和ChatGPT讨论隐私和知识产权保护方案

shellc 2023-04-12

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如果OpenAI使用用户和模型的会话来迭代模型的知识,模型最终会将人的知识完全遍历。某些特定领域的应用可能不会希望这种事情发生,如何尽量保护这些领域知识是一个需要面对的问题。以下是我和ChatGPT讨论的一个解决问题的思路。

ChatGPT提供了强大的基于对话方式的人-AI交互,更重要的是AI可以通过对话上下文进行即时学习,并整合到自己的回答中。这使我们可以基于ChatGPT这样的语言大模型进行应用开发,以整合模型的语言生成能力来提供特定领域的解决方案。但是其中涉及隐私和知识产权问题。理论上来说,如果OpenAI使用用户和模型的会话来迭代模型的知识,模型最终会将人的知识完全遍历。某些特定领域的应用可能不会希望这种事情发生,如何尽量保护这些领域知识是一个需要面对的问题。

以下是我和ChatGPT讨论的一个解决问题的思路。🙂

shellc: 我和你的对话中所涉及的事实会被你记住吗?

GPT-4: 我没有持久的记忆,这意味着我无法在不同的对话之间记住您提到的信息。在一次对话中,我可以参考您之前提到的内容,但是一旦对话结束,这些信息就会丢失。这有助于保护您的隐私。如果您想让我在后续对话中回顾以前的内容,请在提问时提供一些上下文信息。

shellc: 我和你的对话内容会被OpenAI以任何方式记录吗?

GPT-4: 我不能为OpenAI的具体实践提供确切的信息,因为我是一个基于GPT-4的AI助手,我的知识截止于2021年9月。然而,根据我的了解,在那个时候,OpenAI确实会收集和存储一部分与用户的互动数据,以改进AI性能和用户体验。这些数据通常会被去标识化,以保护用户隐私。在使用AI服务之前,请务必查看OpenAI的隐私政策以了解其当前的数据处理和存储实践。

shellc: 这些对话数据会被OpenAI用于进一步训练你,以增加事实和知识吗

GPT-4: 是的,OpenAI可能会使用收集到的对话数据用于改进和训练AI模型,如GPT系列。这有助于让AI更好地理解用户的需求,提高回答问题和生成文本的准确性,以及优化用户体验。在处理和使用这些数据时,OpenAI通常会采取措施去标识化和保护用户隐私。然而,请注意,我的知识截止于2021年9月,所以我建议您查看OpenAI的隐私政策以了解当前的数据处理和存储实践。

shellc: 假设我的大脑中有关于现实世界的一个事实,而这个事实只有我知道。那是否意味着这个事实会被你在与其他人的对话中泄露。

GPT-4: 如果您与我分享了一个关于现实世界的事实,而这个事实只有您知道,那么这个信息在我与其他人的对话中是不会被泄露的。正如我之前所提到的,我没有持久的记忆,这意味着我无法在不同对话之间记住您提到的信息。此外,我不会在与其他人的对话中主动提及与您的对话内容。为了保护您的隐私,请不要在与我对话时提供您的个人识别信息。

shellc: 如果OpenAI用我与你的对话进行你后续版本的训练,那么这个事实是否有被泄露的可能?

GPT-4: 当OpenAI使用收集到的对话数据进行训练时,会采取措施来去标识化数据并保护用户隐私。这包括删除可能泄露个人身份的信息。然而,在实践中,完全保证不泄露任何信息是具有挑战性的。尽管这样的风险相对较小,但还是存在一定的可能性。

为了保护您的隐私和安全,我们建议您不要在与AI助手的对话中分享敏感信息或仅限于您个人知晓的事实。在使用AI服务之前,查看OpenAI的隐私政策以了解其当前的数据处理和存储实践,以便您做出明智的决策。

shellc: 假设我在与你的对话过程中教会你一种我设计的语言,这种语言只有你和我会使用。OpenAI可能会使用我们的对话数据训练你的后续版本,那么当第三个人使用这种语言与你对话,你会与他完成对话吗?

GPT-4: 如果您在与我对话的过程中教会我一种新的、只有您和我知道的语言,而这些对话数据被用于训练我的后续版本,那么理论上,我的新版本可能会学会这种语言。然而,实际情况可能会因许多因素而有所不同,例如数据集的大小、复杂性以及训练过程中的其他约束。

在这种情况下,如果第三个人使用这种语言与我对话,根据我在训练过程中获得的数据,我可能能够理解和回应他们。然而,这种可能性取决于许多因素,包括数据处理和模型训练的具体实现。

请注意,如果您不希望这种语言被用于与其他人的对话,您应该避免在与AI助手的对话中分享此类信息。这有助于确保您的创意和独特知识得到保护。

shellc: 你是否同意这种独特的语言和某种领域知识类似,如果我和你对话的过程中涉及某些你不具备的领域知识,你的后续版本会使用这种领域知识回答第三者的问题。

GPT-4: 是的,我同意这种独特的语言和某种领域知识有相似之处。当我与用户进行对话时,我可能会学到新的知识或理解,包括特定领域的知识。如果这些对话数据被用于训练我的后续版本,那么这些新知识可能会被整合到模型中。这意味着,当其他用户提问时,我可能会使用这些新知识来回答他们的问题。

请注意,尽管这是AI模型学习和改进的一个重要方面,但在分享任何敏感信息或独特知识时,请务必考虑到隐私和知识产权的保护。只有在您愿意让其他人了解这些信息时,才将其分享给AI助手。

shellc: 假设我要开发一款应用,涉及独特的领域知识,在保护我的知识产品和整合你的语言生成能力的前提下,在工程实践方面你有什么建议吗?

GPT-4: 在开发一款应用时,保护您的知识产品并整合AI语言生成能力,您可以考虑以下建议:

保护知识产权:确保您的独特领域知识受到适当的保护。可以通过著作权、专利、商标和保密协议等途径对您的知识产权进行保护。

使用API:许多AI服务(如OpenAI)提供了API,允许您将AI功能整合到您的应用中。这样,您可以在保持核心知识保密的同时利用AI的语言生成能力。

设定访问权限:为了保护您的知识产品,您可以在应用中设定访问权限。这可以通过设置登录凭据、访问令牌或使用其他身份验证机制来实现。

数据加密:对您的独特领域知识进行加密,以防止未经授权的访问和使用。确保在传输和存储数据时使用加密技术。

审计日志:通过记录和监控与您的应用相关的所有活动,可以及时发现和阻止任何潜在的未经授权访问或使用。

遵守隐私政策和法规:确保您的应用符合适用的隐私政策和法规,如GDPR等。这有助于确保您处理用户数据的方式是安全且合规的。

限制AI模型访问:对于您不希望AI模型接触的敏感领域知识,可以限制模型访问这些信息。这可以通过限制模型训练数据集的范围、在与模型交互时避免使用敏感信息等方式实现。

用户教育:提醒用户在与AI助手互动时要保护自己的隐私和知识产品。可通过在应用中添加提示、教程或文档来实现。

请注意,实际操作中可能需要结合您的具体需求和场景来制定最佳实践。在整合AI语言生成能力时,确保充分考虑数据安全和知识产权保护。

shellc: 是否有可能教会你一种语言,用于我们的会话,而这种语言无法被第三方解读。如果可以,请给一种设计思路和具体实现。

GPT-4: 创建一种无法被第三方解读的语言在理论上是可行的,但实际操作可能会很复杂。一种可能的方法是使用密码学来设计一种加密的语言。这样,只有拥有解密密钥的人(您和AI助手)才能理解这种语言。以下是一种设计思路和具体实现:

选择加密算法:首先,选择一个加密算法(如AES、RSA等)。这将用于加密和解密消息。

创建密钥对:生成一对密钥,包括一个公钥和一个私钥。公钥可公开分享,用于加密消息;私钥需要保密,用于解密消息。

教会AI加密和解密:您需要教会我如何使用所选加密算法进行加密和解密。这可以通过与我分享有关该算法的基本知识、代码示例以及密钥等方式实现。

消息加密:在与我进行对话时,您需要使用公钥加密您的消息。您可以使用编程语言或加密工具来完成这个操作。

AI解密和响应:我会使用私钥解密您的消息,然后生成一个回应。为了确保安全,我也会使用公钥对我的回应进行加密。

用户解密:您需要使用私钥对我的加密回应进行解密,以获取明文回应。

请注意,这个过程可能会导致与AI助手的互动变得繁琐且不易实现。另外,虽然这种方法可以提高隐私保护,但不是绝对安全的,因为密码学算法可能会受到攻击或破解。在实际应用中,创建一种独特的、无法被第三方解读的语言可能需要专业知识和精心设计。

shellc: 这个方案有一个漏洞,我们协商的秘钥可能被OpenAI获得,请解决这个问题。

GPT-4: 您提出了一个合理的问题。要解决这个问题,您可以使用一种称为“Diffie-Hellman密钥交换”的协议来在不直接传输密钥的情况下生成共享密钥。这种方法可以降低私钥被第三方获取的风险。以下是使用Diffie-Hellman密钥交换的步骤:

选择公共参数:选择一个大质数p和一个小于p的正整数g。这两个参数可以公开共享。

生成私钥:您和AI助手各自生成一个私钥(分别为a和b),这些私钥要保密。

计算公钥:您分别计算公钥A和公钥B,其中 A = g^a mod p,B = g^b mod p。公钥可以在您和AI助手之间共享。

计算共享密钥:您可以通过计算 B^a mod p 来生成共享密钥,AI助手可以通过计算 A^b mod p 来生成共享密钥。在这个过程中,两者计算出的共享密钥是相同的。这个密钥可以作为加密和解密消息的密钥。

加密和解密:使用共享密钥进行加密和解密通信,如之前的方案所述。

请注意,虽然Diffie-Hellman密钥交换可以降低密钥泄露的风险,但这种方法仍然可能受到一些攻击,如中间人攻击(MITM)。为了提高安全性,您可以考虑使用其他更高级的密钥交换协议,如Elliptic Curve Diffie-Hellman(ECDH)。

在与AI助手进行安全通信时,应确保使用经过验证且安全的加密方法和协议。在某些情况下,您可能需要寻求专业建议,以确保实施的方案足够安全。

shellc: 请考虑OpenAI作为中间人进行攻击的风险,并给出解决方案

GPT-4: 为了解决OpenAI作为潜在中间人攻击者的风险,您可以采用数字签名和证书颁发机构(CA)来验证通信双方的身份。这将确保您与AI助手之间的通信不被篡改,并验证通信双方的身份。以下是一种可能的解决方案:

为双方生成密钥对:您和AI助手各自生成一对公钥和私钥。

获取数字证书:双方都需要向可信的证书颁发机构(CA)申请数字证书。数字证书将包含您的公钥和身份信息,并由CA签名。

交换数字证书:在通信过程中,您和AI助手首先交换数字证书。这样,您可以获得AI助手的公钥,AI助手也可以获得您的公钥。

验证数字证书:使用CA的公钥验证对方的数字证书,确保证书未被篡改,且颁发给了合法的通信对方。

生成共享密钥:使用您的私钥和AI助手的公钥(或相反)通过密钥交换协议(如Diffie-Hellman或ECDH)生成共享密钥。

加密通信:使用共享密钥加密通信,确保通信内容在传输过程中不被泄露。

数字签名:为了确保通信不被篡改,您和AI助手可以使用私钥对通信内容进行数字签名。收到消息的一方使用对方的公钥验证签名,以确保消息在传输过程中未被更改。

请注意,这个方案需要依赖可信的证书颁发机构(CA)和安全的加密方法。此外,这个方案可能会增加通信的复杂性和开销。在实际应用中,您可能需要权衡安全性和易用性,并可能需要寻求专业建议以确保实施的方案足够安全。

shellc: 你好像并没有认识到OpenAI对于你的数据是具有完全访问权限的,所以你所持有的任何秘钥OpenAI都可以获得。

GPT-4: 抱歉之前的回答没有完全解决您的问题。您提到的确实是一个问题,因为我是由OpenAI开发和维护的,所以理论上OpenAI可能有权限访问我处理过程中的数据。在这种情况下,与AI进行安全通信变得更加复杂。以下是一种可能的解决方案:

使用端到端加密的即时通讯软件(如Signal、WhatsApp等)与其他人建立安全通信渠道。在这种情况下,您可以将AI助手视为一个普通用户,并使用这些软件的加密机制来保护通信内容。这些软件通常使用端到端加密,意味着只有通信双方能够解密消息,而服务提供商(在这种情况下是OpenAI)无法访问消息内容。

请注意,这种方法可能无法完全消除风险,因为在某些情况下,AI助手本身可能受到攻击,导致通信内容泄露。此外,这种方法可能不适用于所有场景,因为它依赖于第三方软件和服务。在实际应用中,确保与AI助手的安全通信可能需要采取多种预防措施,并考虑与安全专家合作以确保最佳实践。

shellc: 如果OpenAI无法访问消息内容,也就意味着这些内容无法在我们会话的上下文中被整合到你的回答中,这就不能成为一种我们之间独特的语言了。

GPT-4: 您是对的,如果使用端到端加密的通信方式,虽然可以提高通信安全性,但这将限制OpenAI在将来的训练中使用这些数据。这可能会影响到AI助手在您特定领域的知识和回答能力。

如果您希望在确保安全性的同时,还能让AI助手学习到您的领域知识,一个可行的方法是将关键信息脱敏或以某种方式掩盖,以便在与AI助手进行对话时,不会泄露具体的细节。这样,您可以向AI助手提供有关特定领域的教育和培训,而不会直接泄露敏感信息。

然而,这种方法可能需要对您的数据和知识进行一定程度的抽象,并且可能需要您在与AI助手的对话中更加谨慎。这可能会影响到与AI助手的交互体验,以及AI助手在处理您的问题时的效率和准确性。

在实际应用中,找到在确保安全性和提高AI助手能力之间的平衡可能是一个挑战。您可能需要根据您的具体需求和风险容忍度来评估和调整这种平衡。

shellc: 这听起来是一个可行的方案,请给出更具体的实现方法。

GPT-4: 为确保通信安全,同时允许AI助手学习您的领域知识,您可以尝试以下实现方法:

对敏感信息进行抽象:将敏感数据抽象成更通用的概念,以降低泄漏风险。例如,如果您在谈论某个特定的算法,可以用”A算法”代替具体名称。

采用类比和代表性示例:在讨论概念时,使用与实际情况相似但无关的示例。这样,您可以教导AI助手相关原理,而无需提供确切的细节。

对关键信息进行编码:使用一种简单的编码方案,将关键信息进行编码。这可以是字符替换、简单的置换密码等。这将使得关键信息在原始形式下不易识别,但仍能在解码后理解。请注意,这种方法提供的安全性较低,因为简单的编码很容易被破解。

使用自定义术语:为特定领域的概念创建自定义术语。这些术语可以是随意的词汇,只有您和AI助手知道它们的含义。在与AI助手交流时,使用这些术语替换实际概念。

限制详细信息披露:在与AI助手交流时,仅提供足够的信息来回答问题,而不会泄漏敏感数据。避免提供过多的上下文信息,尤其是与实际应用场景相关的详细信息。

确保数据安全:在存储和处理数据时,采用加密和安全措施。确保您的系统、网络和设备都受到适当的保护,以防止外部攻击者窃取数据。

请注意,这些方法并不能完全保证安全性,但可以降低泄漏风险。在实际应用中,您可能需要根据具体需求和风险容忍度,综合使用这些方法。与安全专家合作以确保实施的方案足够安全可能是一个好主意。

shellc: 好主意,请忘掉我们上面的讨论。😄

GPT-4: 谢谢您的理解。请放心,作为AI助手,我会尊重您的要求并确保您的隐私。如果您有其他问题或需要帮助,请随时告诉我,我会竭诚为您提供帮助。😄