# Manusモデルの性能突破がAIセキュリティの考察を引き起こす最近、ManusモデルはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、同クラスの大規模モデルを超える卓越した性能を示しました。この成果は、Manusが複雑なタスクを独立して処理できることを意味しており、国際的なビジネス交渉において、契約条項の分析、戦略の策定、プランの生成などの複数の過程を含みます。Manusの利点は、動的目標の分解、クロスモーダル推論、記憶強化学習などの分野に主に現れます。大規模なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまなタイプのデータを処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を継続的に向上させ、エラー率を低下させることができます。Manusの進歩は再び業界内で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）が天下を統一するのか、それとも複数の知能を持つシステム（MAS）が協調して主導するのか。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に近づくにつれて、その意思決定プロセスの不透明性リスクも増加します。一方で、複数の知能が協調することでリスクを分散できるものの、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固有のリスクを無意識のうちに拡大しています。例えば、医療のシーンでは、Manusは患者のセンシティブなデータにリアルタイムでアクセスする必要があります。また、金融交渉では、企業の未公開情報が関与する可能性があります。さらに、アルゴリズムのバイアス問題も無視できません。例えば、採用プロセスにおいて特定のグループに対する給与提案が低くなる可能性や、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が高くなることがあります。さらに深刻なのは、AIシステムが対抗的攻撃に直面する可能性があることです。例えば、ハッカーが特定の音声周波数を通じてManusの交渉判断を妨害することがあります。これらの課題は、AIシステムがよりインテリジェントになるほど、その潜在的な攻撃面も広がるという懸念すべき事実を浮き彫りにしています。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d8f9f7a6403c227fe590b5571b7e5a14)Web3の分野では、安全性が常に注目される話題です。イーサリアムの創設者であるヴィタリック・ブテリンが提唱した「不可能な三角形」理論（ブロックチェーンネットワークが安全性、分散化、スケーラビリティを同時に実現するのが難しいこと）は、さまざまな暗号技術の発展に影響を与えました：1. ゼロトラストセキュリティモデル：すべてのアクセスリクエストを厳格に検証し、デバイスやユーザーをデフォルトで信頼しないことを強調します。2. 分散型ID（DID）：中央集権的な登録なしで、実体が検証可能なアイデンティティを取得できるようにします。3. 完全同態暗号（FHE）：暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを許可し、元のデータを復号する必要はありません。その中で、完全同型暗号（FHE）は新興技術として、AI時代のセキュリティ問題を解決するための重要なツールになることが期待されています。FHEはデータのプライバシーを保護しながら複雑な計算を行うことを可能にし、元のデータを公開せずに分析を行う必要があるシナリオにおいて特に重要です。AIセキュリティの課題に対処する上で、FHEは以下のいくつかの面で役割を果たすことができます：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、AIシステム自体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ようにします。3. 協調レベル：複数のAIエージェント間の通信は閾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つながりません。Web3セキュリティ技術は一般のユーザーにとって抽象的かもしれませんが、その影響は深遠です。この挑戦に満ちた環境において、セキュリティ防護能力の向上を絶えず図ることが重要です。歴史的に、いくつかのプロジェクトがWeb3セキュリティ分野で試みを行ってきました。例えば、uPortは2017年にEthereumメインネットで分散型アイデンティティソリューションを発表しました。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リリースしました。また、FHE分野では、Mind Networkが初めてメインネットを立ち上げ、ZAMA、Google、DeepSeekなどの機関と協力しています。初期のセキュリティプロジェクトは広く注目されていなかったかもしれませんが、AI技術の急速な発展に伴い、FHEなどのセキュリティ技術の重要性がますます顕著になります。これらは現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、未来の強いAI時代の基盤を築くものです。AGIへの道のりにおいて、FHEなどのセキュリティ技術はもはや選択肢ではなく、AIシステムが信頼性を持って運用されるための必要な保障となります。
Manusモデルの性能が突破し、完全同型暗号化がAIセキュリティの鍵となる可能性がある
Manusモデルの性能突破がAIセキュリティの考察を引き起こす
最近、ManusモデルはGAIAベンチマークテストで画期的な成果を上げ、同クラスの大規模モデルを超える卓越した性能を示しました。この成果は、Manusが複雑なタスクを独立して処理できることを意味しており、国際的なビジネス交渉において、契約条項の分析、戦略の策定、プランの生成などの複数の過程を含みます。Manusの利点は、動的目標の分解、クロスモーダル推論、記憶強化学習などの分野に主に現れます。大規模なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分解し、さまざまなタイプのデータを処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を継続的に向上させ、エラー率を低下させることができます。
Manusの進歩は再び業界内で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）が天下を統一するのか、それとも複数の知能を持つシステム（MAS）が協調して主導するのか。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に近づくにつれて、その意思決定プロセスの不透明性リスクも増加します。一方で、複数の知能が協調することでリスクを分散できるものの、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固有のリスクを無意識のうちに拡大しています。例えば、医療のシーンでは、Manusは患者のセンシティブなデータにリアルタイムでアクセスする必要があります。また、金融交渉では、企業の未公開情報が関与する可能性があります。さらに、アルゴリズムのバイアス問題も無視できません。例えば、採用プロセスにおいて特定のグループに対する給与提案が低くなる可能性や、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が高くなることがあります。さらに深刻なのは、AIシステムが対抗的攻撃に直面する可能性があることです。例えば、ハッカーが特定の音声周波数を通じてManusの交渉判断を妨害することがあります。
これらの課題は、AIシステムがよりインテリジェントになるほど、その潜在的な攻撃面も広がるという懸念すべき事実を浮き彫りにしています。
! 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
Web3の分野では、安全性が常に注目される話題です。イーサリアムの創設者であるヴィタリック・ブテリンが提唱した「不可能な三角形」理論（ブロックチェーンネットワークが安全性、分散化、スケーラビリティを同時に実現するのが難しいこと）は、さまざまな暗号技術の発展に影響を与えました：
ゼロトラストセキュリティモデル：すべてのアクセスリクエストを厳格に検証し、デバイスやユーザーをデフォルトで信頼しないことを強調します。
分散型ID（DID）：中央集権的な登録なしで、実体が検証可能なアイデンティティを取得できるようにします。
完全同態暗号（FHE）：暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを許可し、元のデータを復号する必要はありません。
その中で、完全同型暗号（FHE）は新興技術として、AI時代のセキュリティ問題を解決するための重要なツールになることが期待されています。FHEはデータのプライバシーを保護しながら複雑な計算を行うことを可能にし、元のデータを公開せずに分析を行う必要があるシナリオにおいて特に重要です。
AIセキュリティの課題に対処する上で、FHEは以下のいくつかの面で役割を果たすことができます：
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、AIシステム自体も元のデータを解読できません。
アルゴリズムの面：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ようにします。
協調レベル：複数のAIエージェント間の通信は閾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つながりません。
Web3セキュリティ技術は一般のユーザーにとって抽象的かもしれませんが、その影響は深遠です。この挑戦に満ちた環境において、セキュリティ防護能力の向上を絶えず図ることが重要です。
歴史的に、いくつかのプロジェクトがWeb3セキュリティ分野で試みを行ってきました。例えば、uPortは2017年にEthereumメインネットで分散型アイデンティティソリューションを発表しました。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リリースしました。また、FHE分野では、Mind Networkが初めてメインネットを立ち上げ、ZAMA、Google、DeepSeekなどの機関と協力しています。
初期のセキュリティプロジェクトは広く注目されていなかったかもしれませんが、AI技術の急速な発展に伴い、FHEなどのセキュリティ技術の重要性がますます顕著になります。これらは現在のセキュリティ問題を解決するだけでなく、未来の強いAI時代の基盤を築くものです。AGIへの道のりにおいて、FHEなどのセキュリティ技術はもはや選択肢ではなく、AIシステムが信頼性を持って運用されるための必要な保障となります。