L’IA può coesistere con la privacy? Andy Yen di Proton afferma che sarà inevitabile.
Proton si impegna a implementare ambienti di esecuzione sicuri (Secure Execution Environments – SEE) per le GPU entro i prossimi uno o due anni, una mossa che promette garanzie crittografiche che i dati inviati alle unità di elaborazione grafica rimangano completamente privati, al riparo da occhi indiscreti lungo la pipeline di elaborazione. Questa tecnologia mira a elevare ulteriormente gli standard di privacy per i milioni di utenti dei suoi servizi, come Lumo.
Se è vero che l’utilizzo parziale di questi ambienti è già possibile oggi, la tecnologia è attualmente considerata "grezza" e presenta problemi di prestazioni, una scarsa integrazione sull’intera pila software e carenze nelle funzionalità. Per Proton, l’adozione di questa soluzione richiede una riarchitettura significativa dell’intera piattaforma e un’interfaccia impeccabile con le GPU. Un portavoce ha spiegato che "non direi che è impossibile, ma diventerà più facile nei prossimi anni".
L’azienda, che gestisce la propria infrastruttura anziché appoggiarsi a cloud esterni, evidenzia la necessità di librerie Nvidia stabili, mature e prive di vulnerabilità di sicurezza per gestire il pipelining dei dati. Inoltre, il lancio di Lumo un anno fa ha preceduto la piena maturità della tecnologia AI. Con decine di milioni di utenti, Proton non può permettersi di "muoversi velocemente e rompere le cose" come altri giganti tecnologici, dovendo procedere con cautela e considerazione per le rigorose esigenze di sicurezza.
"Ci stiamo impegnando," ha confermato il rappresentante di Proton, sottolineando che il modello di sicurezza pubblicato per Lumo rivela che gran parte dell’infrastruttura necessaria è già stata costruita. Manca solo "l’ultimo pezzo, l’interfaccia con le GPU." Questo suggerisce che il lavoro per integrare pienamente gli ambienti di esecuzione fiduciari in Lumo è già in fase avanzata.
La mossa è particolarmente rilevante per la base di utenti di Proton, noti per la loro profonda attenzione alla privacy e per il fatto che tendono a fidarsi della crittografia e della matematica piuttosto che delle semplici promesse. L’integrazione degli SEE fornirà una prova crittografica della protezione dei dati, allineandosi perfettamente con l’ethos di "non voler credere a una promessa, ma alla matematica".