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 が Farcaster に投稿し、個人の健康と旅行データを利用してプライバシーを保護しながら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先端モデルを組み合わせた個人実験を行っていることを明らかにしました。

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：

• 身分層：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、文体が身分を露呈するのを避けます
• 支払い層：zkAPIを使用して支払い情報を隠します
• ネットワーク層：Torを通じてIPアドレスを隠します

現在、システムは稼働していますが、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が必要；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。関連コードはイーサリアムのzkAPIリポジトリに提出されています。