人工智慧隱私曙光：中國開放權重模型如何開啟新時代
雲端大型語言模型 (LLMs) 的迅速普及帶來了一個日益嚴重的問題：數據隱私。用戶將資訊輸入這些模型的瞬間，就放棄了對資訊的控制，從而產生了重大的漏洞。
然而，一種潛在的轉變即將到來。開放權重 (Open-Weight) LLM 的出現，特別是來自中國 AI 開發商的，再加上邊緣計算的進步和日益嚴格的數據隱私法規，可能會重新定義 AI 的版圖。
開放權重革命：對現狀的挑戰
DeepSeek 在 1 月份推出開放權重 LLM，在全球 AI 社群中引起了轟動。隨後，包括 Manus AI 和百度 (及其 ERNIE 模型) 在內的中國公司也發布了類似的公告，表明 AI 開發正朝著更高的可訪問性和透明度發展。
「開放權重」模型的主要區別在於其公開可訪問的參數。這使開發人員能夠深入研究模型的內部運作，對其進行客製化，並更有效地在其基礎上進行構建，從而提供封閉權重模型所沒有的控制級別。
最初，中國開放權重模型的興起引發了對用戶數據被發送到中國伺服器的擔憂。然而，現實情況是，大多數雲端 LLM 供應商，無論其地理來源如何，通常都無視用戶的隱私問題。鑑於 AI 聊天機器人的性質，這一點尤其令人擔憂。
與傳統應用程式透過瀏覽歷史記錄或社群媒體活動推斷我們的興趣不同，AI 聊天機器人直接、明確地接收個人資訊的披露。用戶願意分享他們永遠不會委託給傳統應用程式的詳細資訊，這使得對強大的隱私保護的需求變得更加關鍵。不幸的是，AI 革命似乎正在重蹈覆徹，快速創新和市場主導地位掩蓋了基本的隱私考量。
增強 AI 隱私的三大支柱
儘管存在這些擔憂，但我們有理由保持樂觀。三個關鍵要素正在融合，為用戶提供對其數據的更大控制權：
- 具競爭力的開放權重模型興起，特別是來自中國
- 邊緣計算的能力和可訪問性日益增強
- 一波積極的監管執法浪潮
開放權重模型：賦予用戶選擇權
OpenAI、Anthropic 和 Google 等公司在很大程度上將其模型權重保持為專有。這嚴重限制了邊緣計算的部署選項，並限制了希望在本地保持對其數據控制的用戶。來自中國來源的具有可比功能的開放權重模型的可用性增加了西方公司採用類似方法的壓力，最終賦予用戶在隱私保護 LLM 方面更大的選擇權。
邊緣計算：讓 AI 更接近用戶
邊緣計算能夠在設備本地運行 AI 模型，為數據隱私問題提供了一個實際的解決方案。智慧型手機和其他低計算設備的功能不斷增強，使得可以直接在用戶設備上部署更小、更高效的模型，而無需將數據傳輸到雲端。
隨著 AI 模型變得更加優化和高效，並且假設由於可用訓練數據的限制，模型大小的增長趨於平緩，本地、高性能模型可能會成為常態。這種範式轉變將使使用者能夠更好地控制自己的個人資料。
監管審查：加強問責制
雖然技術解決方案充滿希望，但監管監督在確保用戶隱私方面發揮著至關重要的作用。世界各地的監管機構都在積極執行與 AI 模型處理個人數據相關的現有法規，發布指南，並實施新規則，以應對 AI 技術帶來的獨特挑戰。
例如，義大利的數據保護機構已經因隱私違規行為對 OpenAI 處以巨額罰款，並封鎖了 DeepSeek。愛爾蘭監管機構也在審查 Google 的 AI 實務。此外，歐盟的歐洲數據保護委員會 (EDPB) 已就 AI 模型中個人數據的使用發表了意見，歐盟 AI 法案的部分內容正在逐步實施。
這種監管重點已擴展到歐洲以外。澳大利亞和加拿大已經發布了 AI 模型訓練指南。巴西去年採取了行動，迫使 Meta 修改其 LLM 訓練實務。總體而言，這些監管努力強調了人們越來越認識到在 AI 時代保護用戶隱私的必要性。
資安專業人員的實際步驟
資安專業人員可以透過採取以下步驟，在其組織內部以及為其客戶主動解決 AI 隱私問題：
- 擁抱開放權重模型： 開放權重模型可提供對數據處理的更大控制，並消除通常與封閉權重模型相關的不可預測的行為變化。透過轉換為開放權重解決方案，組織可以增強數據隱私並提高其 AI 應用程式的可靠性。
- 為合規性挑戰做好準備： 如果轉換為開放權重模型並非立即可行，則組織必須準備好應對與封閉權重 AI 系統相關的潛在合規性挑戰和法律風險。封閉權重 AI 公司處理數據的方式缺乏透明度，使得難以確保完全遵守隱私法規，從而增加了法律訴訟的風險。
- 要求軟體供應商提供透明度： 評估組織所依賴的軟體解決方案中的 AI 和機器學習 (ML) 組件至關重要。詢問有關所使用的模型、許可條款、客戶數據是否用於訓練其他人可以訪問的模型，以及供應商計劃如何遵守特定的 AI 法規 (例如歐盟 AI 法案) 的詳細問題。透過要求透明度，組織可以做出明智的決策並降低潛在的隱私風險。
總之，雖然對外國實體可能濫用使用者數據的擔憂是合理的，但中國開放權重生成式 AI 模型、邊緣計算的進步以及積極的監管執法相結合，有可能徹底改變 AI 隱私。這種融合可以讓使用者在減少隱私損害的情況下利用 AI 的力量。