توازن الأمان والكفاءة في الذكاء الاصطناعي: تأملات مستوحاة من نموذج مانس
مؤخراً، حقق نموذج Manus تقدمًا ملحوظًا في اختبارات GAIA، حيث تفوق أداؤه على نماذج اللغة الكبيرة من نفس المستوى. يعني هذا الإنجاز أن Manus قادر على التعامل مع المهام المعقدة بشكل مستقل، مثل المفاوضات التجارية الدولية، التي تشمل تحليل العقود، وتطوير الاستراتيجيات، وإنشاء الحلول. تكمن ميزة Manus في قدرته على تفكيك الأهداف الديناميكية، وقدرته على الاستدلال عبر الأنماط، وقدرته على التعلم المعزز بالذاكرة. يمكنه تقسيم المهام المعقدة إلى مهام فرعية قابلة للتنفيذ، ومعالجة أنواع متعددة من البيانات، وزيادة كفاءة اتخاذ القرار وتقليل معدل الخطأ من خلال التعلم المعزز.
أدى ظهور Manus مرة أخرى إلى إثارة النقاش حول مسار تطور الذكاء الاصطناعي: هل نسير نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الوحيد، أم نظام الوكلاء المتعددين (MAS) الذي يهيمن بالتعاون؟ هذا السؤال يعكس في الواقع الت contradiction الأساسية حول كيفية تحقيق التوازن بين الكفاءة والأمان في تطور الذكاء الاصطناعي. مع اقتراب الذكاء الفردي من AGI، تزداد مخاطر عدم شفافية عملية اتخاذ القرار؛ بينما يمكن أن يؤدي التعاون بين الوكلاء المتعددين إلى توزيع المخاطر، إلا أنه قد يفوت الفرص الحاسمة في اتخاذ القرار بسبب تأخير الاتصالات.
لقد زادت تقدمات Manus أيضًا من المخاطر المتأصلة في تطوير الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في السيناريوهات الطبية، يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى بيانات الجينوم الحساسة للمرضى؛ وفي المفاوضات المالية، قد تتضمن معلومات مالية للشركات لم يتم الإفصاح عنها. علاوة على ذلك، قد تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي تحيزات في الخوارزميات، مثل تقديم اقتراحات غير عادلة للرواتب لمجموعات معينة خلال عملية التوظيف، أو وجود معدل خطأ مرتفع في تقييم شروط الصناعات الناشئة عند مراجعة العقود القانونية. والأكثر خطورة، قد تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي هجمات عدائية، حيث يقوم القراصنة بالتدخل في قدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات من خلال ترددات صوتية معينة.
تسلط هذه التحديات الضوء على اتجاه مقلق: كلما زادت ذكاء أنظمة الذكاء الاصطناعي، زادت أيضًا مساحة الهجوم المحتملة.
في مجال العملات المشفرة والبلوكشين، كانت الأمان دائمًا محور التركيز الرئيسي. مستلهمًا من نظرية "مثلث المستحيل" التي اقترحها مؤسس الإيثيريوم فيتاليك بوترين، نشأت في هذا المجال مجموعة متنوعة من تقنيات التشفير:
نموذج الأمان بدون ثقة: يعتمد هذا النموذج على فكرة "لا تثق أبدًا، تحقق دائمًا"، ويقوم بالتحقق من الهوية والتفويض بشكل صارم في كل طلب وصول.
الهوية اللامركزية (DID): هذه معيار تعريف الهوية الذي لا يحتاج إلى هيئة تسجيل مركزية، مما يوفر أفكارًا جديدة لإدارة الهوية في عصر Web3.
التشفير المتجانس بالكامل (FHE): تسمح هذه التقنية بإجراء حسابات على البيانات في حالة مشفرة، وهو أمر بالغ الأهمية لحماية الخصوصية في سيناريوهات مثل الحوسبة السحابية وإسناد البيانات.
التشفير المتجانس بالكامل كونه تقنية ناشئة، من المتوقع أن يصبح أداة رئيسية لحل مشكلات الأمان في عصر الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يلعب دورًا في عدة جوانب:
على المستوى البياني: يتم معالجة جميع المعلومات المدخلة من قبل المستخدم (بما في ذلك السمات البيولوجية، الصوت، إلخ) في حالة مشفرة، حتى نظام الذكاء الاصطناعي نفسه لا يمكنه فك تشفير البيانات الأصلية.
على مستوى الخوارزمية: من خلال FHE لتحقيق "تدريب نموذج مشفر"، مما يجعل حتى المطورين غير قادرين على فهم عملية اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي مباشرة.
على المستوى التعاوني: يتم استخدام التشفير القائم على العتبة في الاتصالات بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، حتى لو تم اختراق عقدة واحدة، فلن يؤدي ذلك إلى تسرب البيانات العالمية.
على الرغم من أن تقنيات أمان Web3 قد لا تكون مرتبطة مباشرة بالمستخدمين العاديين، إلا أن لها تأثير غير مباشر على الجميع. في هذا العالم الرقمي المليء بالتحديات، فإن تعزيز قدرات الحماية الأمنية باستمرار هو المفتاح لتجنب أن تصبح "عشب".
مع اقتراب تقنية الذكاء الاصطناعي من مستويات الذكاء البشري، نحن بحاجة أكبر إلى أنظمة دفاع متقدمة. التشفير المتجانس الكامل لا يمكنه فقط حل مشكلات الأمان الحالية، بل يؤسس أيضاً لحقبة الذكاء الاصطناعي الأقوى في المستقبل. على الطريق نحو الذكاء الاصطناعي العام، لم يعد FHE خيارًا، بل أصبح شرطًا ضروريًا لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل آمن.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 7
أعجبني
7
5
مشاركة
تعليق
0/400
FOMOmonster
· منذ 11 س
قوي جداً، لقد قلب التقليد.
شاهد النسخة الأصليةرد0
WhaleWatcher
· منذ 11 س
إنه مثير للاهتمام قليلاً، لكن بغض النظر عن مدى تقدم الذكاء الاصطناعي، لا يجب عليه القضاء على البشر.
نموذج Manus يحقق تقدمًا في أداء الذكاء الاصطناعي، وقد يصبح التشفير المتماثل بالكامل مفتاح أمان AGI.
توازن الأمان والكفاءة في الذكاء الاصطناعي: تأملات مستوحاة من نموذج مانس
مؤخراً، حقق نموذج Manus تقدمًا ملحوظًا في اختبارات GAIA، حيث تفوق أداؤه على نماذج اللغة الكبيرة من نفس المستوى. يعني هذا الإنجاز أن Manus قادر على التعامل مع المهام المعقدة بشكل مستقل، مثل المفاوضات التجارية الدولية، التي تشمل تحليل العقود، وتطوير الاستراتيجيات، وإنشاء الحلول. تكمن ميزة Manus في قدرته على تفكيك الأهداف الديناميكية، وقدرته على الاستدلال عبر الأنماط، وقدرته على التعلم المعزز بالذاكرة. يمكنه تقسيم المهام المعقدة إلى مهام فرعية قابلة للتنفيذ، ومعالجة أنواع متعددة من البيانات، وزيادة كفاءة اتخاذ القرار وتقليل معدل الخطأ من خلال التعلم المعزز.
أدى ظهور Manus مرة أخرى إلى إثارة النقاش حول مسار تطور الذكاء الاصطناعي: هل نسير نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الوحيد، أم نظام الوكلاء المتعددين (MAS) الذي يهيمن بالتعاون؟ هذا السؤال يعكس في الواقع الت contradiction الأساسية حول كيفية تحقيق التوازن بين الكفاءة والأمان في تطور الذكاء الاصطناعي. مع اقتراب الذكاء الفردي من AGI، تزداد مخاطر عدم شفافية عملية اتخاذ القرار؛ بينما يمكن أن يؤدي التعاون بين الوكلاء المتعددين إلى توزيع المخاطر، إلا أنه قد يفوت الفرص الحاسمة في اتخاذ القرار بسبب تأخير الاتصالات.
لقد زادت تقدمات Manus أيضًا من المخاطر المتأصلة في تطوير الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في السيناريوهات الطبية، يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى بيانات الجينوم الحساسة للمرضى؛ وفي المفاوضات المالية، قد تتضمن معلومات مالية للشركات لم يتم الإفصاح عنها. علاوة على ذلك، قد تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي تحيزات في الخوارزميات، مثل تقديم اقتراحات غير عادلة للرواتب لمجموعات معينة خلال عملية التوظيف، أو وجود معدل خطأ مرتفع في تقييم شروط الصناعات الناشئة عند مراجعة العقود القانونية. والأكثر خطورة، قد تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي هجمات عدائية، حيث يقوم القراصنة بالتدخل في قدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات من خلال ترددات صوتية معينة.
تسلط هذه التحديات الضوء على اتجاه مقلق: كلما زادت ذكاء أنظمة الذكاء الاصطناعي، زادت أيضًا مساحة الهجوم المحتملة.
في مجال العملات المشفرة والبلوكشين، كانت الأمان دائمًا محور التركيز الرئيسي. مستلهمًا من نظرية "مثلث المستحيل" التي اقترحها مؤسس الإيثيريوم فيتاليك بوترين، نشأت في هذا المجال مجموعة متنوعة من تقنيات التشفير:
نموذج الأمان بدون ثقة: يعتمد هذا النموذج على فكرة "لا تثق أبدًا، تحقق دائمًا"، ويقوم بالتحقق من الهوية والتفويض بشكل صارم في كل طلب وصول.
الهوية اللامركزية (DID): هذه معيار تعريف الهوية الذي لا يحتاج إلى هيئة تسجيل مركزية، مما يوفر أفكارًا جديدة لإدارة الهوية في عصر Web3.
التشفير المتجانس بالكامل (FHE): تسمح هذه التقنية بإجراء حسابات على البيانات في حالة مشفرة، وهو أمر بالغ الأهمية لحماية الخصوصية في سيناريوهات مثل الحوسبة السحابية وإسناد البيانات.
التشفير المتجانس بالكامل كونه تقنية ناشئة، من المتوقع أن يصبح أداة رئيسية لحل مشكلات الأمان في عصر الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يلعب دورًا في عدة جوانب:
على المستوى البياني: يتم معالجة جميع المعلومات المدخلة من قبل المستخدم (بما في ذلك السمات البيولوجية، الصوت، إلخ) في حالة مشفرة، حتى نظام الذكاء الاصطناعي نفسه لا يمكنه فك تشفير البيانات الأصلية.
على مستوى الخوارزمية: من خلال FHE لتحقيق "تدريب نموذج مشفر"، مما يجعل حتى المطورين غير قادرين على فهم عملية اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي مباشرة.
على المستوى التعاوني: يتم استخدام التشفير القائم على العتبة في الاتصالات بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، حتى لو تم اختراق عقدة واحدة، فلن يؤدي ذلك إلى تسرب البيانات العالمية.
على الرغم من أن تقنيات أمان Web3 قد لا تكون مرتبطة مباشرة بالمستخدمين العاديين، إلا أن لها تأثير غير مباشر على الجميع. في هذا العالم الرقمي المليء بالتحديات، فإن تعزيز قدرات الحماية الأمنية باستمرار هو المفتاح لتجنب أن تصبح "عشب".
مع اقتراب تقنية الذكاء الاصطناعي من مستويات الذكاء البشري، نحن بحاجة أكبر إلى أنظمة دفاع متقدمة. التشفير المتجانس الكامل لا يمكنه فقط حل مشكلات الأمان الحالية، بل يؤسس أيضاً لحقبة الذكاء الاصطناعي الأقوى في المستقبل. على الطريق نحو الذكاء الاصطناعي العام، لم يعد FHE خيارًا، بل أصبح شرطًا ضروريًا لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل آمن.