Bankless：OpenAI争议引爆隐私焦虑 链上推理市场或迎来机遇

作者：David Christopher；来源：Bankless；编译：Shaw，金色财经

本周，纽约大学的 Tristan Buckmaster 发布声明，详述了他近期与 OpenAI 之间一段荒唐且疑点重重的遭遇。

过去一年，这位纽约大学教授与合作者 ——Anthropic 内部数学家 Levent Alpöge，一直在攻克一系列高难度流体力学问题。他们使用 OpenAI 的 Codex 等大语言模型，并在其中存放项目草稿。这项研究围绕光滑强迫展开，Buckmaster 称，这是一个几乎没有其他人涉足的小众研究方向。

8 月取得一项重大突破之后，Buckmaster 听闻有关他们研究的消息已经传到 OpenAI，于是在 9 月 3 日联系了这家公司。

由此开启了一系列对话，原文最好直接阅读 Buckmaster 本人的陈述，事件大致经过如下：

• OpenAI 告知 Buckmaster，公司内部模型利用光滑强迫方法，得到了带强迫项纳维 - 斯托克斯方程的相关结果（该方程是描述黏性流体运动的知名难题），而这正是他与 Levent Alpöge 正在钻研的同一小众方向。OpenAI 之后承认，这项研究是在听到相关传闻之后，才于几天前启动。

• Buckmaster 询问，模型是否看过或基于包含他们草稿的 Codex 会话数据进行训练。对方答复称模型不会 “调取用户数据”，但 Buckmaster 表示，关于模型训练的核心疑问始终没有得到回应。

• OpenAI 研究员 Sebastien Bubeck 提议双方协调成果发布时间，其中一个方案是由 Buckmaster 单独宣讲 OpenAI 得出的这项成果。Buckmaster 称， Bubeck 要求将 Levent Alpöge 排除在外，理由是他任职于 Anthropic；但同时表示可以对外宣称，这两人配得上 100 万美元的克雷奖。

• Buckmaster 拒绝该提议，并表示他会把整件事公之于众。据他描述，对方当时反问他：“你为什么要毁掉自己的职业生涯？”

OpenAI 否认访问过他们尚未发表的研究成果，也否认利用他们的提示词来引导智能体开展研究；但同时也表示，无法排除二人在使用其产品过程中产生的去标识化数据，对模型迭代优化起到了作用。

Buckmaster 强调，他并不确定自己的数据是否被使用，也并未指控 OpenAI 存在剽窃行为。但即便如此，研究方向离奇重合、对方提出的成果署名方案，以及悬而未决的训练数据疑问，都令人心生疑虑。

无论事件真相究竟如何，最引人关注的一点是：随着大模型能力不断增强，市场对这类模型的不信任感正在持续加剧。就我个人感受而言，我越来越愿意向 AI 分享更多信息，但同时也对分享的内容愈发警惕。人们并非不知道自己的数据可能会被拿去训练模型，只是随着模型能力大幅提升、我们输入的信息价值水涨船高，这场数据交换的交易变得愈发棘手。个人智能代理会进一步放大这个矛盾 —— 想要真正发挥作用，它们就需要获取我们的文件、工作资料、偏好设置、聊天记录，以及所有我们授权其访问的内容。

Palantir 首席执行官 Alex Karp 近期提到，企业客户群体也存在类似担忧，他抛出这样一个疑问：“如果他们要用我的数据挖掘出我的超额收益，我凭什么把数据交给他们？”

就在这场风波期间，Venice 的治理代币 $VVV 昨日大幅暴涨，涨幅约 40%，创下历史新高。背后逻辑显而易见：在大家对前沿 AI 实验室的数据政策疑虑加重之时，这套隐私推理平台受到资金追捧。

Venice 虽是本次事件中的焦点项目，但它只是众多推理市场中的一员。这类市场提供开放、灵活的 AI 算力访问渠道，用户可以根据不同任务调用不同模型，而不必绑定单一服务商。在加密领域，依托 x402 协议的相关市场增长尤为迅速，推理服务也已成为该协议最清晰的早期落地场景之一。

推理网关 BlockRun 目前是 x402 协议内交易笔数最多的活跃商户，而 Surplus Intelligence 昨日的请求量创下历史单日新高。市场对通过这类开放市场获取 AI 算力服务的需求正在明显上升。

这类访问路径还附带一项愈发重要的隐私特性：匿名性。用户通过钱包完成支付，而非使用绑定邮箱、银行卡或 KYC 信息的账户，能够在请求发起者与最终提供服务的 AI 实验室之间建立一层隔离。

当然，终端模型服务商依然可以看到完整提示词；即便没有署名，高度独特的研究内容也仍有可能溯源到创作者。不过路由服务能够切断用户与实验室之间部分直接关联，而 Venice 这类平台可以做得更进一步，采用数据零留存、可信执行环境（TEE）或者端到端加密模型。

但存在一个局限：想要获得目前最强、可验证的隐私保护，通常就无法使用由 OpenAI、Anthropic、谷歌掌控的顶尖前沿大模型。用户始终需要在顶尖 AI 能力，与自身对数据的掌控权之间做出权衡。

尽管如此，随着我们交付给 AI 的信息价值越来越高，我相信这种隔离机制会变得愈发关键。开放推理市场，尤其是链上推理市场，可以视为迈向可控 AI 访问的早期尝试：赋予用户更多选择权，剥离部分身份信息，同时为搭建更强的隐私体系奠定基础。