La maggior parte dei servizi online chiede agli utenti di fidarsi della piattaforma.
Gli utenti spesso non hanno modo di verificare come vengono gestiti i loro dati.
OpenGradient sta esplorando un approccio diverso.
Utilizza qualcosa chiamato Oblivious HTTP Relay.
L'idea è semplice:
Il relay può vedere l'indirizzo IP dell'utente.
Il relay non può vedere il contenuto del messaggio.
Il gateway può vedere il contenuto del messaggio.
Il gateway non può vedere chi l'ha inviato originariamente.
Nessuna singola parte ha tutte le informazioni.
Questo riduce la quantità di fiducia che gli utenti devono riporre in un'organizzazione.
Questo è importante perché i sistemi di intelligenza artificiale gestiscono ogni giorno informazioni personali e sensibili.
L'obiettivo non è solo costruire un'IA più intelligente.
L'obiettivo è anche proteggere la privacy degli utenti.
L'articolo sostiene che la privacy dovrebbe essere integrata nel sistema fin dall'inizio.
Non dovrebbe essere aggiunta successivamente come una funzionalità extra.
Se questo design funziona su larga scala, potrebbe rendere l'ecosistema OpenGradient più prezioso e utile.
Man mano che più persone utilizzano la rete, il ruolo di $OPG potrebbe crescere insieme all'ecosistema.
Punto Chiave
Parlare di privacy è facile, ma progettarla è difficile. L'approccio di OpenGradient cerca di ridurre i requisiti di fiducia separando le informazioni tra i diversi partecipanti, rendendo la privacy parte dell'infrastruttura stessa piuttosto che una promessa di una piattaforma.
@OpenGradient
#OPG
$OPG
Gli utenti spesso non hanno modo di verificare come vengono gestiti i loro dati.
OpenGradient sta esplorando un approccio diverso.
Utilizza qualcosa chiamato Oblivious HTTP Relay.
L'idea è semplice:
Il relay può vedere l'indirizzo IP dell'utente.
Il relay non può vedere il contenuto del messaggio.
Il gateway può vedere il contenuto del messaggio.
Il gateway non può vedere chi l'ha inviato originariamente.
Nessuna singola parte ha tutte le informazioni.
Questo riduce la quantità di fiducia che gli utenti devono riporre in un'organizzazione.
Questo è importante perché i sistemi di intelligenza artificiale gestiscono ogni giorno informazioni personali e sensibili.
L'obiettivo non è solo costruire un'IA più intelligente.
L'obiettivo è anche proteggere la privacy degli utenti.
L'articolo sostiene che la privacy dovrebbe essere integrata nel sistema fin dall'inizio.
Non dovrebbe essere aggiunta successivamente come una funzionalità extra.
Se questo design funziona su larga scala, potrebbe rendere l'ecosistema OpenGradient più prezioso e utile.
Man mano che più persone utilizzano la rete, il ruolo di $OPG potrebbe crescere insieme all'ecosistema.
Punto Chiave
Parlare di privacy è facile, ma progettarla è difficile. L'approccio di OpenGradient cerca di ridurre i requisiti di fiducia separando le informazioni tra i diversi partecipanti, rendendo la privacy parte dell'infrastruttura stessa piuttosto che una promessa di una piattaforma.
@OpenGradient
#OPG
$OPG