向を示唆しています：
AGIの道筋：単一の知能システムの能力を不断に向上させることによって、徐々に人間の総合的な意思決定レベルに近づける。
MAS経路：Manusをスーパーコーディネーターとして位置付け、数千の専門分野のエージェントが協調して作業するよう指揮します。
表面上、これは技術的なアプローチの違いについてですが、実際にはAIの発展における根本的な矛盾を反映しています：効率と安全性のバランスをどう取るか？単一の知能システムがAGIに近づくほど、その意思決定プロセスの不透明性のリスクは高まります。一方で、多エージェントの協調はリスクを分散できますが、通信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の進歩は、AIの発展に固有のリスクを無形のうちに拡大しました。例えば：
データプライバシーの問題：医療分野では、Manusが患者のゲノムデータにリアルタイムでアクセスする必要があるかもしれません；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。
アルゴリズムのバイアス：採用プロセスにおいて、Manusは特定のグループに対して不公平な給与提案を行う可能性があります; 法律契約のレビューにおいて、新興業界の条項に対する誤判率は最大50%に達する可能性があります。
対抗的攻撃の脆弱性：ハッカーは特定の音声信号を埋め込むことによって、Manusが交渉中に相手の提示範囲を誤って判断させる可能性があります。
これらの問題は、懸念すべきトレンドを浮き彫りにしています。つまり、スマートシステムが強力であればあるほど、その潜在的な攻撃面も広がるということです。
! 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
Web3分野では、安全性は常に注目されているテーマです。イーサリアムの創始者であるV神が提唱した「不可能三角理論」（ブロックチェーンネットワークは、安全性、分散化、スケーラビリティを同時に実現することができない）は、さまざまな暗号技術の発展にインスピレーションを与えました。
ゼロトラストセキュリティモデル："決して信頼せず、常に検証する"という原則に従い、すべてのアクセス要求に対して厳格な認証と権限付与を行います。
分散型アイデンティティ（DID）：中央集権的な登録機関を必要としないアイデンティティ認識基準であり、新しいタイプの分散型デジタルアイデンティティ管理を実現します。
完全同態暗号（FHE）：暗号化された状態でデータを計算することを可能にし、原データを保護する必要があるクラウドコンピューティングやデータアウトソーシングのシナリオに適しています。
これらの技術の中で、完全同型暗号はAI時代のセキュリティ問題を解決するための鍵となる技術と見なされています。これは以下のいくつかのレベルで保護を提供することができます：
データレベル：ユーザーが入力したすべての情報（生体情報、音声など）は暗号化された状態で処理され、Manus自身も元のデータを解読できません。
アルゴリズムの面：FHEを通じて"暗号化されたモデルのトレーニング"を実現し、開発者さえもAIの意思決定プロセスを直接理解できないようにします。
協調の面：複数のエージェント間の通信はしきい値暗号を使用しており、単一のノードが攻撃されても、全体のデータ漏洩には至りません。
Web3のセキュリティ技術は一般のユーザーにとって遠い存在に見えるかもしれませんが、それらは誰にとっても利益と密接に関連しています。この挑戦的な環境の中で、セキュリティ対策を強化し続けることが"韭菜"になるのを避けるための鍵です。
いくつかの注目すべきプロジェクトには、
安全なプロジェクトはしばしば投機家に好まれませんが、AIとブロックチェーン技術の長期的な発展にとって重要です。AI技術が人間の知能レベルにますます近づくにつれて、非従来型の防御システムがますます重要になっています。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時代の基礎を築きます。AGIへの道において、FHEは選択肢から生存必需品へと変わりました。