Vitalik Buterin, cofundador da Ethereum, publicou a 16 de outubro um desenho experimental de privacidade para agentes de IA, chamado «paranoid mode». A proposta procura dificultar a identificação dos utilizadores através da identidade, da origem dos pedidos e dos dados de pagamento. Para agentes ligados a carteiras ou ferramentas financeiras, esses sinais podem revelar os tokens acompanhados, os ativos detidos e os planos de negociação. Buterin reconhece, porém, que o sistema aumenta a latência e continua vulnerável a ataques por conluio. O código é público, mas a solução permanece experimental.
Quatro camadas para ocultar identidade, tráfego e pagamentos
A proposta combina ferramentas de privacidade destinadas a reduzir diferentes rastos deixados pelos pedidos de IA. O Tor encaminha cada conversa por uma rota de rede separada, ajudando a ocultar o endereço IP do utilizador. A ofuscação do tráfego acrescenta pedidos de fachada, tornando mais difícil distinguir a atividade real no conjunto dos dados transmitidos.
Antes de o pedido ser enviado ao serviço, um modelo de IA de pequena dimensão, executado no dispositivo do utilizador, reformula o texto para retirar pormenores que possam identificá-lo. Esta etapa não impede o fornecedor de IA de ver o pedido; pretende, isso sim, reduzir a informação identificável incluída no próprio texto.
Nos pagamentos, o desenho recorre ao zkAPI. O método usa provas criptográficas para demonstrar que um pedido foi pago sem revelar diretamente a identidade de quem pagou. Em conjunto, as quatro medidas procuram limitar ligações que possam ser estabelecidas a partir de endereços de rede, padrões de pedidos, conteúdo das instruções e registos de pagamento.
Pedidos sobre carteiras podem revelar interesses financeiros
Quando um agente de IA tem acesso a uma carteira ou a um serviço financeiro, as conversas podem incluir informação sensível. Um utilizador pode perguntar sobre determinados tokens ou pedir uma análise da carteira, expondo os seus interesses de investimento. Mesmo sem indicar o nome, os registos de pagamento, os endereços de rede e a repetição de pormenores em vários pedidos podem permitir identificar o utilizador ou associar as conversas à mesma pessoa.
Por isso, a proposta não se limita a tentar impedir a divulgação do conteúdo das conversas. Também procura evitar que o fornecedor associe um pedido a um utilizador específico, à origem da ligação ou a um registo de pagamento. Nos serviços financeiros, essa distinção pode influenciar a disposição dos clientes para confiar a agentes de IA questões sobre contas ou finanças pessoais. Não há indicação de que o desenho tenha sido implementado em larga escala ou validado.
Buterin reconhece limites de latência e conluio
As proteções adicionais aumentam o número de etapas do sistema e implicam compromissos práticos. Buterin afirmou que o «paranoid mode» aumenta a latência e que a colaboração entre vários participantes ainda pode permitir cruzar informações. Tor, ofuscação do tráfego, reformulação local e zkAPI abordam diferentes tipos de rastos, mas nenhuma dessas medidas garante que a identidade do utilizador permaneça oculta em todos os cenários de ataque.
O código está disponível para análise, mas isso não significa que o sistema completo esteja maduro. Na prática, continuam por esclarecer o desempenho, o tempo de resposta adicional e o nível de proteção possível caso diferentes fornecedores de serviços coordenem as suas ações.