Chat OpenGradient: Cuando la privacidad ya no se basa en la confianza
Me he dado cuenta de algo bastante interesante en el tiempo reciente.
Las preguntas más importantes que me hago normalmente no se las pregunto a amigos ni a compañeros de trabajo.
Se las pregunto a una IA.
Desde planes de trabajo, decisiones de inversión, hasta asuntos personales que a veces no quiero compartir con nadie.
La IA está convirtiéndose poco a poco en un lugar donde se almacenan muchísima información privada.
Y eso me hace preguntarme:
Después de que envío esos datos, ¿quién puede verlos realmente?
La mayoría de las plataformas de IA actuales funcionan basándose en la confianza.
Los usuarios confían en que los datos están protegidos.
Confiar en que nadie puede acceder.
Esa es también la razón por la que me fijé en el enfoque de @OpenGradient .
En lugar de exigir que los usuarios confíen en la plataforma, construyen un sistema en el que la privacidad puede verificarse.
Según el diseño del sistema, los datos se cifran en el navegador antes de salir del dispositivo.
La identidad y el contenido se separan durante el procesamiento.
Los datos solo se descifran dentro de un entorno seguro especializado.
Lo que me parece destacable es que el objetivo no es que los usuarios confíen en que sus datos están protegidos.
Sino que puedan comprobarlo por sí mismos.
A medida que la IA sabe cada vez más de nosotros, creo que el debate no se centrará solo en qué modelo es más inteligente.
Sino en si la privacidad aún depende de promesas, o si está protegida mediante tecnología verificable.
Quizá en el futuro la privacidad no debería ser una promesa.
Debería ser algo que pueda comprobarse.
$OPG #OPG
Me he dado cuenta de algo bastante interesante en el tiempo reciente.
Las preguntas más importantes que me hago normalmente no se las pregunto a amigos ni a compañeros de trabajo.
Se las pregunto a una IA.
Desde planes de trabajo, decisiones de inversión, hasta asuntos personales que a veces no quiero compartir con nadie.
La IA está convirtiéndose poco a poco en un lugar donde se almacenan muchísima información privada.
Y eso me hace preguntarme:
Después de que envío esos datos, ¿quién puede verlos realmente?
La mayoría de las plataformas de IA actuales funcionan basándose en la confianza.
Los usuarios confían en que los datos están protegidos.
Confiar en que nadie puede acceder.
Esa es también la razón por la que me fijé en el enfoque de @OpenGradient .
En lugar de exigir que los usuarios confíen en la plataforma, construyen un sistema en el que la privacidad puede verificarse.
Según el diseño del sistema, los datos se cifran en el navegador antes de salir del dispositivo.
La identidad y el contenido se separan durante el procesamiento.
Los datos solo se descifran dentro de un entorno seguro especializado.
Lo que me parece destacable es que el objetivo no es que los usuarios confíen en que sus datos están protegidos.
Sino que puedan comprobarlo por sí mismos.
A medida que la IA sabe cada vez más de nosotros, creo que el debate no se centrará solo en qué modelo es más inteligente.
Sino en si la privacidad aún depende de promesas, o si está protegida mediante tecnología verificable.
Quizá en el futuro la privacidad no debería ser una promesa.
Debería ser algo que pueda comprobarse.
$OPG #OPG