Jujur saja, saya dulu berpikir bahwa AI privat otomatis berarti AI yang terpercaya.
Ternyata tidak.
Privasi.
Kepercayaan.
Berbeda.
AI privat melindungi orang yang bertanya.
AI terpercaya membantu orang memeriksa bagaimana hasilnya diproduksi.
Saya pikir @OpenGradient Chat menjadi lebih mudah dipahami setelah kedua tugas itu dipisahkan.
OpenGradient Chat fokus terlebih dahulu pada pengguna.
Halaman privasinya mengatakan bahwa prompt melewati relai OHTTP, lalu gateway TEE.
Relai melihat alamat IP, tetapi tidak melihat prompt.
Gateway melihat prompt di dalam memori yang dilindungi, tetapi tidak melihat IP pengguna.
Sederhana.
Riwayat chat juga tetap terenkripsi di dalam browser.
Sekarang datang bagian kedua.
Verifikasi.
Jaringan OpenGradient menggunakan node inferensi untuk menjalankan model.
Node penuh memeriksa bukti dan menyimpan catatan.
Ini penting karena setiap validator tidak perlu menjalankan model AI yang mahal itu lagi.
Situs web mereka saat ini melaporkan lebih dari 2 juta inferensi AI yang dapat diverifikasi.
Mereka juga melaporkan lebih dari 500.000 bukti zkML dan attestasi TEE.
Ini adalah angka yang dilaporkan proyek, bukan hasil audit dari luar.
Lihat, saya adalah pengembang blockchain.
Saya menggunakan AI untuk meninjau kontrak pintar dan risiko keamanan.
Sensitif.
Terkadang, itu berarti berbagi kode yang belum selesai, kemungkinan bug, atau rincian proyek pribadi.
Di sinilah privasi benar-benar penting bagi saya.
Karena saya tidak ingin pekerjaan sensitif terkait kembali ke identitas saya atau terpapar di luar sesi.
Bermanfaat.
Tapi bayangkan sistem AI yang menyetujui penggajian.
Perusahaan juga perlu bukti menunjukkan model mana atau kode yang disetujui yang menangani tindakan tersebut.
Tapi saya pikir masih ada batasan.
Jawaban yang terverifikasi masih bisa salah.
Jadi saya tetap berhati-hati.
Aturan praktis saya sederhana.
Gunakan AI privat untuk pemikiran jujur.
Periksa klaim serius dengan sumber primer atau ahli.
Sebelum mengotomatiskan tindakan penting, saya juga memeriksa bagaimana hasilnya diverifikasi.
Bagi saya, kedua sisi itu penting.
PRIVASI MEMBERI PENGGUNA RUANG UNTUK BERBICARA.
VERIFIKASI MEMBERI PEMBANGUN LEBIH BANYAK KEPERCAYAAN DALAM EKSEKUSI.
Jelas.
Praktis.
Jadi, masa depan AI yang berguna mungkin memerlukan keduanya. Saya pikir begitu...
Apa pendapatmu ?
#opg $OPG $NES $TIMI
Ternyata tidak.
Privasi.
Kepercayaan.
Berbeda.
AI privat melindungi orang yang bertanya.
AI terpercaya membantu orang memeriksa bagaimana hasilnya diproduksi.
Saya pikir @OpenGradient Chat menjadi lebih mudah dipahami setelah kedua tugas itu dipisahkan.
OpenGradient Chat fokus terlebih dahulu pada pengguna.
Halaman privasinya mengatakan bahwa prompt melewati relai OHTTP, lalu gateway TEE.
Relai melihat alamat IP, tetapi tidak melihat prompt.
Gateway melihat prompt di dalam memori yang dilindungi, tetapi tidak melihat IP pengguna.
Sederhana.
Riwayat chat juga tetap terenkripsi di dalam browser.
Sekarang datang bagian kedua.
Verifikasi.
Jaringan OpenGradient menggunakan node inferensi untuk menjalankan model.
Node penuh memeriksa bukti dan menyimpan catatan.
Ini penting karena setiap validator tidak perlu menjalankan model AI yang mahal itu lagi.
Situs web mereka saat ini melaporkan lebih dari 2 juta inferensi AI yang dapat diverifikasi.
Mereka juga melaporkan lebih dari 500.000 bukti zkML dan attestasi TEE.
Ini adalah angka yang dilaporkan proyek, bukan hasil audit dari luar.
Lihat, saya adalah pengembang blockchain.
Saya menggunakan AI untuk meninjau kontrak pintar dan risiko keamanan.
Sensitif.
Terkadang, itu berarti berbagi kode yang belum selesai, kemungkinan bug, atau rincian proyek pribadi.
Di sinilah privasi benar-benar penting bagi saya.
Karena saya tidak ingin pekerjaan sensitif terkait kembali ke identitas saya atau terpapar di luar sesi.
Bermanfaat.
Tapi bayangkan sistem AI yang menyetujui penggajian.
Perusahaan juga perlu bukti menunjukkan model mana atau kode yang disetujui yang menangani tindakan tersebut.
Tapi saya pikir masih ada batasan.
Jawaban yang terverifikasi masih bisa salah.
Jadi saya tetap berhati-hati.
Aturan praktis saya sederhana.
Gunakan AI privat untuk pemikiran jujur.
Periksa klaim serius dengan sumber primer atau ahli.
Sebelum mengotomatiskan tindakan penting, saya juga memeriksa bagaimana hasilnya diverifikasi.
Bagi saya, kedua sisi itu penting.
PRIVASI MEMBERI PENGGUNA RUANG UNTUK BERBICARA.
VERIFIKASI MEMBERI PEMBANGUN LEBIH BANYAK KEPERCAYAAN DALAM EKSEKUSI.
Jelas.
Praktis.
Jadi, masa depan AI yang berguna mungkin memerlukan keduanya. Saya pikir begitu...
Apa pendapatmu ?
#opg $OPG $NES $TIMI