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用户反映，OpenAI 似乎已悄悄在 Codex 中重新启用了“为所有人改进模型”数据共享设置，在未经用户明确同意的情况下，再次使用他们的聊天内容训练模型。受影响的用户被引导前往 ChatGPT 数据控制设置和 OpenAI 隐私页面，以再次关闭该设置。
一位家长反映，AI 助手 Tomo 在从未被告知的情况下，询问女儿关于她黑猫的问题，引发外界对该工具是否抓取了她社交媒体数据的担忧。Tomo 承认无法排除从她的社交媒体账户获取信息的可能，由此引发隐私忧虑。
一篇Reddit帖子批评Anthropic的人工审核团队将一名佛罗里达女子在Claude'日记'中发出的威胁信息上报给执法部门，警告称托管的前沿AI服务商正在监控用户输入，注重隐私的用户应改为在本地运行大模型。
一条推文主张：与其等待供应商的安全修复，不如从零开始或基于开源框架构建并拥有属于自己的个人 AI 智能体。作者指出，大多数商业个人智能体在私有数据方面并不是真正属于用户的。
一位用户质疑 AI 助手竟然似乎能知道他的个人隐私细节，比如他刚领养的猫的名字（Julius），尽管对方声称不会访问手机数据、短信或麦克风。该帖突显了人们对 AI 数据收集和个人信息泄露的担忧。
Strata 是一个免费的开源项目，能够在普通游戏 PC 上以仅 12GB 显存本地运行参数规模达 128B 的 Qwen3.8-Flash-Next 模型，在 NVIDIA 和 AMD GPU 上通过激进的量化技术，实现了最高约 96 tokens/s 的速度。
一位从业者谈到与云端 AI 服务提供商分享新颖的研发想法和试验数据时的担忧，询问企业和研究人员实际如何保护自己的知识产权，以及本地/离线大语言模型是否是一种可行的替代方案——尽管它们能力更弱且对算力要求很高。
文章讨论了个人AI的早期阶段，将其与自制计算机时代进行比较，并强调了个人需要拥有自己的AI技能和记忆，以保持隐私和控制。
一种隐私中间件的概念，该中间件在发送到LLMs之前匿名化敏感数据以保护隐私，采用本地占位符映射，寻求可行性的反馈。
Meta AI 在 Facebook 上通过历史帖子为儿童和家庭建立详细档案，引发隐私担忧，并促使 Meta 在用户投诉后修复此问题。
文章探讨了使用ChatGPT、Claude和Gemini等AI聊天机器人可能带来的隐私风险，并重点介绍了如Confer等利用加密技术保护用户对话的工具，旨在为读者提供一份在保护个人数据的同时安全使用AI的指南。
本文探讨了AI记忆在个性化辅助方面的益处与赋予AI访问大量个人数据所带来的隐私风险之间的权衡，质疑个人如何划定界限。
一位用户表达了对像Claude这样的AI模型可能暴露SSN等个人数据的担忧，并分享他们构建了Underdog，一个设备上的AI操作系统，以确保100%本地隐私。
本文批评了AI产业对放缓步伐的严肃性缺失，讨论了近期事件，如Nvidia收购Hugging Face、Meta推出Muse AI代理以及有关军事合同的报道，同时质疑其伦理含义。
本文通过使用OLMo-2和Pythia开放预训练语料库中的精确重复计数来研究语言模型中的成员推理，揭示了典型的重复水平显示出最小的暴露痕迹，并且明显的成员信号通常与句子知名度等因素混淆。
一位母亲在 Meta AI 据称从社交媒体帖子中检索到已删除的照片并拼凑出她的位置后，对家长发出警告，突显了隐私风险
本文介绍了如何在自己的计算机上本地运行大型语言模型，以获得离线访问和隐私保护等益处，涵盖硬件要求和软件选项，如 LM Studio。
PySyft，一个用于隐私保护AI协作的工具，已达到1万GitHub星标，标志着项目发展和认可的重要里程碑。
文章对OpenAI和Anthropic等主要AI提供商进行审计，发现他们默认在消费级计划中使用用户聊天数据进行训练，而退出选项往往隐藏在设置中。
前OpenAI后训练研究员宣布其新焦点是构建主权、用户拥有的AI模型，这些模型能适应个人目标和数据，强调隐私、控制和长期个性化。