AI Gelişiminde Yeni Bir Atılım: Manus Modeli Eş Değer Büyük Modelleri Geride Bırakarak Güvenlik Endişeleri Yarattı

Son zamanlarda, Manus modeli GAIA benchmark testinde çarpıcı başarılar elde etti ve performansı benzer büyüklükteki büyük dil modellerini geride bıraktı. Bu başarı, Manus'un karmaşık görevleri ele almadaki olağanüstü yeteneğini gösteriyor, örneğin çok yönlü becerileri içeren uluslararası ticaret müzakereleri gibi senaryolar. Manus'un avantajları esas olarak dinamik hedef parçalama, çok modlu akıl yürütme ve hafıza artırıcı öğrenme gibi konularda ortaya çıkmaktadır. Büyük görevleri yüzlerce alt göreve bölebilir, çeşitli veri türlerini aynı anda işleyebilir ve pekiştirmeli öğrenme ile karar verme verimliliğini sürekli artırarak hata oranını düşürebilir.

Bu gelişme, sektördeki AI gelişim yolu tartışmalarını yeniden alevlendirdi: Genel Yapay Zeka (AGI) yönünde tekil zeka yolu mu yoksa çoklu zeka sistemleri (MAS) iş birliği ile dağıtık bir yol mu tercih edilmeli? Bu iki yolun da avantajları ve dezavantajları var. AGI yolu, tek bir sistemin insanın kapsamlı karar verme yeteneğine yaklaşmasını hedeflerken, MAS yolu ise birden fazla uzmanlık alanındaki zeka sistemlerinin iş birliği yapmasına odaklanıyor.

Ancak, AI sistemleri giderek daha akıllı hale geldikçe, potansiyel riskleri de sürekli artmaktadır. Başlıca endişeler şunlardır:

1. Veri gizliliği: Sağlık, finans gibi hassas alanlarda, AI sistemlerinin büyük miktarda gizli verilere erişmesi gerekmektedir.
2. Algoritma önyargısı: AI, bazı karar verme süreçlerinde adaletsiz veya ayrımcı eğilimler gösterebilir.
3. Güvenlik açıkları: Yüksek derecede akıllı sistemler, hacker saldırıları için önemli hedefler haline gelebilir.

Bu zorluklarla başa çıkmak için sektör, çeşitli kripto teknolojileri ve güvenlik modellerini araştırıyor:

• Sıfır Güven Güvenlik Modeli: Her erişim isteğinin titiz bir şekilde doğrulanmasına vurgu yapar.
• Merkeziyetsiz Kimlik (DID): Merkezi bir kayda ihtiyaç duymadan doğrulanabilir ve kalıcı kimlik tanımlaması sağlar.
• Tam Eşleme Şifrelemesi (FHE): Verilerin şifreli durumda işlenmesine izin verir, gizliliği korur.

Bunların arasında, tamamen homomorfik şifreleme, AI çağında güvenlik sorunlarını çözmenin anahtar teknolojilerinden biri olarak görülmektedir. Kullanıcı gizliliğini veri düzeyinde koruyabilir, şifreli model eğitimi algoritma düzeyinde gerçekleştirebilir ve iletişimi korumak için eşik şifreleme kullanabilir.

Kripto para alanında güvenlik teknolojileri her zaman sıcak bir konu olmasına rağmen, birçok yenilikçi projeye yeterince ilgi gösterilmemiştir. Örneğin, erken dönem merkeziyetsiz kimlik projeleri ve sıfır güven modelini benimseyen blockchain ağları, piyasada uzun vadeli bir ilgi görememiştir. Şu anda, bazı yeni FHE projeleri bu teknolojiyi gerçek senaryolara uygulamaya çalışmakta ve birçok teknoloji deviyle işbirliği yapmaktadır.

AI teknolojisi insan zekası seviyesine yaklaştıkça, güçlü bir güvenlik savunma sisteminin kurulması giderek daha önemli hale geliyor. Tam homomorfik şifreleme gibi teknolojiler yalnızca mevcut güvenlik zorluklarını çözmekle kalmayacak, aynı zamanda gelecekteki güçlü AI çağının temelini de atacak. AGI'ye giden yolda, bu güvenlik teknolojileri artık bir seçenek değil, AI sistemlerinin güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için gerekli koşullardır.