Vitalik Buterin 利用三层隐私架构进行 AI 查询：速度限制与数据权衡塑造实验结果
Vitalik Buterin 测试了一套通过本地 AI 编排获取个性化饮食和运动建议的系统，该系统利用了更强大的远程模型。该实验结合了精心编写的提示词、zkAPI 支付机制以及 Tor 路由技术，旨在分别解决内容泄露、计费关联和网络暴露等问题。Buterin 报告称，虽然获得了更好的建议，但也发现了包括响应速度慢以及请求之间隔离性较弱在内的四大局限性。
以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 近期测试了一种在限制个人数据暴露的同时获取 AI 建议的系统。他的实验使用了健康和旅行信息来生成个性化的饮食和运动建议。一个本地模型协调了对能力更强的远程系统的请求，从而借鉴后者的推理能力和知识库。这套 AI 隐私设置结合了精心编写的提示词、通过 zkAPI 进行的私人支付以及 Tor 路由，这些措施分别应对了不同来源的身份泄露风险。
Vitalik Buterin 表示，远程输入的加入使建议质量得到了提升，尽管隐私保护措施仍有待改进。他还指出，存在响应缓慢的问题，并且在“分享更少信息”与“获得有用建议”之间存在明显的权衡关系。
三层隐私层的具体实现
Vitalik Buterin 将他的本地协调器标识为 Qwen 3.8 Flash Next，该模型在需要时会调用前沿模型。一个技能文件（Skill File）指导了这些调用，指示本地系统尽可能少地披露个人信息。
第一层隐私层涵盖了提示词内容和写作风格。本地模型负责构建问题，降低了远程服务通过措辞或个人细节识别出他的风险。
第二层隐私层涉及支付环节，因为支付方式通常会将 AI 请求与可识别的客户账户联系起来。为此，实验使用了 zkAPI，这是一个旨在将支付授权与用户身份分离的系统。以太坊基金会于 10 月 1 日宣布，zkAPI 是为付费服务设计的“私有使用额度”。用户向金库注资，然后通过零知识证明授权支出，而无需透露是哪笔存款支付了请求费用。在运行时密钥模式下，临时 API 密钥限制支出上限，而签名的使用收据决定实际扣费金额。支付服务仅检查资金证明，而不会接收直接发送给 AI 提供商的提示词。
Tor 提供了第三层隐私保护，针对 IP 地址等网络信息。Vitalik Buterin 通过包裹在 Tor 中的命令行工具访问 zkAPI，将支付隐私与网络路由相结合。
这种设计将这些防护措施视为互补关系，因为每一层都覆盖了不同的身份识别途径。即使从提示词中移除姓名，支付记录或网络详情仍可能成为潜在的链接线索。基金会也警告称，AI 提供商仍然可以读取提交的提示词。其文档指出，重复的个人细节、重用的对话历史以及写作模式可能导致不同的会话被关联起来。
速度限制与数据权衡对实验的影响
Vitalik Buterin 报告称，实验返回的建议因融入了前沿模型的知识而得到改善。然而，他指出了四个弱点，涉及网络设计、请求构建、本地性能以及隐私与实用性之间的平衡。
他认为，Tor 在处理单个请求的隔离方面表现不佳，可能无法为此类用途提供足够的隐私保护。他还估计，延迟比理想情况下高出 10 到 100 倍。
技能文件需要更好的策略来决定远程模型应接收哪些信息。这使得请求准备成为实验中另一个未解决的环节。
Vitalik Buterin 表示，在他的设置下，Qwen 每秒生成大约 20 到 30 个 token。他希望速度能达到每秒 100 个 token 以上，系统才会感觉流畅舒适。
AI 隐私的权衡依然显而易见：保留的背景信息越少，远程模型能提供的帮助就越有限。这种权衡表明，如果请求省略了重要的背景细节，仅靠支付和网络保障措施无法维持个性化建议的质量。
以太坊的未来愿景：加密世界计算机
该实验紧随 Vitalik Buterin 在 9 月 27 日发表的一篇论文之后，他在其中将以太坊描述为未来的“加密世界计算机”。他的愿景是将区块链安全性与链外的密码学隐私、验证和去中心化计算相结合。
在该论文中，他将计划于明年推出的 Hegotá 确定为最后一次常规分叉。随后的发展将涉及递归 STARKs（可扩展算术电路的非交互式论证）、自动形式化验证、优化的共识机制以及抗量子安全技术。
他还引用 PeerDAS 作为迈向这一更广泛架构的早期步骤。预期的结果是，通过现代密码学保障更安全、成本更低、更具可扩展性和更高隐私的计算环境。