ヴィタリック プライバシー保護 AI 健康システムのテスト：ローカルモデル + zkAPI + Tor 三層アーキテクチャによるアイデンティティ漏洩防止

Vitalik.eth は Farcaster で投稿し、個人の実験を行っていることを明らかにしました。これは、プライバシーを保護しながら、個人の健康と旅行データを利用して、パーソナライズされた食事と運動の提案を生成するために、ローカルモデルとリモート最前線モデルを組み合わせるものです。

システムは三層のプライバシー保護アーキテクチャを採用しています：アイデンティティ層はローカルモデル（Qwen 3.8B）がユーザーの代わりにクエリリクエストを構築し、文体がアイデンティティを露呈するのを避けます；支払い層は zkAPI を使用して支払い情報を隠します；ネットワーク層は Tor を通じて IP アドレスを隠します。現在、システムは正常に動作していますが、Vitalik は三つの大きな欠点を指摘しています：Tor はリクエストごとの非関連付けにおいて効率が低く、遅延が高い；ローカルモデルの実行速度はわずか 20-30 TPS で、スムーズな体験には 100+ TPS に達する必要があります；データ保護が厳しくなるほど、リモートモデルが提供できる支援は限られます。関連するコードはイーサリアムの zkAPI リポジトリに提出されました。