#opg $OPG @OpenGradient
Eu tentei usar um único app de IA para tudo por uma semana, desde perguntas sensíveis, criação de imagens, até trocar de model à vontade, para ver o que sobra de mim no sistema no final de semana. O app é o OpenGradient Chat. O resultado me fez repensar sobre privacidade na IA.
No dia 1, eu testei a plataforma. Todos os assistentes de IA pedem para você confiar em uma política de privacidade longa que ninguém lê. O OpenGradient troca promessas por provas matemáticas, mensagens criptografadas diretamente no dispositivo, identidade retirada antes de tocar no modelo.
No dia 3, eu testei o Image Studio, criando imagens com Gemini, ByteDance, e xAI ao mesmo tempo. A mesma camada de privacidade se aplica a todos os três, nenhum modelo tem prioridade na coleta de dados.
No dia 5, eu mudei de Claude Fable 5, o modelo mais rigoroso, para Nous Hermes, um modelo sem guardrails de conteúdo. Duas filosofias opostas, ambas na mesma lista, com a mesma camada de criptografia.
No final de semana, eu olhei o log de uso. Todo crédito comprado e usado no OpenGradient Chat conta para as condições de elegibilidade para o airdrop S2 OPG, sem precisar fazer nada além de usar o app normalmente.
O que mais me surpreendeu foi que quatro coisas que pareciam separadas — prova de privacidade, geração de imagens multi-modelo, chat com censura dupla, e elegibilidade para airdrop — são apenas manifestações de uma única camada de infraestrutura. Mudar de modelo não muda a privacidade. Mudar de funcionalidade não altera o mecanismo de proteção.
A pergunta que estou acompanhando é se, quando o OpenGradient adicionar mais modelos e funcionalidades, essa camada de base comum conseguirá manter essa consistência.