以太坊共同創辦人 Vitalik Buterin 進行了一項自我實驗，測試 AI 系統能否在使用者不交出敏感個人資料的情況下提供個人化建議。在 10 月 4 日於 X 上分享的貼文中，他描述了如何使用自己的健康與旅遊資料來產生飲食與運動建議，由一個本地模型協調對能力更強的遠端系統的請求，並運用其推理與知識。

此隱私架構結合了精心撰寫的提示詞、透過 zkAPI 進行的私密付款，以及 Tor 路由，每一層各自應對不同的身分洩漏來源。這項實驗觸及了商用 AI 中常見的暴露問題：付費服務可能將每個提示詞與付款帳戶及其背後的來源網路綁定，即使從未輸入姓名，可識別的細節仍可能累積。Buterin 表示，這些建議受益於遠端輸入，但隱私保護仍有待改善。他也指出回應緩慢，以及減少資訊分享與獲得實用建議之間的取捨。

AI 查詢的三層隱私保護

Buterin 說明其本地協調模型為 Qwen 3.8 Flash Next，必要時會呼叫前沿模型。一個技能檔案指引這些呼叫，指示本地系統盡可能少揭露個人資訊。

Doing a bit of a self-experiment. Goal: use my personal health and travel data to provide personalized diet and exercise recommendations for me, using frontier models but in a way that avoids leaking to them any private information. Strategy: use a local model (Qwen 3.8 Flash… pic.twitter.com/mi38E5jlfN

— vitalik.eth (@VitalikButerin) October 4, 2026

第一層同時針對提示詞的內容與書寫風格。由於問題由本地模型撰寫，遠端服務透過特殊措辭或個人細節識別出他的風險因而降低。

第二層涵蓋付款，因為付款可能將 AI 請求連結到可識別的客戶帳戶。為此，實驗採用了 zkAPI，這是一個旨在將付款授權與用戶身分分離的系統。其底層的密碼學工具——零知識證明——讓服務能在不看到背後資料的情況下驗證某項主張，例如金庫已完成注資。以太坊基金會在 10 月 1 日的公告中將 zkAPI 描述為付費服務的私密使用額度。用戶為金庫注資後，以零知識證明授權支出，而不揭露是哪筆存款支付了這些請求。在 runtime key 模式下，臨時 API 金鑰設定支出上限，而簽署的使用收據決定實際扣款金額。付款服務在查核資金證明時不會收到提示詞，提示詞會直接傳送給 AI 供應商。

Tor 提供了第三層保護，針對 IP 位址等網路資訊。這個歷史悠久的匿名網路透過中繼節點路由流量，使目的地服務無法看到使用者的真實位址。Buterin 透過以 Tor 包裹的命令列工具存取 zkAPI，將付款隱私與匿名網路路由相結合。

此設計將這些保護視為互補，因為每一層各自涵蓋不同的識別途徑。從提示詞中移除姓名後，付款紀錄或網路細節仍可能成為潛在的關聯線索。基金會也提醒，AI 供應商仍可讀取提交的提示詞，且其文件指出，重複出現的個人細節、重複使用的對話紀錄以及書寫模式，都可能使不同的對話階段被互相連結。

速度限制與資料取捨形塑這場 AI 實驗

Buterin 表示，這項實驗所產生的建議因前沿模型的知識而有所改善。然而，他指出了四項弱點，涵蓋網路設計、請求建構、本地效能，以及隱私與實用性之間的平衡——這四個缺口必須彌補，此類架構才可能超越個人試驗的階段。

他認為 Tor 對個別請求之間的分離處理不佳，可能在這種用途上提供不足的隱保護。他也估計延遲比應有的水準高出 10 到 100 倍。此外，技能檔案需要更好的策略來決定遠端模型應接收哪些資訊，這使請求的準備工作成為實驗中另一個尚未解決的部分。

在本地效能方面，Buterin 表示 Qwen 模型在他的設備上每秒大約產生 20 到 30 個 token。他希望速度能超過每秒 100 個 token，系統用起來才會覺得夠快。

隱私取捨也十分明顯：保留越多背景資訊不揭露，遠端模型能提供的幫助就越少。這表明，當請求省略重要的背景細節時，僅靠付款與網路層面的保護無法維持個人化建議的品質。

更宏觀的以太坊願景

這項實驗之前，Buterin 在 9 月 27 日的一篇文章中將以太坊描述為未來的密碼學世界電腦，結合區塊鏈安全性與密碼學隱私、驗證以及鏈下去中心化運算。他在文中指出，計畫於明年進行的 Hegotá 可能是最後一次常規分叉。後續發展將涉及遞迴 STARK、自動化形式驗證、優化共識以及抗量子技術。密碼學證明貫穿這兩項工作：零知識證明處理 zkAPI 的付款層，而路線圖則指向協定層面的遞迴 STARK 與形式驗證。

他也引用 PeerDAS 作為邁向這個更宏觀架構的早期一步。預期成果是透過現代密碼學保障更便宜、更具擴展性且更私密的運算。隨著 Hegotá 排定於明年進行，該分叉將是觀察路線圖中密碼學組成如何成形的最接近檢查點。