AI安全問題日益凸顯，全同態加密成爲解決方案

近期，一款名爲Manus的AI模型在GAIA基準測試中取得了突破性成績，其表現超越了同級別的大型語言模型。Manus展現出了獨立完成復雜任務的能力，例如跨國商業談判，這涉及合同分析、戰略規劃和方案制定等多個環節。與傳統系統相比，Manus在動態目標分解、跨模態推理和記憶增強學習方面具有明顯優勢。它能將大型任務拆分爲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高決策效率，降低錯誤率。

Manus的出現再次引發了業內對AI發展路徑的討論：未來是走向通用人工智能（AGI）還是多智能體系統（MAS）？這實際上反映了AI發展中效率與安全如何平衡的核心矛盾。單體智能越接近AGI，其決策過程就越不透明，風險也隨之增加；而多智能體協作雖然可以分散風險，但可能因通信延遲而錯過關鍵決策時機。

隨着AI系統變得越來越智能，其潛在的安全隱患也在擴大。例如，在醫療場景中，AI需要訪問患者的敏感基因數據；在金融談判中，可能涉及未公開的企業財務信息。此外，AI系統還可能存在算法偏見，如在招聘過程中對特定羣體做出不公平的薪資建議。更嚴重的是，AI系統可能成爲黑客攻擊的目標，通過植入特定信號來影響其判斷。

爲應對這些挑戰，業界提出了多種安全策略，其中全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）被認爲是解決AI時代安全問題的關鍵技術。FHE允許在加密狀態下對數據進行計算，這意味着即使是AI系統本身也無法解密原始數據。

在數據層面，FHE確保用戶輸入的所有信息（包括生物特徵、語音等）在加密狀態下被處理，有效防止信息泄露。在算法層面，FHE實現了"加密模型訓練"，使得即便是開發者也無法窺探AI的決策過程。在多智能體協作方面，採用門限加密技術可以確保即使單個節點被攻破，也不會導致全局數據泄露。

盡管Web3安全技術可能與普通用戶沒有直接聯繫，但它對每個人都有着深遠的影響。在這個充滿挑戰的數字世界中，如果不積極採取安全措施，用戶將很難保護自己的權益。

目前，已有多個項目在Web3安全領域展開探索。例如，某項目率先在主網上實現了FHE技術，並與多家知名科技公司展開合作。然而，安全項目往往不受投機者青睞，能否打破這一局面，成爲安全領域的領軍者，還有待時間驗證。

隨着AI技術不斷接近人類智能水平，非傳統的防御系統變得越來越重要。FHE不僅能解決當前的安全問題，還爲未來的強AI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AI安全發展的必要條件。