Vitalik 測試隱私保護 AI 健康系統：本地模型 + zkAPI + Tor 三層架構防身份洩露

ChainCatcher 消息，Vitalik.eth 在 Farcaster 發文披露，其正在進行一項個人實驗，透過結合本地模型與遠程前沿模型，在保護隱私的前提下利用個人健康與旅行數據生成個性化飲食及運動建議。

系統採用三層隱私保護架構：

• 身份層：由本地模型（Qwen 3.8B）代替用戶構建查詢請求，避免寫作風格暴露身份
• 支付層：使用 zkAPI 隱藏支付信息
• 網絡層：透過 Tor 隱藏 IP 地址

目前系統已跑通，但 Vitalik 指出三大不足：Tor 在逐請求去關聯方面效率低且延遲高；本地模型運行速度僅 20-30 TPS，體驗流暢需達 100+ TPS；數據保護越嚴格，遠程模型能提供的幫助越有限。相關代碼已提交至以太坊 zkAPI 倉庫。