当所有设备都变得智能时，隐私不再是一种可有可无的选择，而必须成为一种架构原则。现在是时候重新定义人工智能时代的数据保护理念了。
当今的隐私：常常成为法律的注脚
在当前的数字生态系统中，隐私被视为一种需要尊重的约束，而不是一种需要保护的价值。
用户接受冗长的政策，收集数据是为了“改善服务”，而透明度充其量只是部分的。
随着人工智能的发展，这种逻辑不再可持续。
为什么？
为什么今天的人工智能：
- 它们收集声音、生物特征和行为数据
- 它们在后台运行，无需显式交互
- 它们集成到每个设备中：手机、可穿戴设备、助手、汽车
我们生命中的每一秒都可以成为一个数据点。而每个数据点，都是一个控制的杠杆。
“隐私设计”概念的提出是为了确保从系统设计阶段就嵌入数据保护。
这不是可选的，而是一种结构性条件。
但在AI中，这个设定常常被忽略：
- 模型是在未经明确同意的情况下收集的数据进行训练的
- 集中式 API 跟踪每个用户请求
- 语音日志被保存用于“质量分析”
需要进行范式转变：隐私必须成为人工智能的基础设施标准。
在人工智能周期间， QVAC 项目证明了创建能够尊重隐私且不受损害的人工智能是可能的。
如何？
- 所有数据仍保留在设备上
- 没有请求发送到服务器
- 这些流程是本地的、加密的、模块化的
它是一种即使没有互联网连接也能工作的人工智能，这就是它本身符合每一项 GDPR 原则的原因。
但真正的价值在于这个概念：隐私不是一种限制，而是一种设计特色。
如今，欧洲有《通用数据保护条例》（GDPR），加州有《加州消费者隐私法案》（CCPA），巴西、日本、印度也有其他法律。但人工智能技术无国界。
所需材料：
- 国际开源标准
- 人工智能设计隐私认证
- 打破大型科技公司垄断的分布式治理
开源软件的例子表明，创建审计、透明、修改、发布验证工具是可能的。
现在是时候对人工智能采取同样的行动了。
在一个每一次互动都由智能代理进行分析的世界里，隐私不再是个人的事情，而是集体的事情。
像 QVAC 这样的项目向我们展示了尊重人类的人工智能在技术上是可行的。
现在，用户、开发人员和机构必须要求它成为唯一可行的途径。
隐私不能事后要求。它必须写在代码中。