Mirar durante mucho tiempo la privacidad en IA me deja una sensación un poco “plana”. No es porque haya perdido sentido, sino porque es como dar vueltas alrededor de una cinta vieja, rebobinándose una y otra vez.
En general, este enfoque ya no es raro en la forma en que se “edita” la IA tomando como centro los secretos personales. Se oye mucho sobre añadir unas cuantas puertas para impedir que otros entren en el lugar exacto que debe verse. Pero cuanto más te adentras en la explicación, al final la sensación vuelve a algo muy básico: Would you hand them the keys?, mientras que esas fronteras inherentes que ya estaban ahí desde el principio siguen flotando.

No me importa demasiado lo que hoy prometen sobre privacidad. Lo que quiero ver es si, a medida que el juego crece, seguirá siendo una brújula o no. Ese es el panorama de OpenGradient #OPG que estoy armando en este momento. Lo que llama mi atención no es tanto que cuiden más el relato de “no dejar huellas”, sino la manera en que cambian el punto de partida del problema: intercalarse como un “punto de transferencia”, para que los usuarios puedan acceder a múltiples IA de primer nivel sin tener que dejar rastros ni exponerse a lo largo de todo el recorrido.

Veo que están invirtiendo en la infraestructura de base, no persiguiendo lo que es fácil de convertir en espectáculo. Aunque lo pules todo, aún se necesita más para que se vuelva un hábito del usuario. La privacidad no es el punto final. Cuando el incentivo pierde fuerza, ¿quién se queda?

#OPG OpenGradient va bastante equilibrado, pero aún espera más datos. Todavía le dedico una atención especial a @OpenGradient $OPG #OPG
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