Manus 在 GAIA 基準(zhǔn)測(cè)試中取得了 SOTA（State-of-the-Art）的成績，顯示其性能超越 Open AI 的同層次大模型。換句話說，它能夠獨(dú)立完成復(fù)雜任務(wù)，例如跨國商業(yè)談判，這其中涉及到合同條款分解、策略預(yù)判、方案生成，甚至還能協(xié)調(diào)法務(wù)和財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)。與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，Manus 的優(yōu)勢(shì)在于其動(dòng)態(tài)目標(biāo)拆解能力、跨模態(tài)推理能力以及記憶增強(qiáng)學(xué)習(xí)能力。它能將大型任務(wù)分解成數(shù)百個(gè)可執(zhí)行子任務(wù)，同時(shí)處理多種類型的數(shù)據(jù)，并利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)不斷提升自身決策效率，降低錯(cuò)誤率。
驚嘆科技發(fā)展之快之余，Manus 也再次引發(fā)了圈內(nèi)對(duì) AI 演化路徑的分歧：未來究竟是 AGI 一統(tǒng)天下，還是 MAS 協(xié)同主導(dǎo)？
這要從 Manus 的設(shè)計(jì)理念說起，它暗含兩種可能性：
一種是 AGI 路徑。通過持續(xù)提升單體智能水平，使其逼近人類綜合決策能力。
還有一種是 MAS 路徑。作為超級(jí)協(xié)調(diào)者，指揮數(shù)千個(gè)垂直領(lǐng)域 Agent 協(xié)同作戰(zhàn)。
表面上，我們?cè)谟懻摬煌穆窂椒制纾瑢?shí)際上我們討論的是 AI 發(fā)展的底層矛盾：效率與安全應(yīng)該如何平衡？當(dāng)單體智能越接近 AGI，其決策黑箱化風(fēng)險(xiǎn)越高；而多 Agent 協(xié)同雖能分散風(fēng)險(xiǎn)，卻可能因通信延遲錯(cuò)失關(guān)鍵決策窗口。
Manus 的進(jìn)化，無形中放大了 AI 發(fā)展的固有風(fēng)險(xiǎn)。比如數(shù)據(jù)隱私黑洞：在醫(yī)療場(chǎng)景中，Manus 需要實(shí)時(shí)訪問患者基因組數(shù)據(jù)；金融談判時(shí)，可能觸及企業(yè)未公開財(cái)報(bào)信息；比如算法偏見陷阱，在**談判中，Manus 對(duì)特定族裔候選人給出低于平均水平的薪資建議；法律合同審核時(shí)，對(duì)新興行業(yè)條款的誤判率將近一半。再比如對(duì)抗攻擊漏洞，黑客通過植入特定語音頻率，使 Manus 在談判中誤判對(duì)手報(bào)價(jià)區(qū)間。
我們不得不面對(duì) AI 系統(tǒng)的一個(gè)可怕的痛點(diǎn)：越智能的系統(tǒng)，攻擊面也越廣。
然而，安全是一直在 web3 中被不斷提到的詞匯，在 V 神的不可能三角（區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)無法同時(shí)實(shí)現(xiàn)安全性、去中心化和可擴(kuò)展性）框架下也衍生出了多種加密方式：
零信任安全模型（Zero Trust Security Model）： 零信任安全模型的核心理念是「不信任任何人，總是進(jìn)行驗(yàn)證」，即無論設(shè)備是否位于內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，都不應(yīng)被默認(rèn)信任。?該模型強(qiáng)調(diào)對(duì)每個(gè)訪問請(qǐng)求進(jìn)行嚴(yán)格的身份驗(yàn)證和授權(quán)，以確保系統(tǒng)安全。
去中心化身份（Decentralized Identity，DID）： DID 是一套標(biāo)識(shí)符標(biāo)準(zhǔn)，使實(shí)體能夠在無需集中式注冊(cè)表的情況下，以可驗(yàn)證和持久的方式獲得識(shí)別。?這實(shí)現(xiàn)了一種新的去中心化數(shù)字身份模式，常與自我**身份相提并論，是 Web3 的重要組成部分。
全同態(tài)加密（Fully Homomorphic Encryption，F(xiàn)HE） 是一種先進(jìn)的加密技術(shù)，允許在不解密數(shù)據(jù)的情況下，對(duì)加密數(shù)據(jù)執(zhí)行任意計(jì)算。?這意味著，第三方可以對(duì)密文進(jìn)行操作，得到的結(jié)果在解密后與對(duì)明文進(jìn)行相同操作的結(jié)果一致。?這一特性對(duì)于需要在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行計(jì)算的場(chǎng)景，如云計(jì)算和數(shù)據(jù)外包，具有重要意義。
零信任安全模型和 DID 在多輪牛市中都有一定數(shù)量的項(xiàng)目進(jìn)行攻堅(jiān)，他們或有所成，或淹沒在加密浪潮中，而作為最年輕的加密方式：全同態(tài)加密（Fully Homomorphic Encryption，F(xiàn)HE）也是解決 AI 時(shí)代安全問題的大殺器。全同態(tài)加密（FHE）是一種允許在加密數(shù)據(jù)上進(jìn)行計(jì)算的技術(shù)。
如何解決？
首先，數(shù)據(jù)層面。用戶輸入的所有信息（包括生物特征、語音語調(diào)）在加密狀態(tài)下被處理，連 Manus 自身也無法解密原始數(shù)據(jù)。舉個(gè)例子，在醫(yī)療診斷案例中，患者基因組數(shù)據(jù)全程以密文形式參與分析，避免生物信息泄露。
算法層面。通過 FHE 實(shí)現(xiàn)的「加密模型訓(xùn)練」，連開發(fā)者都無法窺探 AI 的決策路徑。
在協(xié)同層面。多個(gè) Agent 通信采用門限加密，單個(gè)節(jié)點(diǎn)被攻破不會(huì)導(dǎo)致全局?jǐn)?shù)據(jù)泄露。即使是在供應(yīng)鏈攻防演練中，攻擊者滲透多個(gè) Agent 后，也無法獲取完整業(yè)務(wù)視圖。
而由于技術(shù)限制，web3 安全可能與大部分用戶并沒有直接聯(lián)系，但卻有著千絲萬縷的間接利益相關(guān)，在這片黑暗森林里，若不盡力武裝，將永無逃脫「韭菜」身份之日。
uPort 于 2017 年在以太坊主網(wǎng)上發(fā)布，可能是最早在主網(wǎng)上發(fā)布的去中心化身份（DID）項(xiàng)目。
?而在零信任安全模型方面， NKN 于 2019 年發(fā)布了其主網(wǎng)。
Mind Network 則是**主網(wǎng)上線的 FHE 項(xiàng)目，并率先通過了與 ZAMA，Google，DeepSeek 等合作。
uPort 和 NKN 已經(jīng)是小編從未聽聞的項(xiàng)目，似乎安全項(xiàng)目真的不被投機(jī)者們所關(guān)注，Mind network 是否能逃離這個(gè)詛咒，成為安全領(lǐng)域的龍頭，讓我們拭目以待。
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