暗号化メッセージングアプリSignalの開発者であるMoxie Marlinspike氏は現在、ユーザーのプライバシーを最優先するように設計されたオープンソースのAIアシスタント、Conferの開発に注力し、人工知能に目を向けています。Conferは、ユーザーデータがプラットフォーム運営者、ハッカー、法執行機関、またはアカウント所有者以外のいかなる当事者にも読み取られないことを保証することを目指しています。

このサービスは、大規模言語モデル（LLM）とバックエンドインフラストラクチャを含み、完全にオープンソースソフトウェア上で動作し、ユーザーは暗号的にその整合性を検証できます。ユーザーからのデータや会話、およびLLMの応答は、トラステッド・エグゼキューション・エンバイロメント（TEE）内で暗号化されます。このセキュリティ対策により、サーバー管理者でさえデータにアクセスしたり、操作したりすることを防ぎます。Conferは、会話を同じ暗号化形式で保存し、ユーザーのデバイス上に安全に保持されるキーを使用します。

Conferの基盤となるアーキテクチャは、Signalの設計原則を反映しており、エレガンスとシンプルさを重視しています。Signalは、広く普及した最初のユーザーフレンドリーなプライバシーツールの1つとして有名になりました。

Conferの開発は、ますます高度化するAIシステム時代におけるデータプライバシーに関する高まる懸念に対応するものです。現在の多くのAIチャットボットは、パフォーマンスを向上させるためにユーザーデータを収集および分析しており、このデータがどのように保存、使用、および保護されるかについて疑問が生じています。Conferのアプローチは、ユーザーデータがプライベートかつ安全に保たれるようにすることで、これらのリスクを軽減しようとしています。

このテクノロジーの意義は、個人のプライバシーにとどまりません。ユーザーが監視の恐れなくAIと対話できるプラットフォームを提供することにより、Conferはより大きな信頼を育み、よりオープンで正直なコミュニケーションを促進する可能性があります。これは、ヘルスケア、金融、法律相談などの機密性の高い分野で特に価値があるでしょう。

このプロジェクトはまだ初期段階にあり、Conferの長期的な存続可能性は、ユーザーベースを獲得し、確立されたAIプラットフォームと競争できるかどうかにかかっています。しかし、このプロジェクトは、プライバシーとユーザーコントロールを優先し、AI開発の状況を再構築する可能性を秘めています。次のステップには、プラットフォームのさらなる開発、テスト、およびコミュニティからのフィードバックが含まれます。