비탈릭 테스트 프라이버시 보호 AI 건강 시스템: 로컬 모델 + zkAPI + Tor 3층 구조 방지 신원 유출

Vitalik.eth가 Farcaster에 게시한 글에서, 그는 개인 건강 및 여행 데이터를 활용하여 개인화된 식단 및 운동 제안을 생성하는 개인 실험을 진행 중이라고 밝혔습니다. 이 실험은 로컬 모델과 원격 최첨단 모델을 결합하여 개인 정보를 보호하는 것을 전제로 하고 있습니다.

시스템은 세 가지 계층의 개인 정보 보호 아키텍처를 사용합니다: 신원 계층은 로컬 모델(Qwen 3.8B)을 사용하여 사용자 대신 쿼리 요청을 구성하여 작문 스타일로 신원을 노출하는 것을 피합니다; 결제 계층은 zkAPI를 사용하여 결제 정보를 숨깁니다; 네트워크 계층은 Tor를 통해 IP 주소를 숨깁니다. 현재 시스템은 작동 중이지만, Vitalik은 세 가지 주요 단점을 지적했습니다: Tor는 요청별로 비연관성을 유지하는 데 비효율적이며 지연이 큽니다; 로컬 모델의 실행 속도는 20-30 TPS에 불과하며, 원활한 경험을 위해서는 100 TPS 이상이어야 합니다; 데이터 보호가 엄격할수록 원격 모델이 제공할 수 있는 도움은 제한적입니다. 관련 코드는 이더리움 zkAPI 저장소에 제출되었습니다.