BlindChat：一个完全在浏览器运行对话式 AI 开源项目

文章概要:

- BlindChat是一个由MithrilSecurity推出的开源项目，旨在打造全球首个完全在浏览器内运行的对话人工智能，保护用户隐私。

- 通过在本地推理或使用安全的隔离环境，BlindChat确保用户数据始终保持私密，用户拥有完全控制权。

- 该项目具有两种隐私选项，一种是在设备上下载模型并在本地处理推理，另一种是使用零信任AI API进行远程推理，提供了强大的隔离和验证。

9月25日 消息:MithrilSecurity最近推出了BlindChat，这是一个开源项目，旨在开发全新的隐私对话人工智能，完全在浏览器内运行，不需要第三方访问。

这一举措是对传统AI解决方案的一种革命性的替代品，因为这些解决方案通常要求用户与AI服务提供商共享数据以获取AI模型的使用权限，从而可能导致用户的数据被窃取。然而，BlindChat采用了一种不同的方法，旨在保护用户的隐私。

BlindChat通过执行本地推理或使用安全的隔离环境，来确保用户的数据始终保持私密，并让用户完全掌握数据的控制权。这一创新性的方法为用户提供了更安全的选择，使他们不再需要将数据共享给AI服务，同时也弥补了当前AI服务中存在的隐私设置不明确或不存在的问题。

BlindChat的工作团队致力于简化平台的配置和部署，以使开发人员更容易提供以隐私为设计核心的对话人工智能。这一项目的关键在于将功能从服务器端移到用户端的浏览器上，从而保护了用户的个人信息，赋予了他们对数据的控制权。这种方法使得推理可以在用户的浏览器上本地执行，同时还提供了与用户的聊天保存在浏览器历史记录中的便利功能。因此，AI服务的管理员无法查看用户的任何信息，这也解释了该服务被称为“BlindChat”的原因。

BlindChat还提供了两种不同的隐私选项，以满足用户的需求。一种是将模型下载到用户的浏览器本地进行推理处理，适用于较简单的模型，另一种是使用零信任AI API，将信息传输到一个名为“飞地”的安全位置，以便进行远程推理。这些设置通过强大的隔离和验证提供了全面的安全性，确保AI服务提供商永远无法未加密地访问用户的数据。

BlindChat项目由三个主要部分组成:用户界面、开发人员可以完全控制使用哪个私有LLM来处理用户请求的部分，以及用于存储聊天日志等数据的存储类型，未来还将包括RAG嵌入。此外，MithrilSecurity计划将更多功能集成到项目中，以进一步提高性能。

项目网址:https://huggingface.co/spaces/mithril-security/blind_chat

https://github.com/mithril-security/blind_chat