當所有設備都變得智能時，隱私不再是一種可有可無的選擇，而必須成爲一種架構原則。現在是時候重新定義人工智能時代的數據保護理唸了。
當今的隱私：常常成爲法律的註腳
在當前的數字生態系統中，隱私被視爲一種需要尊重的約束，而不是一種需要保護的價值。
用戶接受冗長的政策，收集數據是爲了“改善服務”，而透明度充其量只是部分的。
隨着人工智能的發展，這種邏輯不再可持續。
爲什麼？
爲什麼今天的人工智能：
- 它們收集聲音、生物特徵和行爲數據
- 它們在後臺運行，無需顯式交互
- 它們集成到每個設備中：手機、可穿戴設備、助手、汽車
我們生命中的每一秒都可以成爲一個數據點。而每個數據點，都是一個控制的槓桿。
“隱私設計”概念的提出是爲了確保從系統設計階段就嵌入數據保護。
這不是可選的，而是一種結構性條件。
但在AI中，這個設定常常被忽略：
- 模型是在未經明確同意的情況下收集的數據進行訓練的
- 集中式 API 跟蹤每個用戶請求
- 語音日誌被保存用於“質量分析”
需要進行範式轉變：隱私必須成爲人工智能的基礎設施標準。
在人工智能周期間， QVAC 項目證明了創建能夠尊重隱私且不受損害的人工智能是可能的。
如何？
- 所有數據仍保留在設備上
- 沒有請求發送到服務器
- 這些流程是本地的、加密的、模塊化的
它是一種即使沒有互聯網連接也能工作的人工智能，這就是它本身符合每一項 GDPR 原則的原因。
但真正的價值在於這個概念：隱私不是一種限制，而是一種設計特色。
如今，歐洲有《通用數據保護條例》（GDPR），加州有《加州消費者隱私法案》（CCPA），巴西、日本、印度也有其他法律。但人工智能技術無國界。
所需材料：
- 國際開源標準
- 人工智能設計隱私認證
- 打破大型科技公司壟斷的分佈式治理
開源軟件的例子表明，創建審計、透明、修改、發佈驗證工具是可能的。
現在是時候對人工智能採取同樣的行動了。
在一個每一次互動都由智能代理進行分析的世界裏，隱私不再是個人的事情，而是集體的事情。
像 QVAC 這樣的項目向我們展示了尊重人類的人工智能在技術上是可行的。
現在，用戶、開發人員和機構必須要求它成爲唯一可行的途徑。
隱私不能事後要求。它必須寫在代碼中。