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新闻稿。
随着人工智能行业诸多发展表明许多人工智能系统对用户生成的内容拥有不同程度的可见性，人们对人工智能隐私的担忧日益加剧。这些案例凸显了在人工智能环境中共享敏感信息的潜在风险，无论是在战略规划、专有创意、编码，还是可能包含个人见解的非正式对话中。意外的数据泄露可能导致声誉、财务或运营方面的后果。
DAPPOS已通过推出以下措施回应了这些担忧：超级隐私模式，一个旨在加强与 DAPPOS 生态系统中的 AI 工具交互的用户的数据保护的隐私增强框架。
超级隐私模式
超级隐私模式创建一个安全加密的环境，旨在最大程度地降低用户交互的可见性。激活后，系统会建立一个临时加密线程。唯一的加密密钥会在用户设备本地生成，后端基础设施严格限制于推理处理，不会存储明文内容或持久性日志。每次会话结束时，临时数据和加密线程都会自动删除。
所有人工智能生成的内容在传输和存储过程中均经过加密，只有用户设备才具备解密能力。该架构旨在防止内部团队或外部人员访问交互数据。
它与其他人工智能“隐私模式”有何不同
许多人工智能平台提供可选的隐私功能，这些功能主要依赖于内部策略而非技术限制。超级隐私模式采用结构化的方法，旨在从架构层面降低数据可见性，而非仅仅依赖于操作层面的保障。该框架旨在通过最大限度地减少系统在活动会话期间可以查看的内容来限制未经授权的访问。
当前进展和路线图
DAPPOS 是一个人工智能操作系统，旨在支持 Web3 生产力，已获得包括 Polychain、Binance Labs 和 Sequoia 在内的投资者超过 2000 万美元的融资。该平台包含多种人工智能驱动的工具，可用于图像和视频生成、研究、策略制定、编码、营销、交易支持以及更广泛的 Web3 应用。
超级隐私模式目前已在图像和视频生成器中上线。未来的开发阶段包括将此隐私功能集成到 DAPPOS Web3 AI 操作系统的所有 AI 功能中。计划中的扩展包括：在深度研究中部署用于机密 Web3 分析的功能；在 Vibe Coding 中部署用于受保护的开发工作流程的功能；以及在事实核查中部署用于敏感验证任务的功能。
DAPPOS 正在推进其发展路线图，计划推出专用的隐私硬件，该硬件旨在以类似于安全计算设备的方式离线运行，目标是确保只有加密结果才能进出设备。其他增强功能包括持续集成可信执行环境、零知识验证技术以及通过可审计性支持的透明度措施。
在人工智能时代，隐私绝非无关紧要。
DAPPOS持续推进以隐私为导向的Web3环境下的AI开发。随着AI在创作、研究和执行中扮演越来越重要的角色，在结构层面整合隐私保护至关重要。SuperPrivacy模式彰显了DAPPOS致力于为整个生态系统的用户提供安全保密的AI体验的承诺。
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