Vitalik Buterin ทดลองใช้ AI โหมดหวาดระแวง บน Ethereum เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัว

ทำไมความเป็นส่วนตัวของ AI ถึงสำคัญมากใน Web3

ผู้ช่วย AI เริ่มเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเรา แต่การใช้งาน AI บนคลาวด์มักมีราคาที่ต้องจ่ายด้วยความเป็นส่วนตัว ทุกครั้งที่เราพิมพ์คำสั่ง คุณได้ทิ้งรอยเท้าดิจิทัลไว้ เช่น ข้อมูลเมตา และรูปแบบการเขียนส่วนตัว

เพื่อแก้ปัญหานี้ Vitalik Buterin ผู้ร่วมก่อตั้ง EthereumETH+4.72% จึงได้พัฒนาระบบความเป็นส่วนตัวรุ่นทดลองขึ้นมา เขาเรียกมันว่า 'โหมดหวาดระแวง' (paranoid mode) ที่ตั้งใจซ่อนตัวตนของผู้ใช้อย่างสมบูรณ์จากผู้ให้บริการ AI

เจาะลึกการทดลอง AI โหมดหวาดระแวงของ Vitalik

Buterin ได้สร้างโปรแกรมไคลเอนต์พิเศษสำหรับแพลตฟอร์ม AI ของเขาชื่อ Pi เครื่องมือนี้ช่วยให้ส่งคำสั่งไปยัง AI ตัวท็อปในตลาดได้ โดยไม่เปิดเผยว่าผู้ใช้คือใคร

เขาลองทดสอบจริงด้วยคำถามง่ายๆ เช่น ให้หา 5 ร้านอาหารมังสวิรัติที่ดีที่สุดในเมืองทาลลินน์ ก่อนที่คำถามจะถูกส่งไปอินเทอร์เน็ต ระบบจะนำคำสั่งไปผ่านเกราะคุ้มกันหลายชั้นก่อน

ระบบการเข้ารหัสหลายชั้นทำงานอย่างไร

ระบบความเป็นส่วนตัวนี้พึ่งพาเครื่องมือหลายตัวทำงานร่วมกัน เพื่อปกป้องผู้ใช้งาน ดังนี้:

• การเขียนคำสั่งใหม่บนเครื่อง: มีโมเดลในเครื่องชื่อ qwen3-8b-flash ช่วยเรียบเรียงคำสั่งใหม่ เพื่อลบสำนวนและนิสัยการเขียนเฉพาะตัวออกไป
• การจำกัดพื้นที่ด้วย Tor: ระบบจะแยกการรับส่งข้อมูลไว้ใน sandbox ด้วย bwrap และ torsocks พร้อมส่งข้อมูลผ่านเครือข่าย Tor ที่เปลี่ยนเส้นทางใหม่ทุกครั้ง
• การอำพรางข้อมูล: ระบบจะผสมข้อมูลจริงเข้ากับข้อมูลสุ่ม เพื่อหลอกผู้ที่แอบเฝ้ามองการเชื่อมต่อเครือข่าย
• การชำระเงินแบบไม่ระบุตัวตน: ค่าบริการ AI ชำระผ่าน zk API ซึ่งเป็นระบบจ่ายเงินแบบ Zero-Knowledge ที่ปกปิดตัวตนผู้จ่ายได้

ผลลัพธ์จากการทดสอบค้นหาร้านอาหารมังสวิรัติ

การทดลองครั้งนี้ประสบความสำเร็จด้วยดี AI สามารถค้นหา Google รวบรวมข้อมูล และสรุปตารางร้านอาหารมังสวิรัติในเมืองทาลลินน์ออกมาได้อย่างเป็นระเบียบ

"มันเริ่มใช้งานได้จริงแล้วนะ!"

Buterin แสดงความเห็นเชิงบวกหลังเห็นผลลัพธ์ ซึ่งพิสูจน์ว่าการใช้งาน AI แบบเป็นส่วนตัวนั้นเริ่มใกล้ความจริงเข้ามาทุกที

ข้อเสีย ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย และระบบ Mixnet

แม้การทดลองจะผ่านไปได้ด้วยดี แต่ Buterin ก็ชี้ให้เห็นข้อจำกัดที่นักพัฒนาต้องแก้ไข ก่อนจะเปิดให้คนทั่วไปใช้งานจริง

อย่างแรก การเพิ่มความปลอดภัยทำให้เกิดความล่าช้า การส่งข้อมูลผ่านเกราะหลายชั้นทำให้ตอบสนองช้าลง โดยเฉพาะตอนเริ่มเปิดห้องแชตใหม่

อย่างที่สอง ระบบ Tor ทั่วไปอาจมีจุดอ่อนต่อการโจมตีเรื่องเวลา (timing attack) หากผู้ให้บริการ AI ร่วมมือกับโหนดแรกของ Tor ก็อาจสะกดรอยกลับมาถึงผู้ใช้ได้

เพื่อแก้ปัญหานี้ในระยะยาว Buterin แนะนำให้เปลี่ยนไปใช้ Mixnet ที่มีความปลอดภัยสูงกว่า แม้ผู้ใช้จะต้องแลกกับการเสียแบนด์วิธเพิ่มขึ้นก็ตาม

การลดค่าแก๊ส Ethereum สำหรับเทคโนโลยี Zero-Knowledge

ปัจจุบัน การรันเทคโนโลยีเข้ารหัส Zero-Knowledge (ZK) บนเครือข่ายหลักของ Ethereum ยังมีราคาแพง ค่าธรรมเนียมที่สูงทำให้การใช้ AI แบบเป็นส่วนตัวบ่อยๆ กลายเป็นเรื่องสิ้นเปลือง

โชคดีที่การอัปเกรด Ethereum ในอนาคต ถูกออกแบบมาเพื่อลดค่าแก๊สสำหรับ ZK อย่างมาก ซึ่งจะช่วยให้การใช้ AI แบบส่วนตัวและอัตโนมัติมีราคาถูกลงมาก

ผลการดำเนินงานในอดีตของสินทรัพย์ดิจิทัล มิได้เป็นสิ่งยืนยันถึงผลการดำเนินงานในอนาคต คุณสามารถตรวจสอบข้อมูลตลาดปัจจุบันได้ที่ Bitkub Ethereum Market.