Vitalik将AI隐私推向测试前沿

核心提要：以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 展示隐私保护 AI 实验：三层架构平衡数据安全与智能服务以太坊联合创始人 Vitalik Buterin（@VitalikButerin）分享了一项个人实验的详细信息，旨在测试在利用人工智能进行健康和生活方式建议时，隐私工具能够在多大程度上屏蔽敏感数据。三层隐私防护栈B

以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 展示隐私保护 AI 实验：三层架构平衡数据安全与智能服务

以太坊联合创始人 Vitalik Buterin（@VitalikButerin）分享了一项个人实验的详细信息，旨在测试在利用人工智能进行健康和生活方式建议时，隐私工具能够在多大程度上屏蔽敏感数据。

三层隐私防护栈

Buterin 使用自己的健康和旅行数据生成了个性化的饮食和运动建议。其目标是在利用最先进的 AI 模型的同时，最大限度地减少私人信息向这些系统暴露的风险。

在实验设计中，他使用本地模型 Qwen 3.8 Flash Next 进行协调，并利用工具调用访问更强大的远程前沿模型，从而获得本地模型无法独立提供的高级推理能力和知识。

该设置应用了三个不同的隐私层：

第一层：由本地模型撰写查询请求发送给前沿模型，以避免泄露个人身份信息或通过写作风格暴露身份。第二层：使用 zkAPI 防止通过支付渠道暴露身份。第三层：使用 Tor 网络提供网络和 IP 级别的隐私保护。

“你需要这三层全部到位，” Buterin 写道。

一个技能文件指示本地模型何时寻求外部帮助以及如何构建披露最少数据的请求。本地模型还代替 Buterin 撰写查询，解决了他关于写作模式可能暴露身份的担忧。

进展显著，但存在明显的权衡

Buterin 表示，该实验取得了成功，先进模型提供的增强洞察力改善了建议内容，但他也指出，增加隐私保护可能会限制远程模型的贡献能力。

他承认该方法在功能上是成功的，但也指出了其缺点。系统在与远程模型共享数据时表现得越谨慎，所获得的辅助就越有限，这凸显了 AI 效用与隐私之间持续的张力。

Buterin 还指出，Tor 在逐请求去链接方面优化不足，称其“可能还不够私密”，同时增加了比预期高 10 到 100 倍的延迟。

他链接到 Ethereum zkAPI 仓库的一项新更改，该更改添加了通过 Tor 路由的客户端支持，相关拉取请求已于 10 月 4 日开放。

这项实验符合他此前对隐私的关注，即随着 AI 系统处理越来越多的个人信息，隐私保护变得愈发重要。Buterin 在 2025 年 4 月曾论述，随着 AI 能力的增强和中心化数据收集的加剧，对更强隐私工具的需求也在增长。