La mayoría de las charlas sobre la privacidad de la IA aún suenan como teatro de políticas, encriptadas y eliminadas después de X días, no utilizadas para entrenamiento

Pero nada de eso importa en el momento de la inferencia, ahí es donde tus datos son realmente procesados

@OpenGradient traslada el límite de confianza al hardware usando TEEs, entornos de ejecución sellados donde ni siquiera el operador puede inspeccionar lo que se ejecuta dentro

No se trata de que confíes en nosotros con tus datos, se trata de que el sistema no puede verlo

Pero los TEEs no son magia, los riesgos de canal lateral y las suposiciones de hardware son reales y la seguridad depende en gran medida de la implementación

Aún así, la dirección es clara: la privacidad se está moviendo de promesas legales a la aplicación física a nivel de cómputo

#opg $OPG $SYN $BEL
¿Está la privacidad de la IA cambiando de promesas políticas a aplicación a nivel de hardware?