AI與加密的隱私未來

在昨天的文章中，我分享了自己碰到的AI應用對個人隱私可能造成的風險。

造成這种風險的原因是現在AI應用的運行模式所导致的—當终端用户調用AI時，會直接把自己的数据上传到位于云端的AI大模型，然後大模型基于数据進行推理，直接得到用户的行為特征。

這样的数据积累越長久，AI大模型就越能通過算法掌握用户越全面的行為习惯。

這种風險對個人而言是泄露隱私，對公司而言就成了泄露商業秘密。

在去年某一期黃仁勋關于AI的访谈视頻中，他就提到過這個風險，并且严格要求他公司的员工在使用AI工具時什么数据必须留存在本地，什么数据可以上传到云端。

不過，那時的我听到這個風險只是當信息听了，只有當我亲身感受到這种風險時才回想起他的警告。

這個問题現在只是刚刚浮現，但很快就會愈演愈烈。

所以我相信，未來越是在AI普及的年代，我们越需要一個终端（或者是手機，或者是眼鏡，也或者是其它我们現在還無法想象的形态），它在本地運行經過精简的大模型，在本地對大部分敏感数据進行处理、對简单要求進行推理，只把一些繁重的任务和数据經過“過滤”後才上传到云端讓云端的复杂大模型進行处理。這样就避免了云上的大模型直接抓取用户個人的行為特征。

而在加密生态，隱私的处理更是早就被提上了議事日程。

較早的時候，Vitalik就提到過像以太坊這样的公鏈因為数据和信息的透明公開，妨碍了它在商業領域被大范围使用—因為商業領域的交易双方很多時候為了保护商業秘密不愿意交易信息公開。

前段時間就有商業用户就指出他们現在對大规模使用稳定幣是持相當谨慎态度的。因為現在公鏈上的稳定幣账户都是公開的，這就意味着什么人都能看到什么账户持有多少稳定幣。一旦账户的身份信息泄露，那什么公司/企業持有多少資金（稳定幣）就成透明信息了。

所以無论是AI還是加密生态，隱私問题都是接下來必须要解决的問题。

不過，如果我们仔细比較AI和加密生态在隱私方面的應用，至少現在看起來加密應用是走在前面的—加密生态早就有隱私幣（比如門罗、ZCASH等）和混幣器了。

但這些隱私應用是极力规避监管的，所以它们多少都被打上了一些負面标签。

真正能讓大众和监管接受的隱私應用現在看起來方案比較成熟并且路径比較可行的可能還是基于零知識證明的方案，比如現在實驗過的一种方法：

讓一個拿到监管牌照的機构作為中介，交易双方都經過這個中介進行交易，但隱去身份和交易信息，只把最後生成的零知識證明放在公鏈上認證。

這样交易信息保證了隱私，交易双方又避免了犯罪嫌疑。

希望在隱私的保护和交易的合规方面，加密生态中的探索和應用能够借自身的优势為AI應用首先探索出一条新路。