HogarMoxie Marlinspike presenta una alternativa centrada en la privacidad a ChatGPT
Si la privacidad es una preocupación para usted, la creciente presencia de asistentes personales basados en IA puede resultar inquietante. Resulta difícil utilizar uno sin revelar información personal, la cual queda en poder de la empresa matriz del modelo. Dado que OpenAI ya está probando sistemas publicitarios, es fácil imaginar que las mismas prácticas de recopilación de datos utilizadas por Facebook y Google podrían infiltrarse en sus interacciones con chatbots.
Un nuevo proyecto presentado en diciembre por Moxie Marlinspike, cofundador de Signal, demuestra cómo podría ser un servicio de IA centrado en la privacidad. Confer tiene un aspecto y una sensación similares a los de ChatGPT o Claude, pero su estructura interna está diseñada para evitar la recopilación de datos, respaldada por el mismo rigor de código abierto que hace confiable a Signal. Sus conversaciones en Confer no pueden utilizarse para entrenar al modelo ni para mostrar anuncios dirigidos, simplemente porque el servidor nunca tiene acceso a ellas.
Para Marlinspike, estas medidas de protección son una respuesta directa a la naturaleza inherentemente personal de este tipo de servicios.
Marlinspike afirma: “Es una tecnología que fomenta activamente la revelación de información personal. Las interfaces de chat como ChatGPT recopilan más datos personales que cualquier tecnología anterior. Cuando se añade publicidad al mix, es como si alguien pagara a su terapeuta para convencerlo de realizar una compra”.
Lograr ese nivel de privacidad requiere que varios sistemas trabajen juntos de manera fluida.
En primer lugar, Confer encripta los mensajes mediante el sistema WebAuthn. (Lamentablemente, este estándar funciona mejor en dispositivos móviles o Macs con sistema Sequoia, aunque también se puede configurar en Windows o Linux con un gestor de contraseñas). En el lado del servidor, todo el procesamiento de inferencia tiene lugar dentro de un Entorno de Ejecución Confiable (TEE), con sistemas de atestación remota que verifican la integridad del sistema. Dentro de este entorno, una serie de modelos base de código abierto manejan cualquier consulta recibida.
El resultado es mucho más complejo que una configuración estándar de inferencia (que ya es bastante compleja), pero cumple con la promesa fundamental de Confer hacia sus usuarios: mientras estas medidas de protección permanezcan activas, se pueden mantener conversaciones sensibles con el modelo sin ninguna fuga de datos.
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