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以太坊联合创始人维塔利克·布特林尝试多层策略以保护个人数据
以太坊联合创始人维塔利克·布特林（Vitalik Buterin）近期试验了一种多层级策略，旨在获取人工智能生成的健康建议的同时保护个人数据。他利用自身的健康和旅行信息，试图在不向外部服务暴露敏感细节的前提下，获得量身定制的饮食和运动建议。
本地协调与隐私层
布特林的实验涉及一个本地人工智能模型 Qwen 3.8 Flash Next，该模型会根据需要路由请求至高级远程模型。其方法的关键组成部分在于最小化每次查询时共享的个人数据量。
他的设置由三个隐私层支撑。第一层专注于提示词安全：本地模型不仅负责构建和过滤问题，还会屏蔽识别性语言或风格线索，从而降低被外部模型重新识别的风险。
在交易隐私方面，布特林使用了 zkAPI，这是一个将服务支付与用户身份分离的系统。据以太坊基金会描述，zkAPI 是一种私有使用信用协议，允许用户将资金存入保险库，并通过零知识证明授权支出，而不是将支付与特定身份或请求直接关联。
在实际操作中，临时 API 密钥用于管理支出上限，而签名的使用收据则确定具体费用。支付提供商可以通过证明确认资金情况，但永远不会接触到直接提交给远程模型的人工智能查询内容。
第三层采用了 Tor 路由。通过在 Tor 网络上运行 zkAPI 客户端，布特林防止了基于网络的识别，向服务提供商隐藏了 IP 地址和其他网络数据。
系统中的每一层都针对不同的隐私风险。即使从人工智能提示词中省略了姓名，链接支付记录或网络足迹仍可能揭示请求者的身份，这意味着需要多管齐下的方法才能实现强有力的保护。
根据基金会分享的文档，重复包含个人细节、历史重用或一致的写作风格仍可能使模型能够将不同会话链接到同一个人，这标志着人工智能交互中隐私的内在复杂性。
性能与权衡
布特林承认，通过这种方法生成的健康建议有所改善，更丰富的回复归功于远程模型的先进能力。然而，他的实验也暴露出影响速度和隐私的几个局限性。
延迟是一个重大挑战，由于通过 Tor 进行路由，响应时间比直接连接慢 10 到 100 倍。他观察到，Tor 的网络隔离对于匿名化请求可能不足，降低了其在此背景下作为隐私层的有效性。
在本地机器上，Qwen 每秒仅能处理 20 到 30 个令牌，远低于布特林为实现无缝使用所设定的每秒超过 100 个令牌的目标。他还强调了精心构建提示词的重要性，指出删除不足或过多都会限制隐私性和人工智能建议的质量。
调整信息共享变得复杂：保留过多的上下文会削弱回复的实际价值，而详细的提示词会增加暴露风险。这种权衡指出了在优先保护隐私的人工智能工作流程中持续优化的必要性。
背景：迈向密码学世界计算机
这项人工智能实验建立在布特林在最近一篇文章中概述的理念之上，他在文中讨论了以太坊向密码学世界计算机模式的转变。这一愿景的基础包括增强的隐私性、形式化验证以及由先进密码学支持的分散式链下计算。
HeGotá 被认为是引入抗量子方法和递归零知识证明之前最后的常规以太坊分叉，标志着这些持续发展中的一个重要步骤。
