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Moxie Marlinspike präsentiert eine auf Privatsphäre ausgerichtete Alternative zu ChatGPT
Falls Ihnen die Privatsphäre wichtig ist, kann das zunehmende Vorkommen von KI-Personalassistenten beunruhigend wirken. Es fällt schwer, einen solchen Assistenten ohne Offenlegung persönlicher Informationen zu nutzen, da diese bei dem Unternehmen verbleiben, das hinter dem Modell steht. Da OpenAI bereits Werbung getestet hat, ist es leicht vorstellbar, dass dieselben Datenerfassungspraktiken, die Facebook und Google antreiben, auch in Ihre Interaktionen mit Chatbots eindringen könnten.
Ein im Dezember vom Mitbegründer von Signal, Moxie Marlinspike, vorgestelltes neues Projekt zeigt, wie ein auf Privatsphäre ausgerichteter KI-Dienst aussehen könnte. Confer sieht und fühlt sich wie ChatGPT oder Claude an, doch seine Backend-Struktur ist so gestaltet, dass eine Datenerfassung verhindert wird – unterstützt durch denselben Open-Source-Ansatz, der Signal zuverlässig macht. Ihre Gespräche auf Confer können weder zur Schulung des Modells noch zur Anzeige zielgerichteter Werbung genutzt werden, einfach weil der Betreiber niemals Zugriff darauf hat.
Für Marlinspike sind diese Schutzmaßnahmen eine direkte Reaktion auf den im Wesentlichen persönlichen Charakter dieses Dienstes.
Marlinspike sagt: „Es handelt sich um eine Technologie, die aktiv zum Offenbaren von Informationen anregt. Chat-Interfaces wie ChatGPT sammeln mehr personenbezogene Daten als jede vorherige Technologie. Wenn man noch Werbung hinzufügt, ist das, als würde jemand Ihrem Therapeuten Geld zahlen, damit er Sie dazu bringt, etwas zu kaufen.“
Um dieses Niveau an Privatsphäre zu erreichen, müssen mehrere Systeme nahtlos zusammenarbeiten.
Zunächst verschlüsselt Confer Nachrichten mithilfe des WebAuthn-Passkey-Systems. (Leider funktioniert dieser Standard am besten auf Mobilgeräten oder Macs mit Sequoia, kann jedoch auch unter Windows oder Linux mit einem Passwortmanager konfiguriert werden.) Auf der Serverseite findet die gesamte Inferenzverarbeitung innerhalb eines Trusted Execution Environment (TEE) statt, wobei entfernte Attestierungssysteme die Integrität des Systems überprüfen. Im Inneren kümmern sich mehrere open-weight Foundation Models um alle eingehenden Anfragen.
Das Ergebnis ist weitaus komplexer als eine herkömmliche Inferenzumgebung – obwohl diese bereits ziemlich komplex ist –, erfüllt es aber das Kernversprechen von Confer gegenüber den Nutzern. Solange diese Schutzmaßnahmen aktiv bleiben, können Sie sensible Gespräche mit dem Modell führen, ohne dass es zu Datenlecks kommt.
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