Vitalik Buterin bouwt drielaagse privacy rond AI met zkAPI en Tor
Vitalik Buterin probeert persoonlijke AI bruikbaar te maken zonder zijn volledige identiteit, betaalspoor en privédata bij één externe aanbieder neer te leggen.
De medeoprichter van Ethereum combineerde daarvoor op 4 oktober drie lagen: een lokaal Qwen-model dat zijn vragen herschrijft, zkAPI voor betalingen en Tor voor zijn netwerkverbinding.
Het experiment werkte volgens Buterin.
Maar volledig privé is het nog lang niet.
Lokaal model houdt persoonlijke informatie zoveel mogelijk thuis
Buterin gebruikte zijn eigen gezondheids- en reisgegevens om persoonlijke adviezen over voeding en beweging te krijgen.
In plaats van die volledige dataset rechtstreeks naar een krachtig extern AI-model te sturen, liet hij eerst lokaal Qwen 3.8 Flash Next draaien.
Dat model krijgt de persoonlijke informatie en bepaalt vervolgens welke beperktere vraag naar een extern model moet worden gestuurd.
Ook schrijft het lokale model die vraag zelf.
Daarmee probeert Buterin niet alleen namen en andere herkenbare informatie weg te laten, maar ook identificatie via zijn eigen schrijfstijl moeilijker te maken.
Het externe model blijft nuttig voor kennis en zwaarder redeneerwerk, terwijl een groter deel van de persoonlijke achtergrond op het eigen apparaat blijft.
zkAPI haalt de betaalidentiteit uit de AI-aanvraag
De tweede laag is zkAPI.
De Ethereum Foundation en het Open Anonymity Project brachten het protocol op 1 oktober naar Ethereum mainnet. Het doel is betaalde API's te gebruiken zonder iedere aanvraag aan een traditioneel klantenaccount en betaalmiddel te koppelen.
Een gebruiker stort eerst bijvoorbeeld ETH of USDC in een smart contract op de blockchain.
Daaruit ontstaat een privétegoed.
Wanneer vervolgens voor een AI-aanvraag moet worden betaald, maakt software op het apparaat een zero-knowledge proof. Daarmee kan worden bewezen dat voldoende tegoed beschikbaar is, zonder prijs te geven welke oorspronkelijke storting achter die betaling zit.
Simpel gezegd: het systeem bewijst dat er betaald kan worden, zonder meteen te vertellen wie betaalt.
AI-provider krijgt wel de prompt te zien
Daar stopt de privacy van zkAPI.
In de door de Ethereum Foundation beschreven runtime-keyopstelling controleert een zkAPI-server het betalingsbewijs en verstrekt vervolgens een tijdelijke API-sleutel met een bestedingslimiet.
De prompt gaat daarna rechtstreeks naar de AI-provider.
De betaalserver hoeft de inhoud niet te zien. De AI-provider ziet de inhoud juist wél, maar krijgt via zkAPI niet automatisch de betaalidentiteit te zien.
Dat is een belangrijk onderscheid.
zkAPI versleutelt de prompt niet voor het AI-model. Een model kan moeilijk antwoord geven op informatie die het helemaal niet ontvangt.
Een prompt kan zelf een digitale vingerafdruk zijn
Daar zit meteen het volgende probleem.
Een gebruiker kan technisch anoniem betalen en zijn IP-adres verbergen, maar zichzelf alsnog verraden met wat hij schrijft.
De Ethereum Foundation noemt onder meer terugkerende persoonlijke details, schrijfstijl, eerder gebruikte gesprekshistorie en documenten als manieren waarop verschillende sessies aan elkaar kunnen worden gekoppeld.
Het lokale Qwen-model moet dat risico bij Buterin verminderen.
In plaats van zijn volledige persoonlijke verhaal te delen, maakt het kleinere verzoeken die alleen informatie bevatten die voor een specifieke taak nodig is.
Maar ook dat filter is niet perfect.
Buterin zegt zelf dat de regels waarmee het lokale model zulke verzoeken opstelt nog duidelijk beter kunnen.
Tor moet het IP-adres uit beeld halen
Daarom voegt hij een derde laag toe: Tor.
Zelfs wanneer betaling en inhoud van elkaar worden losgekoppeld, kan een AI-provider nog netwerkgegevens zien. Een stabiel IP-adres kan bijvoorbeeld verschillende verzoeken aan dezelfde gebruiker koppelen.
Tor stuurt internetverkeer via meerdere knooppunten zodat de uiteindelijke dienst niet rechtstreeks het normale IP-adres van de gebruiker ziet.
De Ethereum Foundation noemt Tor eveneens als mogelijke aanvulling voor mensen die sterkere netwerkanonimiteit willen.
Buterin wil daarbij verder gaan dan één langdurige Tor-identiteit.
Hij wil dat afzonderlijke AI-verzoeken zo moeilijk mogelijk aan elkaar te koppelen zijn.
Privacy kost nu nog veel snelheid
Dat werkt technisch, maar niet bepaald soepel.
Buterin schrijft dat Tor niet is ontworpen voor de mate van request-by-request unlinking die hij zoekt.
In zijn experimentele opstelling veroorzaakt de aanpak volgens hem een vertraging die grofweg 10 tot 100 keer hoger ligt dan wenselijk.
Dat cijfer moet als zijn eigen technische observatie worden gelezen.
Het is geen algemene meting die zegt dat ieder gebruik van Tor 10 tot 100 keer langzamer is.
Ook het lokale AI-model is volgens hem nog te traag.
Qwen 3.8 Flash Next draaide bij zijn test rond 20 tot 30 tokens per seconde. Buterin verwacht dat lokaal gebruik pas echt vlot begint te voelen boven ongeveer 100 tokens per seconde.
Meer privacy betekent minder informatie voor het beste model
De moeilijkste beperking zit niet eens in snelheid.
Hoe minder gegevens een extern model krijgt, hoe minder het weet over de gebruiker.
En juist persoonlijke informatie maakt gepersonaliseerde AI nuttig.
Buterins opstelling probeert daarom twee tegengestelde doelen tegelijk te halen.
Het externe model moet genoeg weten om een goed antwoord te geven.
Maar niet genoeg om een volledig profiel van de persoon achter de aanvraag op te bouwen.
Hoe minder context je weggeeft, hoe minder het externe model voor je kan doen.
Dat probleem verdwijnt niet door snellere hardware of betere cryptografie.
Het is een fundamentele afweging tussen privacy en personalisatie.
Ethereum wordt hier geen AI-model
De rol van Ethereum in dit experiment verdient ook precisie.
Ethereum voert het externe taalmodel niet uit.
De blockchain wordt gebruikt voor de betalingslaag waarmee een gebruiker API-tegoed kan beheren en uitgaven cryptografisch kan bewijzen.
De zware AI-berekeningen kunnen lokaal of bij externe providers plaatsvinden.
Daarmee positioneert zkAPI Ethereum eerder als een betaal- en verificatielaag rond AI dan als concurrent van OpenAI, Anthropic, Google of andere modelbouwers.
zkAPI mikt ook buiten AI
De Ethereum Foundation ziet dezelfde constructie bovendien voor andere betaalde digitale diensten.
In de officiële introductie worden onder meer blockchain-RPC's, beeld- en videogeneratie, VPN-diensten en machine-to-machinebetalingen genoemd.
De overeenkomst is telkens hetzelfde.
Software wil een dienst inkopen.
De aanbieder moet weten dat er geld beschikbaar is.
Maar daarvoor hoeft de aanbieder niet noodzakelijk een langdurig gebruikersaccount met volledige betalingsgeschiedenis op te bouwen.
Dat kan vooral interessant worden bij AI-agenten die zelfstandig diensten bij verschillende aanbieders afnemen.
Werkend experiment, nog geen kant-en-klaar product
Buterin zegt dat zijn eigen proef daadwerkelijk aanbevelingen opleverde en dat informatie van de externe modellen de resultaten verbeterde.
Daarmee is het meer dan alleen een theoretisch schema.
Maar het is ook geen afgewerkt consumentenproduct.
Het lokale model is traag, de selectie van informatie moet beter en de Tor-laag veroorzaakt stevige vertraging. Bovendien blijft informatie die uiteindelijk wél in een externe prompt terechtkomt zichtbaar voor de provider.
De interessante stap zit daarom niet in de claim dat AI opeens privé is.
Het experiment laat juist zien hoeveel verschillende sporen één simpele AI-vraag achterlaat: inhoud, betaling en netwerkidentiteit.
Buterin probeert ze één voor één uit elkaar te trekken.
zkAPI pakt de betaling aan. Tor probeert het netwerkspoor te verbergen. Het lokale model moet voorkomen dat de gebruiker zichzelf via de prompt alsnog verraadt.
Drie privacylagen dus.
En geen enkele laag kan het probleem alleen oplossen.
Stop met te veel betalen voor je crypto. Bij de Amsterdamse exchange Finst handel je tegen de laagste tarieven van Nederland, zonder verborgen kosten.
👀 Bekijk Finst nu ›Let op: Beleggen in crypto brengt risico’s met zich mee. Handel alleen met geld dat u kunt missen.
Ga verder met lezen
Dit vind je misschien ook leuk
Laat mensen jouw mening weten
Lees ook
Populair Nieuws
Loading
