يُقدم متصفح Brave خطوة جريئة نحو تعزيز خصوصية المستخدمين في تفاعلاتهم مع الذكاء الاصطناعي. أعلنت الشركة عن تطبيق تشفير شامل لمساعدها الذكي Leo، مستخدمةً بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) لتوفير قناة اتصال آمنة وخاصة بالكامل.
تأتي هذه الخطوة في وقت تتزايد فيه المخاوف بشأن كيفية استخدام شركات الذكاء الاصطناعي لمحادثات المستخدمين لأغراض التدريب، ومدى وصول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى المعلومات الشخصية. نرى في Brave محاولة للسباحة ضد التيار، بوضع خصوصية المستخدم في المقام الأول.
كيف يعمل التشفير في Brave Leo؟
تعتمد هذه الميزة الجديدة على تجربة سابقة أطلقتها Brave في نوفمبر الماضي، بالتعاون مع NEAR AI. عند إرسال طلب (prompt) إلى Leo، يتم تشفيره على جهاز المستخدم وإرساله عبر الشبكة باستخدام بروتوكول Oblivious HTTP. هذا البروتوكول يفصل طلبات الشبكة عن المحتوى المرتبط بها، مما يمنع ربط عنوان IP للمستخدم بالاستعلام.
يقوم Brave AI Gateway بعد ذلك بإعادة توجيه الاستعلام المشفر إلى بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) دون الكشف عن عنوان IP للمستخدم. بعد التحقق من صحة هذه البيئة باستخدام تقنيات Intel TDX وNvidia Confidential Compute، يتم فك تشفير الطلب داخل TEE، ومعالجته بواسطة نموذج GLM 5.3 Flash. ثم يُعاد إرسال الاستجابة مشفرة ليتم فك تشفيرها بواسطة متصفح المستخدم فقط. هذا يضمن عدم معرفة Brave بما طُلب، ولا معرفة NEAR AI بهوية السائل.
يمكن لـ Leo أيضًا إجراء عمليات بحث من داخل TEE عبر نقطة نهاية سياق LLM الخاصة بـ Brave Search API. وتنتقل أي عمليات بحث تتم بهذه الطريقة عبر TEE، مما يحافظ على سرية عنوان IP للمستخدم.
خطوة مهمة لخصوصية الذكاء الاصطناعي
صرح بريندان آيخ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Brave: «في عام 2014، جادلت في مقالتي «ثق ولكن تحقق» بأن المستخدمين لا ينبغي أن يضعوا ثقة عمياء في البرامج التي يعتمدون عليها. يجب أن يكونوا قادرين على التحقق منها؛ هذا مبدأ يضع المستخدم أولاً. لقد رفع الذكاء الاصطناعي المخاطر، ولكن الكثير منه لا يزال يعتمد على وعود «ثق بي»، غالبًا على حساب المستخدم.»
Brave ليست الشركة الوحيدة التي تحاول جعل الذكاء الاصطناعي أقل عرضة لمخاطر الكشف عن البيانات. تمتلك شركات مثل Apple وAWS وGoogle وNvidia وMicrosoft أشكالًا من البنية التحتية السحابية الخاصة بالذكاء الاصطناعي. كما أن هناك Prem AI الذي يعد بتشفير الاستدلال، ومزودين آخرين يعلنون عن «عدم الاحتفاظ بالبيانات»، لكن قابلية التحقق من ذلك أقل وضوحًا. طريقة أخرى لضمان الخصوصية هي تشغيل نماذج مفتوحة المصدر محليًا على الجهاز، بافتراض أن النموذج والجهاز لم يتم اختراقهما.
بالنسبة للمطورين والمصممين، يمثل هذا التطور في Brave نموذجًا لكيفية بناء أدوات AI مع التركيز على الخصوصية والأمان. إن تبني تقنيات مثل TEEs والتشفير الشامل يُظهر التزامًا بحماية بيانات المستخدمين، مما قد يشجع على اعتماد أوسع لخدمات AI مع تقليل المخاوف الأمنية. يمكن أن يوفر هذا مسارًا واضحًا لكيفية دمج الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول في المنتجات مع احترام حدود الخصوصية.
المصدر: theregister.com