AI手機(jī)與AIPC要安全，為什么離不開(kāi)這款服務(wù)器CPU？

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文章來(lái)源：量子位
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內(nèi)容摘要：

金磊夢(mèng)晨發(fā)自凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI隨著生成式AI的火速發(fā)展，AI應(yīng)用開(kāi)始與各種信息設(shè)備“嫁接”，AI手機(jī)、AI PC，甚至AI汽車(chē)都變得越發(fā)司空見(jiàn)慣。
一方面，人們正在生活中享受著AI，尤其是大模型帶來(lái)的便捷，可以隨時(shí)隨地向終端設(shè)備提出問(wèn)題來(lái)答疑解惑，內(nèi)容可能是日常生活中遇到的麻煩，也可能是單純跟AI聊解解悶，順手拍個(gè)大模型給你解說(shuō)人生雞湯的視頻發(fā)出來(lái)炫一下。
但另一方面，生成式AI上終端設(shè)備之后，更多地在向AI生產(chǎn)力的方向發(fā)展。
換言之，人們?cè)诠ぷ魃弦苍桨l(fā)地開(kāi)始依賴(lài)大模型，例如直接把文檔、表格、圖片丟給設(shè)備來(lái)解析、處理。
這就引發(fā)了一個(gè)不知不覺(jué)中發(fā)生，也不可避免的話題——安全性。
因?yàn)椴徽揂I應(yīng)用在何種信息設(shè)備上集成，在使用過(guò)程中都會(huì)收集和產(chǎn)生大量用戶數(shù)據(jù)，如個(gè)人信息、通信記錄、瀏覽歷史、生物特征數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)具有高度的敏感性。
就好比之前的推薦模型僅僅是根據(jù)用戶的瀏覽歷史、搜索記錄、購(gòu)買(mǎi)行為等數(shù)據(jù)，就可以讓用戶身陷信息繭房，只推薦用戶可能感興趣的內(nèi)容，限制了視野的拓展，再?gòu)碾娚探嵌取皻€(gè)熟”。
而大模型加持的這些AI終端設(shè)備，涉及到用戶生活的

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