彼らのプライバシースタックについてこれまで扱ってきたほとんどは、「誰が何かを要求したのか」を隠すことに関するものでした。TEEのアテステーション、OHTTPストリーミング、リレー／ゲートウェイの分割――すべてが、誰がプロンプトを送ったのかが見えないように設計されています。

さらに彼ら自身のメッセージングは、その上にもう一つの主張を重ねています。彼らが述べている理由を言い換えると、「ほとんどのAIはあなたの本当の質問には答えない……けれども、結局あなたが聞いたことは何でも覚えている」。彼らがそのギャップを埋めるために作った、と言っているわけです。
でも、2つは別のことです。誰が依頼したかを隠すことはプライバシーの課題です。一方で、モデルの拒否（リフューザル）を取り除くことはまったく別の判断です。OpenGradientの売り文句はそれらを一行に混ぜてしまっています……しかし同じ機能ではありません。

そして、実際に名づける価値のあるギャップはこれです。検証（verification）によって、特定のモデルが特定の入力に対して、改ざんされることなく特定の出力を返したことが証明される。以上です。それは、そのやり取りそのものが適切だったかどうかには何も言いません。verified（検証済み）とvetted（精査済み）は同じ言葉ではないのに、かなりの「検証可能なAI」向けマーケティングは、それらを置き換え可能に聞こえるようにしたがります。

TEEの取り組みがちゃんと機能することは否定しません……ただし、2つの主張が同じ機能だと信じる前に、別々に切り分ける価値はあります。
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