#opg $OPG 我注意到關於人工智能的一些奇怪現象。
我越需要它，使用起來就越不舒服。
因爲最好的答案往往不是來自乾淨的提示。
而是來自未完成的東西。
想法的碎片。只有我能理解的筆記。原始數據。我尚未組織的推理。我思考的部分是我絕不會公開發布的。
這通常是人工智能真正有用的地方。
而這正是信任開始變得昂貴的地方。
在某個時刻，問題不再是，“模型聰明嗎？”
而是，“我必須交出多少自己才能得到一個好的答案？”
大多數平臺仍然通過政策和承諾來彌補這一差距。
但隱私聲明不是隱私機制。
這就是@OpenGradient Chat讓我感興趣的原因。
目標不僅僅是保護信息在到達其他地方之後。
想法是最小化最初暴露的內容。
加密發生在設備上。身份信息與請求分離。交互的設計使得用戶在自己環境之外的直接可用形式中存在的部分更少。
這完全改變了關係。
不是因爲模型突然變得更聰明。
而是因爲誠實變得更容易。
你可以給出上下文，而不覺得自己在打包一些自己的東西，以便存儲在你看不見的地方。
這種方法在長遠中是否勝出將取決於執行、性能，以及人們是否真的重視這一點而願意留下來。
但它讓我不斷回到一個問題：
隱私是公司給你的承諾嗎？
還是系統通過設計使其難以違反的東西？
這種區別感覺比最初顯得更重要。