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。

造成這種風險的原因是現在AI應用的運行模式所導致的---當終端用戶調用AI時，會直接把自己的數據上傳到位於雲端的AI大模型，然後大模型基於數據進行推理，直接得到用戶的行為特徵。

這樣的資料累積越長久，AI大模型就越能透過演算法掌握使用者越全面的行為習慣。

這種風險對個人而言是洩漏隱私，對公司而言就成了洩漏商業機密。

在去年某一期黃仁勳關於AI的訪談影片中，他就提到過這個風險，並且嚴格要求他公司的員工在使用AI工具時什麼資料必須留存在本地，什麼資料可以上傳到雲端。

不過，那時的我聽到這個風險只是當訊息聽了，只有當我親身感受到這種風險時才回想起他的警告。

這個問題現在只是剛剛浮現，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，我們越需要一個終端（或者是手機，或者是眼鏡，也或者是其它我們現在還無法想像的形態），它在本地運行經過精簡的大模型，在本地對大部分敏感數據進行處理、對簡單要求進行推理，只把一些複雜的任務和數據經過過濾器過濾器在雲端。 這樣就避免了雲端上的大模型直接抓取使用者個人的行為特徵。

而在加密生態，隱私的處理更是早就被提上了議程。

較早的時候，Vitalik就提到過像以太坊這樣的公鏈因為數據和資訊的透明公開，妨礙了它在商業領域被大範圍使用---因為商業領域的交易雙方很多時候為了保護商業秘密不願意交易信息公開。

前段時間就有商業用戶就指出他們現在對大規模使用穩定幣是持相當謹慎態度的。 因為現在公鏈上的穩定幣帳戶都是公開的，這意味著什麼人都能看到什麼帳戶持有多少穩定幣。 一旦帳戶的身份資訊洩露，那什麼公司/企業持有多少資金（穩定幣）就成透明資訊了。

所以無論是AI或加密生態，隱私問題都是接下來必須解決的問題。

不過，如果我們仔細比較AI和加密生態在隱私方面的應用，至少現在看起來加密應用是走在前面的---加密生態早就有隱私幣（比如門羅、ZCASH等）和混幣器了。

但這些隱私應用是極力規避監管的，所以它們多少都被打上了一些負面標籤。

真正能讓大眾和監管接受的隱私應用現在看起來方案比較成熟並且路徑比較可行的可能還是基於零知識證明的方案，比如現在實驗過的一種方法：

讓一個拿到監管牌照的機構作為中介，交易雙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。

這樣交易資訊保證了隱私，交易雙方又避免了犯罪嫌疑。

希望在隱私的保護和交易的合規方面，加密生態中的探索和應用能夠藉自身的優勢為AI應用首先探索出一條新路。