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I principali punti salienti di ZDNET
- L’intelligenza artificiale e la grande tecnologia stanno erodendo la privateness personale.
- Gli strumenti crittografati di Proton sono sempre più attraenti.
- Il CEO di Proton Andy Yen è preoccupato per un futuro inondato da agenti disonesti.
Mentre la popolarità dell’intelligenza artificiale continua a crescere, le preoccupazioni relative alla privateness e alla sicurezza relative alla tecnologia hanno tenuto il passo, soprattutto durante l’ultimo anno.
L’intelligenza artificiale è ormai uno strumento comune per i criminali informatici, rendendo molto più facile per i malintenzionati rubare i tuoi dati. La tecnologia consente inoltre di portare la sorveglianza di massa a nuovi estremi. Gli agenti di intelligenza artificiale come OpenClaw hanno continuato a comportarsi in modo disonesto nonostante siano stati adottati da giganti della tecnologia come Nvidia e Meta, perdendo o cancellando informazioni sensibili.
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All’inizio di questo mese ho partecipato al Semafor World Financial system a Washington, dove 500 CEO si sono uniti ai chief governativi per discutere dello stato del enterprise globale, compreso l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla sicurezza e sulla privateness. Andy Yen, CEO di VPN e fornitore di servizi digitali privati Proton, è intervenuto sull’argomento; Ho incontrato Yen dopo il suo panel per discutere se la privateness può coesistere con l’intelligenza artificiale, come sarà il suo futuro e perché pensa che Proton sia ben posizionata per avere successo.
La privateness nella coscienza pubblica
I compromessi tra intelligenza artificiale e privateness vanno di pari passo: l’thought è che più dati hanno accesso agli strumenti di intelligenza artificiale, migliori sono le loro prestazioni, sia per uso aziendale che individuale. Ciò contrappone direttamente l’implementazione e l’efficacia alla tolleranza al rischio. Tuttavia, la popolarità è salita alle stelle negli ultimi due anni, soprattutto per casi d’uso sensibili come l’assistenza sanitaria.
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Sin dalla fondazione di Proton nel 2014, molto prima che l’uso dell’intelligenza artificiale esplodesse tra i consumatori di tutti i giorni, l’azienda ha offerto agli utenti various incentrate sulla privateness agli strumenti di Large Tech come Google, Microsoft e Meta. Tuttavia, Yen non ritiene che l’ascesa degli strumenti di intelligenza artificiale abbia reso popolari le preoccupazioni sulla privateness dei dati tra il pubblico. A suo avviso, il problema è uno squilibrio generazionale tra consapevolezza della privateness e adozione della tecnologia.
“Ci sono sempre più persone che hanno davvero a cuore la privateness, ma non sono abbastanza esperte di tecnologia e non sanno come proteggersi”, ha detto. “Poi ci sono le persone di mezza età: in realtà siamo i peggiori perché non abbiamo l’attenzione sulla privateness dei nostri genitori, eppure stiamo adottando tutta questa tecnologia. Quindi siamo più ignoranti e più esposti.”
Detto questo, Yen è ottimista sul fatto che l’istruzione risolverà questo problema.
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“Il modo migliore per proteggere qualcuno è semplicemente insegnargli il rischio”, ha detto. “Se il pezzo educativo è svolto correttamente, tutto il resto seguirà in modo naturale.”
Al di là di questa soluzione, però, spera che la mancanza di consapevolezza di massa sia semplicemente una questione di tempo.
“Penso che dobbiamo considerare questo nel contesto delle tendenze a lungo termine”, ha affermato. “Quando abbiamo avviato Proton nel 2014, forse uno su 10 [people] compreso il modello di enterprise di Google e Fb. Oggi sono forse 4 su 10, e quando OpenAI ha iniziato a pubblicare annunci e a promuovere suggerimenti per le entrate, questi vengono visti da più persone, forse 7 su 10.”
Al momento, Yen ritiene che la prossima generazione sia meglio preparata per il mondo che l’intelligenza artificiale sta creando, nonostante quella che sembra essere apatia.
“I giovani sono i più consapevoli: sanno come guadagna Google, come funzionano le pubblicità, sanno quali sono gli algoritmi, ma non sembrano preoccuparsene”, ha detto. “Information la scelta tra ignoranza e disinteresse, preferisco un pubblico consapevole e a cui non importa, perché puoi convincerli a interessarsi”.
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Duck.ai, il chatbot della società di browser privata DuckDuckGo, ha registrato un aumento del traffico net all’inizio di quest’anno. Nonostante non abbia guadagnato terreno sui chief del settore come ChatGPT e Claude, il picco fa eco a una tendenza che Yen ha detto di vedere in Proton e lo persuade che sempre più persone alla fantastic si rivolgeranno a opzioni improntate alla privateness.
“Lumo è il prodotto in più rapida crescita all’interno di Proton oggi”, ha detto Yen del chatbot crittografato dell’azienda. “Questo dimostra che le persone hanno bisogno dell’intelligenza artificiale; la usano giorno per giorno, fa parte della vita di oggi, ma fondamentalmente nessuno si fida di essa. La capacità di ottenere i vantaggi dell’intelligenza artificiale, ma avere la garanzia che la tua conversazione rimanga privata in futuro, è piuttosto potente. Col passare del tempo, sempre più persone lo vorranno.”
La più grande minaccia dell’intelligenza artificiale
Ma le protezioni offerte da Proton hanno i loro limiti. Quando ho chiesto a Yen per cosa credeva che lui e Proton non fossero preparati quando si tratta di intelligenza artificiale, ha risposto immediatamente: agenti.
“Potresti avere la crittografia più potente al mondo, ma se tu come utente dai liberamente al tuo agente l’accesso a Proton Mail sul tuo dispositivo, e quell’agente impazzisce e pubblica tutte le informazioni on-line da qualche parte, la crittografia in Proton non ti salverà,” ha detto. “Questa è una limitazione intrinseca a ciò che siamo in grado di fare.” In teoria, ha detto, Proton potrebbe sviluppare un proprio agente costruito contro queste vulnerabilità, ma non è ancora in lavorazione.
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Yen vede l’intelligenza artificiale locale come uno dei modi migliori per affrontare i problemi di privateness. (L’assistente di scrittura AI Scribe di Proton offre agli utenti la possibilità di eseguire localmente.) In questo momento, è difficile scalare l’elaborazione sui dispositivi personali, ma pensa che l’intelligenza artificiale locale sarà significativamente più operativa nei prossimi anni.
“Se si guarda l’iPhone moderno e lo si confronta con i primi smartphone di 10 anni fa, la quantità di calcolo e di spazio di archiviazione è di ordini di grandezza superiori e questa tendenza continuerà”, ha affermato Yen. “Ma i LLM non diventano necessariamente più grandi. In effetti, avremo modelli più piccoli che saranno altrettanto efficaci col passare del tempo.”
Intervento anticipato
Un modo per proteggere le generazioni future dai rischi legati alla privateness dei dati è tenerle del tutto fuori dall’ecosistema delle Large Tech. Yen ha detto di essere concentrato sulla protezione dei bambini, perché è lì che crede che Proton possa avere il maggiore impatto. Il mese scorso, la società ha lanciato la possibilità per i genitori di farlo riservare il primo indirizzo email del proprio figlio con Proton, ancor prima che nascano.
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“Per molte persone, il momento in cui iniziano a prendersi cura di loro è quando hanno figli”, ha detto. “Hai una scelta: li iscriverai all’ecosistema di Google, con tutti gli svantaggi e le insidie che ciò comporta, e li bloccherai per tutta la vita come una merce di cui abusa la grande tecnologia? O prenderai un percorso alternativo e li preparerai con un diverso inizio di vita?”
Per Yen, il tempismo è fondamentale per story decisione.
“Se fornisco un’alternativa a qualcuno quando ha 40 anni, dopo che è stato sfruttato per due decenni da Google, sì, meglio tardi che mai, ma penso che sia molto meglio se riusciamo a garantire alla prossima generazione il miglior inizio possibile fin dall’inizio,” ha detto.
L’intelligenza artificiale attenta alla privateness può competere?
Un futuro con meno dati basati sull’intelligenza artificiale è forse significativo solo se realizzato su larga scala. Aziende come Proton affrontano la sfida di convincere i singoli consumatori e i clienti aziendali a preoccuparsi abbastanza della privateness da abbandonare i sistemi legacy e le allettanti funzionalità che offrono. Advert esempio, la personalizzazione è uno degli aspetti positivi più interessanti dell’intelligenza artificiale, possibile solo con tonnellate di dati. Ciò limita ciò che l’intelligenza artificiale che funziona con la crittografia può fare o il successo con cui può crescere?
Yen ha osservato che è possibile eseguire calcoli in modo efficace con dati crittografati, ma che il principale elemento di differenziazione tra l’intelligenza artificiale attenta alla privateness e i principali laboratori di frontiera è il costo.
“Ci sono Google Workspace e Proton Workspace, e sembrano quasi equivalenti”, ha detto Yen della suite aziendale recentemente rilasciata dalla sua azienda. “Ma in realtà, il nostro lavoro è 10 volte più difficile, perché oltre a tutto questo abbiamo la crittografia. Quindi costerà di più, ci vorrà anche più tempo. Ma alla fantastic, fornirà un prodotto migliore per la maggior parte degli utenti, perché proteggerà effettivamente i dati.”
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La privateness può produrre un prodotto migliore, ma chi copre questi costi aggiuntivi? Quello del protone proprio annuncio per Workspace afferma che ha un prezzo competitivo, che va da $ 12 al mese (pagato annualmente) a $ 15 (pagato mensilmente) per il livello Customary e da $ 20 al mese (pagato annualmente) a $ 25 (pagato mensilmente) per il livello Premium. Proton ha inoltre affermato che non aumenterà i prezzi annualmente o sui clienti esistenti. Per chiarire, un portavoce di Proton ha detto a ZDNET che gestire “un negozio più efficiente” mantiene i prezzi più bassi per i clienti nonostante i costi più alti menzionati da Yen.
“Non vedo alcun ostacolo tecnico per ottenere prestazioni paragonabili”, ha aggiunto Yen. “Ci vorrà solo più tempo.” Nel quadro generale del modello di enterprise dell’azienda, ha affermato che le offerte premium di Proton si sono dimostrate finora valide.
“Il fatto che non abbiamo investitori VC in un certo senso dimostra che, in realtà, questo modello è probabilmente più scalabile di quanto la maggior parte della gente pensi.”
