DeepSeek打破价格壁垒 大马应如何借机转型? | 八点最热报 06/02/2025

随着DeepSeek大热，大马中小型企业，应该怎么顺着这个时代的风口，善用DeepSeek进行AI转型？DeepSeek的出现对我国发展AI领域，有什么正面的激励或者帮助呢？我国的教育又存在什么短板，应该要怎么改善，来搭上这趟AI时代的快车呢？
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[@w8295]

deepseek 才是真正的OpenAI ，漂亮国那个应该改名叫MoneyAI 才对。

[@djzhang7473]

漂亮国是想独霸AI领域好收割全世界，没想到被中国企业打碎，还普惠全世界

[@hsumarco153]

CloseAI

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@Kanlone]

慕洋人绝不买账

[@animeotaku7198]

笑死人，deepseek的源头还不是Open Ai？盗用Open Ai的数据然后改进了点就以为自己很牛了？事实就是deepseek就是个小偷，以后如果全世界都学中国这种盗用别人的数据和技术那么谁还想去发展技术了？发展来给你们偷然后打压他们自己的公司吗？

[@littlefishking]

中国智慧，世界共享，共同进步

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中文使用者,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@kaewongck]

感谢中国人的开源。

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@cinnamomumcamphora8943]

大馬雖然不能做到0到1，起碼大馬後知後覺，知道跟隨大陸步伐，1到9學習，好過島蟾意識型態一條黑路走到底！😅😅

[@GlitchRobot]

不论自身亲中还是反中，中国的崛起对全球华人都是件好事，至于蛙岛，还是随它去吧

[@MarcBester]

美国要对台积电加征100%关税，把技术产业转移到美国，蟾蜍依然爱美国。

[@ocmafia716]

它们舔习惯了😂​@MarcBester

[@chrismanchin]

Thank you China 🇨🇳

[@nightking4736]

这就是资本与社会的较量，什么叫平权😊

[@user-xb3jg7cx6r]

我是中国人，我认为每个国家都应该有自己的主权AI，马来西亚也一样，AI以后会把控所有事情，绝对不能被其他国家的AI掌控，不然被控制都不自知

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@nowhy8810]

傻屌！现在的ai只有中美两国，其他国家根本不可能进入研发竞争

[@simidachong9191]

即要开源又说主权？再说，开源为了大家能够继续贡献给deepseek， 撇开安全性问题。那区区几十块的成本说成了好像没有人能够付得起那般还真的有点吓到了我。不说国内早就使用的开源Llama AI 系统是免费的。哪怕是新闻中提到的例子，open ai 免费版本早就被大家使用透了。 唯一要提的就是国内翻墙才能用，对马来西亚来说这是不理解国情。这个节奏带得很牵强。

[@coconut7424]

其他国家有必要,马来西亚就算了

[@huancheng2099]

这跟你是中国人有啥关系？😂感觉憨憨的

[@Soraneko-12]

这就是开源的意义，各国都要有自己的ai

[@Brandy-Jamie916]

一起拥抱“爱”🎉🎉

[@greatstar330]

必须要 称赞 这一集做的 ai专栏 非常有建设性 可以给社会带来非常正面的发展

[@cj329]

下一站，半导体微芯片

[@Bowen-u3o]

感谢中国华人😀

[@enmingzhang4400]

大马是个不错的国家，科技不是嘴上说说的，想转型就能转型的，

[@cinnamomumcamphora8943]

大馬雖然不能做到0到1，起碼大馬後知後覺，知道跟隨大陸步伐，1到9學習，好過島蟾意識型態一條黑路走到底。。

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@enmingzhang4400]

@cinnamomumcamphora8943 说的也对。

[@xingganrewu]

@@cinnamomumcamphora8943正确的

[@明明倪敏]

成本低，越来越多国家有机会打造属于自己的ai

[@PohYongChin-tp5lq]

美國人想唯我獨尊，壟斷世界AI財路賺大錢的美夢已經被中國打破了，謝謝deep seek的出現，，中國政府會重賞deep seek梁文峰團隊

[@ssesslok]

哈迪：我们要以民族尊严为主，不是我们的，我们不使用。最多我和大家一起住在树上。😤😤

[@宇-u8v]

开源给尊严族使用，会让它们觉得尊严受损😂

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@BB-fx2pu]

如果他们用Deepseek，根本没尊严，🥹🥹

[@ssesslok]

@@宇-u8v 他们不可以接受其他种族的东西，要自己研发还要百分百国产，有阿拉认真。🤗🤗

[@ssesslok]

@@BB-fx2pu 对。😀😀

[@宇-u8v]

割韭菜的不~open ai全盘输，潮水退了，山姆才发现没穿裤，丑态百出，尴尬到极点😂

[@mrfreedomgo]

据我了解，deepseek现在只靠接入api赚钱，售价只有openAI的二十几分之一

[@宇-u8v]

​​@@mrfreedomgoDS赚的只是工资和开消，创建人一分钱都没拿。成大事者必有大情怀，梁文锋了不起👍

[@明亮汤]

应该获得诺贝尔奖

[@中国人中国人-h5s]

诺贝尔奖在中国名声并不好，特别是诺贝尔和平奖名声更差。

[@yeokeong8497]

諾貝爾和平獎！😂😂 哈哈哈哈 一個戰爭狂人都能得到和平獎 還談什麼和平呢？😂😂😂

[@hsumarco153]

人类命运共同体

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@Kanlone]

感谢中国内心格局甚大

[@DavidKhoo-x5l]

Deepseek的出现，让人明白原来AI也可以抢AI的饭碗😂😂！deepseek你好野👍

[@君明威]

小国应该把有限的资源用在行业应用上，解决产品制造和提高生活品质，不要跟大国竞争浪费钱的大模型上。

[@ek1056]

拚棄快樂教育、全面提升數理教學的素質、才能扛下人工智能、機器人迅速發展的沖擊

[@mcclaneng2519]

只是多个老师多个顾问

[@wtfgenos4836]

Open ai 要该叫 close ai, 反中蕉最好别用deepdeek

[@user-xo8kt6jc5o]

🇨🇳🇨🇳🇨🇳👍👍👍🎉🎉🎉

[@mygoldpublishing]

为什么马来西亚造不出芯片又造不出A.I

[@五花先生]

很正常啊，你看世界上有几个国家能独立制造芯片和ai的？？？拥有工业化的国家也不过才二十个左右

[@wmlow9891]

deepseek有没有清蒸验证？有没有神权智慧

[@kaka-oj6do]

可以用来写歌“she出来！”

[@SooCheongOoi]

人家已经提升到DEEPSEEK ，我们还停留在宗教、种族之间，可悲吔！

[@五花先生]

宗教和种族冲突是最愚蠢的，中国有五十六个民族，还有各种宗教信仰，没看过谁整天冲突

[@Kanlone]

保险公司应该也有一堆 Q&A，输入进去自行训练，销售员代理应该就不用做了

[@randomtalk3236]

已经有最好的样板了，大马还要左右摇摆吗？还讲意识形态？那就...

[@theinazmie2472]

中国精神，以天下为己任！no one is fine until everyone is fine....

[@theinazmie2472]

Unfortunately we are still busy with racial and religion issues...

[@yinyincheah]

可以用來破案嗎

[@w8295]

可以帮助分析，但需要准确的线索。

[@wapitib3r]

@@w8295 不是准确的线索，而是确凿的证据😟 否则，就是认同聪明人无罪，笨人就有罪，那么，所有马莱人都有罪？😤

[@宇-u8v]

​@@wapitib3r全是上猖的错，封闭了它们思考能力。如果DeepSeek是用二师兄头像做logo就更美妙了，它们会对DS产生自然亲切感，也会乐意使用😂

[@陈建-p8x]

破案是抓小三吗

[@JieZz-kt9py]

😂他只是給妳分析，破案還是要靠你自己

[@cinnamomumcamphora8943]

現在看來OpenAI的autarman就是詐騙老千！😅😅

[@masterseries4004]

我们被美国一欧洲骗了很久了。 在汽车这个行业欧洲的车贵了5倍。 拥有这种车的人还以为自己很自豪。已经被 欧洲汽车行业斩菜头还自豪。

[@wwfderekchan]

倒也不至于是老千，之前是技不如人，以本伤人，把AI的进入门槛提得很高，现在DS把门槛降到普遍中小公司都能承受的地步，OpenAI如果大模型效率还是之前那样就会面临淘汰。

[@simidachong9191]

meta 开源ai 之前还是有的。不要限制你自己的思维啊。

[@etbuch4873]

Altman.

[@陈柯翰2025]

顿悟

[@adrianccw2747]

Deepseek

[@theinazmie2472]

Basic science maybe a bit too much and too for is... But we can focus on applied science and engineering...

[@Sun-lf5hn]

現在流行什麼大馬就要發展什麼，上個餅還沒開始又要畫另一個餅

[@风中客]

Ai大模型可以帮助企业快速处理一些事情，能提高一些企业效率呢。

[@hyh-jw1tl]

你不发展，其他国家发展，等轮到你，菜早就被吃完了😂

[@w8295]

回家玩你的点面线App 啦！Sohai！😂😂😂😂😂😂

[@cinnamomumcamphora8943]

大馬雖然不能做到0到1，起碼大馬後知後覺，知道跟隨大陸步伐，1到9學習，好過島蟾意識型態一條黑路走到底！😅😅

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@lihuang5937]

有些国家和地区已禁使用DeepSeek,大马别跟！

[@马翌逍]

开源是禁不了的，不要听台湾人乱说。

[@dasherbudee6940]

只要政府不要用就 ok、如果政府单位全用的话、国家机秘就全给中共国看光光！

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@AnimoFantomo]

哪兒些？它們有多少？它們和馬來西亞的關係，足夠替代中國嗎？ 大馬是不會跟的！大馬是不會跟你一樣吃狗糧的！！！😂😂😂

[@andy.j.williams6614]

禁止的就一个意大利而已，连印度都没禁

[@lawhuiqing128]

看看deepseek过后会不会收费😂😂

[@dysonyamagata1133]

暂时应该不会收费，目前调用API价格非常非常低啊，你要是有高性能电脑自己部署那就是完全免费的。即便未来收费也不会很高，毕竟用爱发电不长久的。目前Ai还在婴儿期，闭源没什么意义的。

[@pangkiatloh4555]

Dirty brand.

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@中国人中国人-h5s]

急了😂😂

[@fushengruomeng25124]

马国天天在转，人民头昏脑涨~ 转家年年靠吹，马币依旧悲催~ ~😅~

[@nelsonlim2512]

BGM吵死人

[@randomtalk3236]

大马未来5到10年内要做高端的GPU，很好，首先要搞清楚方向

[@jlloh9811]

哈哈哈哈哈😂

[@wapitib3r]

还是先研制第七代战斗机吧

[@hyh-jw1tl]

现在大学生都能自创ai😂

[@江波刘]

有马来人什么事？他们还是去念经吧

[@vincenttang-w9l]

换政府先

[@马翌逍]

换哈迪吗？

[@vincenttang-w9l]

@马翌逍 也可以，怎样都比真包头叛+盗国贼好。

[@宇-u8v]

​@@马翌逍觉得也无差，安菊花在做的，也是汪蛤涕想做的😂

[@熬夜怼人]

一直都是中國進入哪個行業，哪個行業立刻變白菜價。這次別說白菜價，直接給你開源，大家都來免費玩。ai從一個高大上的科技行業，現在好像每個國家都要進來耍耍。

[@五花先生]

科技发展本就该服务于人，而不是掌控在少数富人手中，全人类都能享受科技发展的成果不好吗？

[@johnnywcw123]

AI把人类带到荷兰了

[@gen81828]

Gemini 2 更便宜 更好 只是不开源

[@王彪-x7j]

你让他开源啊😦

[@gen81828]

@@王彪-x7j 应该会有个开源版本 但是会是阉割的那种 个人是不反对不开源，毕竟每个成果都是努力后的结果

[@dysonyamagata1133]

不开源就没有意义去说它，

[@gen81828]

@ 一般想要开源的人都是想要白嫖居多 比如看电影，你会花钱去电影院看还是免费下载本地看 意义还是有的，就是在你的眼界里没意义而已 但是当某一类型的电影票房收益大增时，一般上就会有跟风行为，有可能是蹭热度。但是无可厚非，更多的好电影出现了 ai也同理，我认为没有开源，但是使用者已经能使用，那么就是有意义的

[@lawhuiqing128]

你们去deepseek问看政治问题😂

[@dysonyamagata1133]

DS是解决生产力效率问题，不是解决政治问题。你的脑袋需要修复...

[@莫名其妙-f6q]

你太聪明了，全世界都没人想到，就你想到了。你去openai问问犹太人和巴勒斯坦

[@dasherbudee6940]

偷来的就說是开源！吃焦啦！

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@guogaijun]

你好，蟾蜍！ 闭源的说开源的偷，要点脸行么？

[@coconut7424]

连open ai 都不敢说人家抄袭, 就你敢,牛逼

[@中国人中国人-h5s]

当狗的急了，说明美国主子已经输惨了😂😂

[@Zj-Aka]

闭源的能被偷？脑子装水啦

[@old_pink]

中华胶跟上

[@1110-d3r]

就如打科兴、大陆的针，一路打到黑. (最优解是靠自身免疫力) DS感知像DeepState 的缩写... 虽然DS只有17%的正确率，DS 依舊仗着自己使用中文比较有优势,于是先把中华膠,以及那些本地部署DS的个人资料,企业资料,先偷一篇。 用来造就DS自己的资料库 恭喜那些部署DS到自己电脑上的中文使用者,以及个人,企业,以及公司。 一定要把DS一路用到底。 本地部署 AI 的风险与隐私保护：数据安全的挑战与思考 引言：AI 本地部署的隐私风险 近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，不仅云端 AI 模型在各行各业发挥着重要作用，越来越多企业和个人也开始尝试将 AI 本地部署（on-premise deployment），以提升数据安全性、降低使用成本，或减少对云端服务的依赖。然而，许多人忽视了本地 AI 部署可能带来的数据隐私和安全隐患。 本文将从 数据窃取、模型安全、隐私保护、企业与个人风险 四个方面，探讨 AI 本地部署可能面临的挑战，以及如何应对这些风险，以确保信息安全。 --- 1. 本地部署 AI 是否真的更安全？ 不少企业和个人选择本地部署 AI，是出于对数据隐私的担忧。他们认为，将 AI 运行在本地，能够避免数据上传至云端，减少被黑客攻击或被云端服务商滥用的风险。然而，事实并非如此简单，本地部署 AI 仍然面临多个安全挑战： 1. 数据泄露的可能性：如果 AI 需要访问本地的用户数据、企业机密或个人隐私信息，那么黑客可以通过恶意软件、漏洞攻击或物理接触（如窃取设备）来获取这些数据。 2. AI 训练数据的安全性：如果 AI 需要使用本地数据进行微调（fine-tuning），那么数据可能会被 AI 记录、存储或泄露，甚至可能被训练成可逆推的模型，使攻击者能够还原原始数据。 3. 恶意 AI 模型的存在：一些不受信任的 AI 模型可能被恶意设计，例如在用户不知情的情况下收集敏感信息，并在联网时偷偷上传到远程服务器。 因此，本地部署 AI 并不意味着绝对安全，如果缺乏适当的安全措施，数据仍然可能面临窃取或滥用的风险。 --- 2. 数据窃取与 AI 资料库构建的风险 在本地部署 AI 时，有些人可能会利用 AI 的语言处理能力，从各种来源收集信息，并构建自己的 AI 资料库。例如，某些个人或企业可能会： 从公开或私有文档中提取数据，建立一个更具竞争力的信息系统； 未经许可地收集个人数据，用于市场分析、精准营销或其他商业用途； 使用 AI 解析竞争对手的商业机密，获取对手的内部信息。 这些做法不仅涉及 数据合规性问题（如 GDPR、CCPA 等隐私法规的要求），还可能对 数据所有者 造成严重影响。企业或个人如果未经授权使用这些数据，可能会面临法律诉讼、信用受损、甚至被 AI 供应商封禁的风险。 --- 3. 个人与企业应如何保护数据隐私？ 对于个人和企业而言，要在本地部署 AI 的同时保障数据隐私，需要采取以下措施： (1) 数据加密 存储加密：确保 AI 访问的数据经过加密存储，避免数据在设备丢失或被盗时泄露。 传输加密：即使 AI 需要联网，也应使用 TLS/SSL 加密协议，防止数据被中间人攻击（MITM）。 (2) 限制 AI 访问权限 只允许 AI 访问必要的数据，防止它收集过多信息。 采用 数据沙盒（sandboxing） 技术，确保 AI 运行时无法访问敏感目录或文件。 (3) 监控 AI 的行为 记录 AI 访问的文件和数据，避免 AI 在不知情的情况下收集或泄露信息。 使用 行为监控工具，检测 AI 是否有异常的数据读取或传输行为。 (4) 遵守数据法规 了解并遵守适用于本地数据存储的法规，如 GDPR、CCPA、HIPAA 等，确保 AI 处理数据时符合合规要求。 在企业环境中，确保员工使用 AI 时遵守 数据保护政策，避免未经授权的数据处理。 --- 4. AI 资料库与“数据污染” 即便 AI 具备强大的学习能力，它的训练数据仍然可能受到污染，影响 AI 的决策能力。例如，如果某个 AI 资料库是通过未经筛选的方式收集的，它可能会包含： 错误或虚假的数据，导致 AI 生成不可靠的答案； 偏见或歧视信息，使 AI 在处理某些问题时表现出不公平的倾向； 敏感或受版权保护的内容，使 AI 训练过程违反法律法规。 为了避免“数据污染”，企业和个人应当确保 AI 资料库的数据来源 可靠、合法，并经过清理，以提高 AI 的准确性和安全性。 --- 结论：如何在本地部署 AI 时平衡隐私与便利性？ AI 本地部署确实可以减少对云端的依赖，但它并不是数据隐私的“万灵药”。如果没有正确的安全措施，本地 AI 仍然可能导致 数据泄露、隐私滥用、甚至法律风险。 为了平衡 隐私保护与 AI 的便利性，企业和个人应采取 加密存储、访问控制、行为监控、数据合规性审查 等措施，确保 AI 在本地运行时不会对数据安全造成威胁。此外，定期评估 AI 资料库的安全性，防止 AI 在无意识中收集或滥用数据，也至关重要。 未来，随着 AI 技术的发展，如何在 隐私保护与智能化之间取得平衡，将成为一个越来越重要的话题。只有 理性、安全地使用 AI，才能真正发挥 AI 的潜力，而不会成为数据隐私的牺牲品。

[@老闭灯-z8e]

给你2元，闭嘴。

[@宇-u8v]

留言大过简短，也毫无意义，会被扣G0U粮的哦！😂

[@BB-fx2pu]

祖师爷的相片 old八个洞好家伙🤣🤣

[@AnimoFantomo]

慕洋犬後吠！！！😂😂😂

[@beatmaster1101]

服务器繁忙，请稍后再试。 回答不了幾道問題就服務器繁忙，你們繼續吹deepseek有多牛逼吧 自己講自己爽罷了😂😂😂😂😂

[@guogaijun]

为啥这样，你不清楚么？……那不是你米国爸爸不停网络攻击的效果嘛

[@melvin0326]

可以部署本地

[@wwfderekchan]

那是你的问题，我用得蛮爽的

[@宇-u8v]

牧羊quan也用DeepSeek？是看不起伱家主人不open ai吗？😂

[@太空飞行指南]

你美爹一秒攻击一亿次是一点不提