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在塵埃落定之際，我將暫時退出市場，並審視最新的發展動態，#AI 作爲一名#SocialMining 作家在@DAO Labs 與陳峯博士的採訪中，#Autonomys 研究主席和UBC教授
在人工智能滲透每個領域的時代，隱私和安全是決定技術未來的主要問題之一。在這種情況下，Autonomys的研究主席、英屬哥倫比亞大學副教授陳峯博士提出的願景因其理論深度和實踐適用性而脫穎而出。在最近一期的Spilling the TEE播客中，峯博士爲構建以隱私爲先的人工智能的受信執行環境(TEE)做出了強有力的論證。他的話是：“TEE是堡壘”——硬件隔離區域，代碼和數據即使在惡劣環境中也能安全運行。
TEE與加密隱私解決方案如零知識證明(ZKP)、多方計算(MPC)和完全同態加密(FHE)有顯著不同。儘管加密解決方案在理論上強大，但由於其高處理負載，目前的可用性有限。峯博士幽默地說：“如果我們等着某些加密方法趕上，我們可能要等到本世紀末。”而TEE則已提供高性能、面向應用的解決方案。它們能夠將隱私負擔降低至僅5%，尤其是在GPU密集型人工智能工作負載中，使其非常適合人工智能應用。
Autonomys正在開發一個以隱私爲中心的去中心化智能代理基礎設施。這個願景的核心是TEE作爲一種硬件安全層，它將支持人工智能的數據驅動特性，並保護個人隱私。Autonomys對這一技術的採用既是實用的工程選擇，也是哲學立場：在沒有中心化的情況下提供信任，在沒有隱私的情況下實現可擴展性。
峯博士的方法不僅提出了技術解決方案，還旨在實現社會轉型。未來，數十億人工智能代理將在鏈上與人類及彼此互動。但這些代理也應該擁有隱私權。峯說：“如果人工智能代理是用戶，他們就應該擁有隱私。”因此，Autonomys建議通過基礎設施層的應用運營商來管理隱私，而不是在每個代理上放置單獨的TEE——從而在不壓垮系統的情況下實現系統的擴展。
峯博士的人工智能醫生項目證明了這些技術甚至可以用於隱私至關重要的領域，如醫療保健。這個試點提供了測試技術可行性和社會效益的機會。最後，峯的警告很明確：“如果只有兩三家公司控制人工智能，那是危險的……我們還有時間，但不多了。”
Autonomys和峯的工作不僅僅是技術選擇，也是邀請我們爲人類構建一個更公平、私密和去中心化的人工智能未來。
