Майбутнє приватності в AI та криптовалютах

У вчорашній статті я поділився ризиками, які можуть створювати AI-застосунки для приватності особистих даних, з якими я зіткнувся.

Причина таких ризиків криється в нинішньому режимі роботи AI-застосунків — коли кінцевий користувач звертається до AI, його дані безпосередньо завантажуються в хмару до AI-моделі великого масштабу, а модель на основі даних виконує міркування й напряму отримує поведінкові характеристики користувача.

Чим триваліше накопичуються такі дані, тим краще AI-модель великого масштабу за допомогою алгоритмів зможе оволодіти дедалі повнішими звичками поведінки користувача.

Для особистості це означає витік приватної інформації, а для компанії — витік комерційної таємниці.

У минулому році в одному з випусків інтерв’ю Дженсена Хуаня про AI він уже згадував цей ризик і навіть дуже строго вимагав, щоб його співробітники, використовуючи AI-інструменти, зберігали певні дані локально, а певні дані могли завантажувати в хмару.

Втім, тоді для мене цей ризик був лише почутим як інформація, і я згадав його попередження лише тоді, коли відчув цей ризик на власному досвіді.

Ця проблема зараз лише починає проявлятися, але дуже швидко вона лише посилюватиметься.

Тому я вірю, що в майбутньому, щоразу більше в епоху поширення AI, нам потрібен буде кінцевий пристрій (або це буде смартфон, або окуляри, або якийсь інший формат, який ми ще не можемо уявити), який працюватиме локально з обрізаною (спрощеною) AI-моделлю: на місці оброблятиме більшість чутливих даних, виконуватиме міркування для простих запитів, і лише деякі важкі задачі та дані після “фільтрації” завантажуватиме в хмару, щоб там складніша AI-модель виконувала обробку. Так ми уникнемо того, щоб хмарна AI-модель напряму збирала поведінкові характеристики конкретних користувачів.

А в криптографічній екосистемі питання обробки приватності ще давно було винесено на порядок денний.

Раніше Віталік уже згадував, що такі публічні ланцюги, як Ethereum, через прозорість і відкритість даних та інформації заважають їх широкому використанню в бізнесі — бо в бізнесі сторони угод у багатьох випадках не бажають розкривати інформацію, щоб захистити комерційні таємниці.

Нещодавно комерційні користувачі також зазначали, що вони тепер доволі обережно ставляться до масштабного використання стейблкоїнів. Причина в тому, що зараз адреси стейблкоїнів у публічному ланцюзі є відкритими, а це означає, що будь-хто може бачити, які акаунти мають скільки стейблкоїнів. Якщо ж розкриється ідентифікаційна інформація акаунта, тоді що компанія/підприємство має на рахунках (стейблкоїни) стає прозорою інформацією.

Тому незалежно від того, йдеться про AI чи криптографічну екосистему, питання приватності — це проблеми, які в будь-якому разі потрібно буде вирішувати в наступну чергу.

Втім, якщо ми уважно порівняємо застосування AI та криптографічної екосистеми з погляду приватності, принаймні зараз виглядає так, що криптозастосунки йдуть попереду — у криптографічній екосистемі вже давно є монети приватності (наприклад, Monero, ZCASH) і міксери монет.

Але ці приватні застосунки максимально уникають регулювання, тож певною мірою на них уже нанесено негативні ярлики.

Справді ті приватні застосунки, які, як здається, зараз можуть отримати прийняття у широкої аудиторії та у регуляторів, мають достатньо зріле рішення й більш здійсненний шлях — імовірно, це все ще підходи на основі доказів з нульовим розголошенням (zero-knowledge proofs), зокрема, один із уже випробуваних методів:

Нехай посередником виступає організація, яка отримала ліцензію регулятора. Сторони угоди проводять операції через цього посередника, але при цьому приховується ідентичність та інформація про операцію; натомість у публічний ланцюг для верифікації додається лише сформований фінальний доказ з нульовим розголошенням.

Таким чином інформація про транзакції забезпечує приватність, а сторони угоди водночас уникають підозр щодо вчинення злочинів.

Сподіваюся, що в захисті приватності та дотриманні вимог щодо транзакцій спроби й застосування в криптографічній екосистемі зможуть, спираючись на власні переваги, насамперед відкрити для AI-застосунків новий шлях.