🔥Ethereum-Mitgründer Vitalik Buterin hat gerade einen „Paranoia-Modus“ für seinen KI-Agenten entwickelt. Dafür kombiniert er zkAPI, Tor und Tarnverkehr, damit Nutzer vor KI-Anbietern unsichtbar bleiben.
Buterin hat das Gerüst seines KI-Agenten namens „pi“ mit vier Ebenen Datenschutztechnik ausgestattet, die in einem OpenAI-kompatiblen Daemon gebündelt sind. Jede Unterhaltung erhält einen eigenen Tor-Schaltkreis. So lassen sich keine zwei Chats auf dieselbe Netzwerkidentität zurückführen. Zufälliger Tarnverkehr kommt hinzu, um echte Anfragemuster vor passivem Abhören zu verbergen.
Der Zahlungsschutz läuft über zkAPI, ein Zero-Knowledge-Beweissystem, mit dem Nutzer für KI-Inferenz bezahlen können, ohne ihre Identität über die Zahlungsspur selbst preiszugeben. Außerdem werden alle Prompts lokal vom eigenen Modell des Nutzers umgeschrieben, bevor sie einen externen KI-Anbieter erreichen. So werden identifizierende Details entfernt, bevor sie das Gerät verlassen. Der gesamte Agent läuft in einer Sandbox über bwrap und torsocks, damit jeder Netzwerkaufruf über Tor geleitet wird.
Buterin sprach auch offen über die Einschränkungen. Er sagte, die Einrichtung verursache „eine ganze Menge“ zusätzliche Latenz, besonders beim Start neuer Unterhaltungen. Außerdem räumte er ein, dass Tor „hier für den Datenschutz alles andere als optimal“ sei, da seine Schutzwirkung deutlich nachlasse, falls ein KI-Anbieter mit Tor-Einstiegsknoten zusammenarbeite, um Zeitmuster gezielt zu manipulieren. Als mögliche künftige Lösung brachte er ein dediziertes Mixnetz ins Spiel.
Der Code ist bereits auf GitHub als Open Source verfügbar. Günstigere zkAPI-Aufladungen und Auszahlungsgebühren sollen bald im Mainnet kommen.
#Ethereum #VitalikButerin #AIPrivacy #Crypto #Web3
Buterin hat das Gerüst seines KI-Agenten namens „pi“ mit vier Ebenen Datenschutztechnik ausgestattet, die in einem OpenAI-kompatiblen Daemon gebündelt sind. Jede Unterhaltung erhält einen eigenen Tor-Schaltkreis. So lassen sich keine zwei Chats auf dieselbe Netzwerkidentität zurückführen. Zufälliger Tarnverkehr kommt hinzu, um echte Anfragemuster vor passivem Abhören zu verbergen.
Der Zahlungsschutz läuft über zkAPI, ein Zero-Knowledge-Beweissystem, mit dem Nutzer für KI-Inferenz bezahlen können, ohne ihre Identität über die Zahlungsspur selbst preiszugeben. Außerdem werden alle Prompts lokal vom eigenen Modell des Nutzers umgeschrieben, bevor sie einen externen KI-Anbieter erreichen. So werden identifizierende Details entfernt, bevor sie das Gerät verlassen. Der gesamte Agent läuft in einer Sandbox über bwrap und torsocks, damit jeder Netzwerkaufruf über Tor geleitet wird.
Buterin sprach auch offen über die Einschränkungen. Er sagte, die Einrichtung verursache „eine ganze Menge“ zusätzliche Latenz, besonders beim Start neuer Unterhaltungen. Außerdem räumte er ein, dass Tor „hier für den Datenschutz alles andere als optimal“ sei, da seine Schutzwirkung deutlich nachlasse, falls ein KI-Anbieter mit Tor-Einstiegsknoten zusammenarbeite, um Zeitmuster gezielt zu manipulieren. Als mögliche künftige Lösung brachte er ein dediziertes Mixnetz ins Spiel.
Der Code ist bereits auf GitHub als Open Source verfügbar. Günstigere zkAPI-Aufladungen und Auszahlungsgebühren sollen bald im Mainnet kommen.
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