#opg $OPG @OpenGradient la gente sigue hablando de la privacidad de la IA como si el modelo fuera lo que los usuarios deberían temer más.
Creo que esa suposición oculta un problema mucho mayor.
Porque el modelo no es donde comienza la historia de la privacidad.
Para cuando un prompt llega a un modelo, ya ha pasado mucho.
la solicitud se ha movido.
la red ha visto algo.
los sistemas han procesado algo.
ya se ha comenzado a formar un rastro.
Por eso sigo volviendo a la misma idea:
el prompt no es la única cosa que se mueve a través de un sistema de IA.
la identidad también se mueve.
Y ahí es donde las cosas se ponen interesantes.
la mayoría de las plataformas se centran en proteger la información después de que entra en el sistema.
justo.
la información debe ser protegida.
Pero la protección y la separación no son lo mismo.
un sistema puede proteger una conexión.
un sistema también puede preguntar si esa conexión necesita llevar tanta identidad en primer lugar.
Esos son objetivos muy diferentes.
Esa distinción parece cada vez más importante a medida que la IA se convierte en parte de los flujos de trabajo cotidianos.
Porque los riesgos de privacidad rara vez aparecen de golpe.
Creces a través del apego.
una pregunta se adjunta a una cuenta.
la cuenta se adjunta a un historial.
el historial se adjunta a un comportamiento.
el comportamiento se adjunta a un perfil.
eventualmente, el prompt se convierte en solo una pequeña pieza de un cuadro mucho más grande.
Por eso la separación de la identidad se destaca para mí dentro de @OpenGradient .
El objetivo no es simplemente asegurar una solicitud.
El objetivo es reducir el apego innecesario antes de que la inferencia siquiera comience.
Y honestamente, ese puede ser el desafío más difícil.
Proteger la información es importante.
Reducir cuánto seguimiento tiene esa información puede ser aún más importante.
Porque los usuarios quieren que sus preguntas viajen.
no quieren que toda su sombra digital viaje con ellos.
@OpenGradient #OPG $AGT
$MAGMA
Creo que esa suposición oculta un problema mucho mayor.
Porque el modelo no es donde comienza la historia de la privacidad.
Para cuando un prompt llega a un modelo, ya ha pasado mucho.
la solicitud se ha movido.
la red ha visto algo.
los sistemas han procesado algo.
ya se ha comenzado a formar un rastro.
Por eso sigo volviendo a la misma idea:
el prompt no es la única cosa que se mueve a través de un sistema de IA.
la identidad también se mueve.
Y ahí es donde las cosas se ponen interesantes.
la mayoría de las plataformas se centran en proteger la información después de que entra en el sistema.
justo.
la información debe ser protegida.
Pero la protección y la separación no son lo mismo.
un sistema puede proteger una conexión.
un sistema también puede preguntar si esa conexión necesita llevar tanta identidad en primer lugar.
Esos son objetivos muy diferentes.
Esa distinción parece cada vez más importante a medida que la IA se convierte en parte de los flujos de trabajo cotidianos.
Porque los riesgos de privacidad rara vez aparecen de golpe.
Creces a través del apego.
una pregunta se adjunta a una cuenta.
la cuenta se adjunta a un historial.
el historial se adjunta a un comportamiento.
el comportamiento se adjunta a un perfil.
eventualmente, el prompt se convierte en solo una pequeña pieza de un cuadro mucho más grande.
Por eso la separación de la identidad se destaca para mí dentro de @OpenGradient .
El objetivo no es simplemente asegurar una solicitud.
El objetivo es reducir el apego innecesario antes de que la inferencia siquiera comience.
Y honestamente, ese puede ser el desafío más difícil.
Proteger la información es importante.
Reducir cuánto seguimiento tiene esa información puede ser aún más importante.
Porque los usuarios quieren que sus preguntas viajen.
no quieren que toda su sombra digital viaje con ellos.
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