В мире AI-агентов память является ключом к привлечению пользователей, но также может стать предметом их беспокойства по поводу конфиденциальности. На примере Holoworld мы можем обсудить, как разработать систему управления памятью AI, которая будет одновременно защищать конфиденциальность пользователей и улучшать их опыт.

Во-первых, мы можем разделить память ИИ на три категории: временные сессии, настройки пользователя и конфиденциальную информацию. Временные сессии удаляются после завершения разговора, настройки пользователя требуют явного согласия пользователя для сохранения, а конфиденциальная информация по умолчанию не сохраняется. Этот метод классификации может помочь пользователям лучше контролировать свои данные.

Во-вторых, перед каждым сохранением данных система должна предоставить пользователю четкий выбор разрешения, включая переключатели и описание назначения. В то же время необходимо создать загружаемый "документ о согласии", чтобы пользователь мог проверить это в будущем.

В отношении хранения данных мы можем использовать гибридный подход, сочетающий ончейн и оффчейн. Чувствительные данные после обработки десенсибилизацией или шифрованием записываются в блокчейн только в виде хэш-значений и записей о разрешениях, в то время как фактические данные хранятся в отменяемом оффчейн-репозитории. Таким образом, когда пользователь запрашивает аннулирование данных, мы можем уничтожить ключ и записать событие аннулирования в блокчейне, обеспечивая фактическое удаление данных.

Чтобы предоставить пользователям больше контроля, мы можем перечислить все записи памяти в Центре конфиденциальности, позволяя пользователям отменять записи по отдельности или по категориям. Когда память отменяется, AI-агент должен использовать стандартный ответ вместо оригинальной памяти, чтобы помочь пользователю восстановить доверие.

Кроме того, мы можем установить автоматический механизм истечения срока действия для долго неактивной памяти, регулярно очищая и уведомляя пользователей, чтобы уменьшить нагрузку на долгосрочное хранение данных. В то же время сохранять неизменяемый журнал операций, фиксируя, кто и когда запрашивал сохранение или отзыв данных, чтобы предоставить доказательную поддержку в случае возможных споров.

Чтобы поощрить пользователей делиться не чувствительными анонимными данными, мы можем разработать механизм поощрения конфиденциальности, например, с помощью виртуальной валюты награждать пользователей, готовых делиться данными, при этом гарантируя, что они могут в любой момент отозвать своё разрешение.

В конце концов, в технической реализации мы можем объединить такие передовые технологии, как дифференциальная конфиденциальность или нулевое знание, чтобы дополнительно снизить риск утечки данных. В то же время нам также необходимо разработать политику конфиденциальности по умолчанию, соответствующую местным требованиям в зависимости от законодательства разных регионов.

С помощью этих мер мы можем создать систему управления памятью ИИ, которая будет защищать конфиденциальность пользователей и предоставлять персонализированные услуги, тем самым повышая доверие пользователей к ИИ-агентам и степень их вовлеченности.