Сооснователь сети Ethereum Виталик Бутерин обнародовал новое видение развития искусственного интеллекта (ИИ) — My self-sovereign / local / private / secure LLM setup, которое может существенно повлиять не только на ИИ-сектор, но и на криптоиндустрию и цифровую приватность в целом.
Речь идет о переходе от зависимости от облачных сервисов к полностью локальным и контролируемым пользователем ИИ-решениям.
My self-sovereign / local / private / secure LLM setup, April 2026https://t.co/zmG8wrg7pQ
— vitalik.eth (@VitalikButerin) April 2, 2026
Почему централизованный ИИ — это риск
Бутерин подчеркнул, что современная ИИ-экосистема, включая даже решения с открытым кодом, часто игнорирует базовые принципы безопасности и приватности.
Среди ключевых проблем:
- ИИ-агенты могут менять критические настройки без подтверждения пользователя;
- обработка вредоносного контента может привести к полному захвату системы;
- возможна скрытая утечка данных без ведома пользователя;
- около 15% инструментов содержат вредоносные инструкции.
Бутерин прямо предупреждает о риске отката в сфере приватности:
«Мы на грани того, чтобы сделать десять шагов назад, нормализовав передачу всей своей жизни облачному ИИ».
Какой должна быть безопасная ИИ-система
В ответ он предлагает жесткий подход к построению ИИ-инфраструктуры:
- локальные большие языковые модели (LLM) вместо облачных;
- хранение всех файлов только на устройстве пользователя;
- изоляция процессов через sandboxing;
- минимизация любых внешних запросов.
По его мнению, ключевые цели касаются защиты приватных данных, предотвращения утечек через API или поисковые системы, защиты от джейлбрейк-атак и бэкдоров, а также снижения зависимости от стороннего программного обеспечения.
Отдельное внимание Бутерин уделяет рискам автоматизации:
«LLM могут ошибаться или быть атакованными, поэтому важно не давать им полный контроль без проверки».
Человек + ИИ как новая модель безопасности
Одной из ключевых идей является внедрение двойного контроля — когда критические действия требуют подтверждения и от человека, и от ИИ.
Этот подход особенно важен для криптокошельков, финансовых транзакций и коммуникаций (email, мессенджеры).
Фактически формируется новый стандарт безопасности: двухфакторная модель, где один из факторов — это сам ИИ.
Локальный ИИ и криптоэкосистема
Бутерин также связывает развитие приватного ИИ с будущим криптовалют:
- локальные модели могут снизить утечки данных в Web3;
- использование ZK-технологий позволит анонимизировать ИИ-запросы;
- микснеты могут скрыть происхождение запросов;
- доверенные среды выполнения (TEEs) и полностью гомоморфное шифрование (FHE) в перспективе обеспечат криптографическую защиту вычислений.
В долгосрочной перспективе это может изменить сам подход к взаимодействию с интернетом и финансами.
Несмотря на преимущества, Бутерин признает, что локальный ИИ пока что уступает облачным моделям в сложных задачах — в частности в программировании и исследованиях.
Поэтому он указал на компромисс:
- использовать локальные модели для базовых задач;
- подключать мощные удаленные ИИ только при необходимости;
- минимизировать объем передаваемых данных.
Напомним, что на фоне развития ИИ Бутерин продолжает активную работу над Ethereum:
- предложил правило «12 секунд» для быстрого подтверждения транзакций, что может сократить время операций почти на 98%;
- представил стандарт EIP-8141 для новой модели абстракции аккаунтов;
- призвал к переосмыслению DeFi с фокусом на безопасность;
- заявил о приближении к решению трилеммы блокчейна благодаря технологиям вроде zkEVM и PeerDAS.