家モクシー・マーリンスパイクが、プライバシーに配慮したChatGPTの代替案を公開
プライバシーが懸念事項である場合、増え続けるAIパーソナルアシスタントの存在は不安を感じさせるかもしれません。個人情報を開示しない限りこれらのツールを利用するのは難しく、開示された情報はモデルを提供する企業が保持します。OpenAIがすでに広告機能のテストを行っていることから、FacebookやGoogleで用いられているのと同様のデータ収集手法がチャットボットとのやり取りにも浸透してくる可能性は高いです。
2025年12月にSignalの共同創設者であるMoxie Marlinspikeによって発表された新しいプロジェクトは、プライバシーを重視したAIサービスがどのようなものかを示しています。Conferは見た目や操作感がChatGPTやClaudeに似ていますが、そのバックエンドはデータ収集を防ぐように構成されており、Signalの信頼性の裏付けとなっているオープンソースの厳格な仕組みが採用されています。Confer上での会話内容は、ホスト側が一切アクセスできないため、モデルの訓練やターゲットを絞った広告の配信に利用されることはありません。
Marlinspikeにとって、これらのセーフガードは、このサービスが本質的に個人的な性質を持つことへの直接的な対応策です。
彼は次のように述べています。「これは積極的に人々に情報を開示させる技術だ。ChatGPTのようなチャットインターフェースは、これまでのどの技術よりも多くの個人情報を収集する。そこに広告機能が加われば、まるで誰かがセラピストにお金を払って購入を促すようなものだ。」
このレベルのプライバシーを実現するには、複数のシステムがシームレスに連携して動作する必要があります。
まず、ConferはWebAuthnパスキーシステムを用いてメッセージを暗号化します。（残念ながら、この仕様はモバイルデバイスやSequoiaを搭載したMacで最も効果的に動作しますが、パスワードマネジャーを使えばWindowsやLinuxでも設定可能です。）サーバーサイドでは、すべての推論処理が信頼性の高い実行環境（TEE）内で行われ、リモートアテスタションシステムによってシステムの完全性が確認されます。その内部では、オープンウェイトのファウンデーションモデル群が届いたクエリを処理します。
この仕組みは、すでにかなり複雑な標準的な推論環境よりもはるかに複雑ですが、Conferがユーザーに約束した核心的な価値を実現しています。これらの保護策が有効である限り、データ漏洩の心配なく、モデルと機密性の高い会話を行うことが可能です。
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