以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 与以太坊基金会人工智能主管共同阐述了一种创新架构，该架构能够在实施反滥用惩罚机制的同时，严格保障用户对 AI API 调用的私密性。
Davide Crapis 作为以太坊基金会的人工智能负责人，与 Vitalik Buterin 携手提出了一套结合零知识证明及其他加密技术的解决方案。其核心目标在于确保用户在与大型语言模型交互过程中的隐私安全，并有效遏制垃圾信息及恶意滥用行为。
每当用户向诸如 AI 聊天机器人等软件应用发送指令时，背后均会触发相应的 API 调用。Crapis 和 Buterin 在周三发布的博客文章中指出，当前用户与服务提供方面临的核心痛点集中在隐私保护、系统安全及运行效率三个方面。
他们表示：“我们需要构建一个系统，让用户只需一次性存入资金，即可匿名、安全且高效地执行数千次 API 调用。”
他们进一步解释道：“服务提供者必须获得资金保障并具备防范垃圾邮件的能力，而用户则需确保其查询请求不会与其真实身份或与其他用户的请求产生关联。”
来源： 达维德·克拉皮斯
随着 AI 聊天机器人的普及，大型语言模型的数据泄露风险日益严峻。由于聊天机器人常处理高度敏感的个人数据，若将使用记录与用户身份挂钩，可能引发严重的隐私、法律及安全危机。此外，这些使用日志甚至可能在法庭程序中被作为证据使用。
针对用户与服务提供方的综合解决方案
Crapis 和 Buterin 指出，目前服务提供商被迫在两种“次优路径”中做出妥协：一是基于身份的访问模式，要求用户提供电子邮件或信用卡等敏感信息，从而带来隐私隐患；二是按次进行的链上支付模式，这种方式不仅速度慢、成本高，而且交易轨迹易于追踪。
为此，这两位专家设计了一套新系统：用户将资金存入智能合约，随后在不暴露身份或不链接请求的前提下调用 API。该系统利用零知识证明和速率限制消除器来处理支付验证及反垃圾邮件执法。
“用户可以将 100 USDC 存入智能合约，并向托管的大型语言模型（LLM）发起 500 次查询。‘提供者收到 500 个有效的付费请求，但无法将其关联到同一存款人或彼此之间，而用户的提示也无法与用户身份关联，’Crapis 和 Buterin 描述道。
“该模型通过要求用户证明其累计支出——以当前工单索引表示——严格遵守初始存款和已核实的退款记录来强制偿付能力。”
违规作弊将面临巨额押金扣除
为了威慑欺诈行为、非法内容生成、越狱尝试以及其他违反服务条款的行为，Crapis 和 Buterin 引入了双重质押机制。
若发现用户试图重复消费（即一鱼多吃），任何人包括服务器方均可领取其存款。然而，对于违反服务条款的用户，其资产将被发送至烧毁地址，相关没收事件将在链上公开记录。
Crapis 和 Buterin 举例说明：“例如，用户可能会提交提示，要求模型生成制造武器的指令或协助绕过安全控制——此类请求违反了众多供应商的使用政策。”
“虽然用户身份保持隐藏，社区可以审计服务器烧掉赌注的速度以及这些烧毁的发布证据。”
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