我總覺得人們討論人工智能隱私就像這是個設置問題一樣很奇怪。

關閉追蹤。

調整權限。

閱讀隱私政策。

希望一切順利。

整個模型似乎是建立在信任之上的。

你信任存儲數據的公司。

你信任可以訪問數據的員工。

你信任未來的政策變化不會影響你。

你信任沒有信息泄露。

我越想越覺得這很不尋常。

因爲密碼學幾年前就解決了這個問題。

在加密貨幣領域，我們不信任某人不會濫用我們的資金。

我們設計系統使他們無法這樣做。

這就是爲什麼OpenGradient Chat吸引了我的注意。

它不是把隱私當作一種承諾，而是把隱私當作一個技術問題。

消息在設備上加密，身份信息在達到模型之前就被剝離。目標不是要求用戶信任，而是減少最初所需的信任程度。

這與大多數人工智能平臺的做法截然不同。

有趣的是，人工智能正變得越來越個性化。

人們用它來進行研究。

工作。

構思。

規劃。

私人對話。

隨着人工智能越來越融入日常生活，其背後的隱私模型變得與生成答案的模型同樣重要。

也許這就是人工智能基礎設施背後的更大故事。

不是誰有最聰明的模型。

而是誰構建了系統，讓用戶不必完全依賴承諾。

@OpenGradient

#opg $OPG