如何在保护隐私的同时使用人工智能
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文章强调了主流AI聊天机器人带来的重大隐私风险,这些平台通常收集并存储高度个性化的用户数据,用于模型训练或法律合规。密码学家莫克西·马林斯基普指出,此类交互已成为敏感信息的新主要漏洞,这也催生了如Confer等利用密码学技术防止服务器端监控的工具。对于企业用户,“零数据保留”政策通过立即删除记录提供更强的保护,但存在针对滥用监控和特定高风险模型的例外情况。普通消费者通常依赖Proton的Lumo等服务基于政策的承诺,或使用Duck.ai等代理服务,但这些方案无法提供防止日志记录的技术保障。更稳健的解决方案包括Meta和Apple使用的可信执行环境(TEE),或将数据完全保留在用户设备上的本地AI工具,尽管后者智能能力有所降低。文章最后指出,实现真正的AI隐私往往需要支付更高的订阅费用,因为提供商无法再通过数据变现来补贴成本。
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