Как использовать любой ИИ конфиденциально - самый конфиденциальный LLM.

Введение в содержание

Содержание является учебным пособием по использованию технологий искусственного интеллекта, подчеркивающим важность конфиденциальности при взаимодействии с облачными языковыми моделями. Оно начинается с обзора работы ИИ локально и использования облачных сервисов, рассматривая аппаратные требования и проблемы конфиденциальности. Различные рекомендации по поддержанию конфиденциальности включают использование специализированных VPN, применение алиасных электронных адресов и выбор инструментов, таких как 'Venice AI' и 'Hugging Face', которые придают приоритет защите данных пользователей. Рассказчик подчеркивает необходимость понимать последствия обмена данными с моделями ИИ и описывает различные методы деидентификации и защиты данных. В конце приводятся шаги для успешного управления инструментами ИИ с акцентом на сохранение конфиденциальной информации. Учебное пособие структурировано как более глубокое исследование осведомленности о конфиденциальности в контексте использования ИИ.

Ключевая информация

  • Учебное пособие нацелено на обучение пользователей тому, как использовать ИИ конфиденциально и безопасно, подчеркивая важность защиты личных данных.
  • Пользователей информируют о ограничениях запуска моделей ИИ локально, включая аппаратные требования, такие как GPU и ОЗУ.
  • Докладчик подчеркивает риски, связанные с использованием облачных ИИ-сервисов, включая хранение данных и потенциальные вторжения в конфиденциальность.
  • Обсуждаются различные техники обеспечения конфиденциальности, а также инструменты и методы для обеспечения конфиденциальности при взаимодействии с ИИ-сервисами.
  • Предлагаются несколько альтернатив для частного использования ИИ, включая локальные модели, использование VPN и применение сервисов, которые придают приоритет конфиденциальности.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Частный учебник по ИИ

Комплексное руководство о том, как использовать различные инструменты ИИ как локально, так и в облаке, с акцентом на конфиденциальность и защиту данных. Оно охватывает аппаратные требования, учебные пособия по использованию локальных моделей и обсуждение выбора между локальными и облачными моделями.

Методы защиты данных

Изучение важности методов конфиденциальности в борьбе с сбором данных ИИ, обсуждение того, как компании ИИ обрабатывают персональные данные, и методов, которые пользователи могут внедрить, чтобы защитить свою идентичность при использовании услуг ИИ.

Использование VPN для конфиденциальности

Рекомендации по использованию VPN и альтернативных решений для обеспечения безопасности личной информации при использовании инструментов ИИ, с акцентом на необходимость создания специализированной настройки для поддержания конфиденциальности.

Локальные против облачных моделей ИИ

Обсуждение преимуществ и недостатков локальных и облачных моделей ИИ, включая необходимость в конкретном аппаратном обеспечении для эффективной работы, а также инструменты, которые облегчают работу локального ИИ.

Рекомендуемые инструменты для использования ИИ

Обзор конкретных инструментов, рекомендованных для частного использования ИИ, включая решения с открытым исходным кодом, платформы ИИ, ориентированные на конфиденциальность, и методы доступа к моделям без компрометации персональных данных.

Риски безопасности ИИ

Предупреждение о рисках безопасности, исходящих от извлечения данных через модели ИИ, подчеркивающее уязвимости более крупных моделей и рекомендации по поддержанию конфиденциальности в чувствительных ситуациях.

Меры безопасности аккаунта

Советы по созданию псевдонимных аккаунтов и использованию инструментов, чтобы гарантировать, что данные, созданные пользователями, не связаны с идентифицируемой информацией, особенно в контексте использования таких сервисов, как ChatGPT.

Вовлеченность пользователей

Поощрение взаимодействия пользователей через обмен учебными пособиями и поддержку создателей контента на платформах, таких как Patreon, для дальнейшего повышения уровня конфиденциальности и знаний об ИИ.

Связанные вопросы и ответы

О чем этот учебный курс?

Учебный курс обучает вас использовать ИИ приватно, не только запуская локальные модели, но и используя любой ИИ, доступный в сети.

Какое оборудование мне нужно для эффективной работы с моделями ИИ?

Вам потребуется выделенная видеокарта и достаточно оперативной памяти для запуска мощных моделей.

Как мне защитить свою конфиденциальность при использовании услуг ИИ?

Вы должны рассмотреть возможность использования VPN, анонимных адресов электронной почты и избегать популярных услуг ИИ, которые собирают идентифицируемую информацию.

Могу ли я запускать модели ИИ без подключения к интернету?

Да, существуют инструменты, которые позволяют вам запускать модели ИИ локально без подключения к интернету.

Какое значение имеет использование VPN?

VPN помогает скрыть ваш IP-адрес и шифрует ваше интернет-соединение, что обеспечивает дополнительный уровень конфиденциальности.

Почему мне следует избегать популярных VPN, спонсируемых Ютуберами?

Эти VPN могут не ставить конфиденциальность пользователей на первое место и потенциально могут сохранять ваши данные.

Что мне делать, если мне нужно больше конфиденциальности при использовании ИИ?

Рассмотрите использование Graphene OS, анонимных почтовых сервисов и взаимодействие только с инструментами ИИ, которые гарантируют отсутствие хранения данных.

Какие инструменты я могу использовать для локального запуска ИИ?

Вы можете использовать такие инструменты, как Open Web UI и Jan, которые позволяют запускать и использовать модели ИИ на вашем устройстве.

Каковы риски использования облачных услуг ИИ?

Ваши запросы и данные могут быть сохранены, связаны с вашими идентификаторами и потенциально доступны несанкционированным лицам.

Как мне создать анонимную учетную запись для услуг ИИ?

Используйте фейковый адрес электронной почты, надежный менеджер паролей и рассмотрите возможность использования подарочных карт для оплаты вместо идентифицируемой финансовой информации.

Больше рекомендаций видео