Честно говоря, я раньше думал, что приватный ИИ автоматически означает доверенный ИИ.
Это не так.
Конфиденциальность.
Доверие.
Разные вещи.
Приватный ИИ защищает человека, задающего вопрос.
Доверенный ИИ помогает людям проверить, как был получен результат.
Я думаю, @OpenGradient Чат становится проще для понимания, когда эти две задачи разделены.
OpenGradient Chat сначала ориентируется на пользователя.
На его странице конфиденциальности говорится, что запросы проходят через OHTTP реле, затем через TEE шлюз.
Реле видит IP-адрес, но не видит запрос.
Шлюз видит запрос внутри защищенной памяти, но не видит IP пользователя.
Просто.
История чата также остается зашифрованной внутри браузера.
Теперь приходит вторая часть.
Проверка.
Сеть OpenGradient использует узлы вывода для запуска моделей.
Полные узлы проверяют доказательства и хранят записи.
Это важно, потому что каждому валидатору не нужно запускать ту же дорогую модель ИИ снова.
Их веб-сайт в данный момент сообщает о более чем 2 миллионах проверяемых выводов ИИ.
Он также сообщает о более чем 500,000 zkML доказательствах и аттестациях TEE.
Это цифры, сообщенные проектом, а не результаты внешнего аудита.
Смотрите, я разработчик блокчейна.
Я использую ИИ для проверки смарт-контрактов и рисков безопасности.
Чувствительно.
Иногда это означает, что мне нужно делиться незавершенным кодом, возможными ошибками или приватными деталями проекта.
Вот где конфиденциальность действительно важна для меня.
Потому что я не хочу, чтобы моя чувствительная работа была связана с моей личностью или была раскрыта за пределами сессии.
Полезно.
Но представьте себе систему ИИ, утверждающую зарплату.
Компании также нужно доказательство, показывающее, какая модель или утвержденный код выполнили действие.
Но я думаю, что есть все же ограничения.
Проверенный ответ все равно может быть неправильным.
Поэтому я остаюсь осторожным.
Мое практическое правило простое.
Используйте приватный ИИ для честного мышления.
Проверяйте серьезные утверждения с первичными источниками или экспертами.
Перед автоматизацией любого важного действия я также проверяю, как результат подтверждается.
Для меня обе стороны важны.
КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ ДАЕТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМ ПРОСТРАНСТВО ДЛЯ ВЫРАЖЕНИЯ.
ПОДТВЕРЖДЕНИЕ ДАЕТ СТРОИТЕЛЯМ БОЛЬШУЮ УВЕРЕННОСТЬ В ИСПОЛНЕНИИ.
Ясно.
Практично.
Так что будущее полезного ИИ может нуждаться в обоих. Я так думаю...
Как вы думаете ?
#opg $OPG $NES $TIMI
Это не так.
Конфиденциальность.
Доверие.
Разные вещи.
Приватный ИИ защищает человека, задающего вопрос.
Доверенный ИИ помогает людям проверить, как был получен результат.
Я думаю, @OpenGradient Чат становится проще для понимания, когда эти две задачи разделены.
OpenGradient Chat сначала ориентируется на пользователя.
На его странице конфиденциальности говорится, что запросы проходят через OHTTP реле, затем через TEE шлюз.
Реле видит IP-адрес, но не видит запрос.
Шлюз видит запрос внутри защищенной памяти, но не видит IP пользователя.
Просто.
История чата также остается зашифрованной внутри браузера.
Теперь приходит вторая часть.
Проверка.
Сеть OpenGradient использует узлы вывода для запуска моделей.
Полные узлы проверяют доказательства и хранят записи.
Это важно, потому что каждому валидатору не нужно запускать ту же дорогую модель ИИ снова.
Их веб-сайт в данный момент сообщает о более чем 2 миллионах проверяемых выводов ИИ.
Он также сообщает о более чем 500,000 zkML доказательствах и аттестациях TEE.
Это цифры, сообщенные проектом, а не результаты внешнего аудита.
Смотрите, я разработчик блокчейна.
Я использую ИИ для проверки смарт-контрактов и рисков безопасности.
Чувствительно.
Иногда это означает, что мне нужно делиться незавершенным кодом, возможными ошибками или приватными деталями проекта.
Вот где конфиденциальность действительно важна для меня.
Потому что я не хочу, чтобы моя чувствительная работа была связана с моей личностью или была раскрыта за пределами сессии.
Полезно.
Но представьте себе систему ИИ, утверждающую зарплату.
Компании также нужно доказательство, показывающее, какая модель или утвержденный код выполнили действие.
Но я думаю, что есть все же ограничения.
Проверенный ответ все равно может быть неправильным.
Поэтому я остаюсь осторожным.
Мое практическое правило простое.
Используйте приватный ИИ для честного мышления.
Проверяйте серьезные утверждения с первичными источниками или экспертами.
Перед автоматизацией любого важного действия я также проверяю, как результат подтверждается.
Для меня обе стороны важны.
КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ ДАЕТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМ ПРОСТРАНСТВО ДЛЯ ВЫРАЖЕНИЯ.
ПОДТВЕРЖДЕНИЕ ДАЕТ СТРОИТЕЛЯМ БОЛЬШУЮ УВЕРЕННОСТЬ В ИСПОЛНЕНИИ.
Ясно.
Практично.
Так что будущее полезного ИИ может нуждаться в обоих. Я так думаю...
Как вы думаете ?
#opg $OPG $NES $TIMI