人工智能技術的進步與安全挑戰

近期，一款名爲Manus的人工智能系統在GAIA基準測試中取得了突破性成績，其性能超越了同層次的大型語言模型。Manus展現出了獨立完成復雜任務的能力，例如進行跨國商業談判，這涉及到合同條款分析、策略制定和方案生成等多個環節。與傳統系統相比，Manus的優勢在於其動態目標拆解能力、跨模態推理能力以及記憶增強學習能力。它能夠將大型任務分解成數百個可執行的子任務，同時處理多種類型的數據，並通過強化學習不斷提升自身的決策效率，降低錯誤率。

Manus的突破性進展再次引發了人工智能領域對未來發展路徑的討論：是朝着通用人工智能（AGI）的方向發展，還是多智能體系統（MAS）協同主導？這個問題背後實際上反映了人工智能發展中的一個核心矛盾：如何在效率和安全之間取得平衡？

隨着單體智能系統越來越接近AGI，其決策過程的不透明性風險也隨之增加。而多智能體協同雖然可以分散風險，但可能因爲通信延遲而錯過關鍵的決策時機。Manus的進化無形中放大了人工智能發展固有的風險，包括數據隱私泄露、算法偏見和對抗性攻擊等問題。

在醫療場景中，Manus需要實時訪問患者的敏感數據；在金融談判中，它可能接觸到企業的未公開信息。在招聘過程中，Manus可能對特定羣體給出不公平的薪資建議；在法律合同審核時，對新興行業條款的誤判率可能接近一半。此外，黑客可能通過植入特定語音頻率，幹擾Manus在談判中的判斷。

這些問題凸顯了一個令人擔憂的趨勢：智能系統越發達，其潛在的攻擊面也越廣。

爲應對這些挑戰，業界正在探索多種加密技術和安全模型：

1. 零信任安全模型：強調對每個訪問請求進行嚴格的身分驗證和授權，不對任何設備或用戶默認信任。

2. 去中心化身份（DID）：一種新型的去中心化數字身份標準，無需依賴中心化的註冊系統。

3. 全同態加密（FHE）：允許在加密狀態下對數據進行計算，保護數據隱私的同時實現數據利用。

全同態加密作爲一種新興的加密技術，有望成爲解決人工智能時代安全問題的關鍵工具。它能夠在數據層面保護用戶輸入的所有信息，包括生物特徵和語音語調，即使是AI系統本身也無法解密原始數據。在算法層面，FHE可以實現"加密模型訓練"，使得連開發者都無法直接觀察AI的決策過程。在多智能體協同方面，採用門限加密可以確保即使單個節點被攻破，也不會導致全局數據泄露。

隨着人工智能技術不斷向人類智能靠攏，建立非人類的防御體系變得愈發重要。全同態加密不僅能解決當前的安全問題，還爲未來強人工智能時代奠定了基礎。在通向AGI的道路上，FHE已不再是可選項，而是確保人工智能系統安全可控的必要手段。