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文章来自类似 FastCompany 的内容平台，题为“AI is killing privacy”，讨论因大型模型和服务可能把用户一生的对话、阅读和邮件纳入上下文而引发的隐私担忧。评论者在现实与理想之间拉扯：一方面有人提到 Llama（Meta 的 LLM）、Stable Diffusion（图像生成模型）等本地化技术可能把推理移回终端并切断广告中介；另一方面提到 device attestation（设备证明）与硬件限制会阻碍在主流设备上运行任意本地模型。讨论还涉及“data wallet/pod”（个人数据仓）的可行性、数据可移植性难题，以及训练可审计性和计算足迹大的事实，这些技术与商业动力共同构成了当前隐私辩论的背景。
多位评论者认为现实中大多数用户会为了便利而放弃隐私，评论中直接指出人们更愿意换取便捷服务而非坚持数据主权。有人回忆过去数据更本地化但指出回到那种模式需要牺牲社区、安全和使用便捷性，因此难以推广。关于“数据可移植性”或把数据放进个人数据钱包/Pod的设想也被质疑：只要大公司能互相复制数据，便携性并不能阻止数据被集中复制。总体观点是，网络效应和商业模式会继续把数据绑定在平台上，单纯技术方案难以改变用户取舍。
有评论者乐观地认为随着 Llama、Stable Diffusion 和评论中提到的 Wan Video 等本地可运行的模型成熟，生成内容和推理能在本地完成，从而削弱广告中介与大平台的控制力。观点具体包括：本地 agents 可以在用户侧作为过滤器屏蔽广告与“rage bait”，把互联网用回以产品为主的广告生态。支持者认为这类去中心化可以民主化能力、降低对大厂的依赖，甚至被视作实现 UBI 的技术基础之一。与此同时也有人提醒，用户对煽动性内容的需求和流量驱动不会自动消失，完全同质化的过滤可能使互联网变得无聊，从而限制这一路径的吸引力。
大量评论担忧把个人一生对话、阅读与邮件集中至单一模型，会被用于细微的行为引导（nudging）、信用/保险判定或政治打压，从而复制和放大既有阶级不平等。评论具体指出难以判断 LLM 输出是否含有偏见或植入的商业/政治倾向，用户无法从结果轻易识别幕后操控。审计方面的批评集中在训练数据、训练过程和巨大计算资源超出公众可验证范围，第三方审计既耗时又可能落后于技术进步。结论是集中化既可能带来个性化助益，也会带来难以逆转的社会与权力风险，需更可验证的透明机制。
有评论指出技术层面并非纯粹软件问题：要在设备端运行任意本地模型和过滤器，须允许运行未受限代码，但许多平台会通过 device attestation（设备证明）限制这种能力。因此只有被授权或通过验证的系统才可能运行本地模型，主流封闭生态可能不会放行，从而限制去中心化愿景的普及。评论还提到硬件性能、功耗与更新不一致，会导致本地化体验参差不齐，反而形成新的不平等门槛。综合来看，设备/平台控制与认证策略是把本地化理想变为现实的主要技术与政策障碍。
多条评论直接抨击文章发布平台的用户体验：有人抱怨 FastCompany 页面出现粘性自动播放视频、只有最小化不能关闭，还有弹出同意提示显示“我们和1666个合作方”，这些细节被认为与文章呼吁隐私保护自相矛盾。读者对站点的广告/自动播放策略与内容厂写作风格感到厌恶，并认为这种体验本身就是对隐私与注意力的掠夺。有人讽刺文章文风像‘LinkedIn 式’或 AI 生成的水文，降低了议题的说服力。这些具体 UI/商业化行为被视为讨论隐私时不能忽视的现实证据。
部分评论讨论了隐私导向产品在市场上的表现与创业尝试，有观点认为隐私热度在 LLM 创新出现后被压制，像 DuckDuckGo 等隐私产品热度下降而 AI 工具（例如 Perplexity）更受欢迎。也有评论指出大厂并非完全忽视隐私，Apple、WhatsApp 和 Google 都在尝试以 Private Cloud/受控云的方式把 LLM 功能和隐私卖点结合。创业公司推出了诸如 Verified Privacy AI 的产品，声称用加密或可验证手段证明不记录对话，但这些方案在规模化和建立信任方面仍面临挑战。总体意见是市场会推动隐私与 AI 的折衷方案，但仅靠隐私主张并不足以驱动主流技术创新。
local models / local agents: 指在用户设备或本地环境运行的模型和智能代理，而不是在远端云上推理。评论中以 Llama（Meta 的语言模型）、Stable Diffusion（图像生成模型）等为例，强调本地化可减少数据外流并做实时内容过滤。
data wallet / pod: 个人数据钱包或 pod 是指由用户掌控的安全数据存储单元，用来保存个人对话、偏好和文件并按需授权第三方访问。讨论中把它作为数据可移植性和主权化的设想，但有人指出网络效应和复制会削弱其保护作用。
data portability（数据可移植性）: 指用户将其数据从一个服务转移到另一个服务的能力，包含导出、导入或授权访问等机制。评论里有人质疑可移植性在面对大型公司之间的数据复制与整合时能否真正防止数据集中。