每周都能看到新新闻：AI又“发疯”了，胡说八道、泄露训练数据，或者被人用prompt注入轻松操控。可另一边呢？公司们却在拼命把AI塞进医疗诊断、金融决策等各种关键场景里，一刻都不想等。
我真正关心的是：我们凭什么相信这些模型真的像他们说的那样工作？你把数据丢给一个API接口，然后就只能祈祷结果靠谱。至于背后跑的是哪个版本的模型？你的数据有没有被记录下来？对不起，啥都看不到，也没法验证。
我之前跟一家小金融科技公司合作，他们压根不敢用市面上大多数AI服务。合规团队问得特别实在：“万一审计来了，我们怎么证明客户数据从来没出过我们的安全环境？”这个问题一出来，全场沉默——我们根本答不上来。
整个行业现在就像在搭纸牌屋，摇摇欲坠。大家都在卷模型有多大、多快、多聪明，却把最基础的信任问题扔在一边不管。哪怕有些公司嘴上说着“我们重视隐私”，但仔细一看，全是口号，没几个有真技术支撑。
其实也不是完全没希望。可信执行环境（TEE）这块已经有了一些挺有意思的研究进展，能提供加密证明，确保模型和数据全程私密、不被偷看。但问题是，大厂好像没啥动力去推这个——毕竟一旦透明了，他们的技术护城河可能就没那么深了。
所以我想问问大家：是不是只有我觉得，AI这行该好好做一次关于信任和验证的“现实检查”了？还是说，我太 paranoid（多疑）了？ |
微信登陆 
