В статье на Cryptography Engineering поднимается важный вопрос: насколько приватным может быть локальный инференс для ИИ-агентов, даже если данные не уходят в облако. Автор, известный криптограф и инженер, рассматривает пример Siri и объясняет, почему даже локальные вычисления могут быть уязвимы.
Основная проблема заключается в том, что приватность зависит не только от того, где обрабатываются данные, но и от того, как обрабатываются сами запросы. Например, даже если агент работает локально, его архитектура может быть уязвима к атакам через ввод пользователя или через утечки информации через промежуточные результаты.
Автор предлагает несколько решений, включая использование криптографических методов для защиты данных на всех этапах обработки. Это особенно важно для разработчиков ИИ-агентов, так как они должны учитывать не только производительность, но и безопасность пользователей.
Статья также подчёркивает, что приватность — это не просто технический вопрос, но и вопрос доверия пользователей. Если агенты не смогут гарантировать полную приватность, их использование может быть ограничено, несмотря на все преимущества локального инференса.