主要观点：人们常有手机在监听自己的感觉，AI 的隐私问题一直存在，而多模态 AI 模型开始改善隐私，并非仅威胁隐私。
关键信息：

• 人们在享受 AI 好处的同时，对隐私问题感到纠结，如在各地的人脸识别摄像头和数据挖掘。
• 多模态模型可同时理解和处理多种类型数据，如医疗诊断 app 可直接在设备上分析皮肤状况且不暴露图像。
• 多模态模型在设备上处理数据更安全，可生成逼真合成数据训练，使联邦学习更强大，如银行利用其检测欺诈模式。
• 以一个隐私保护医疗成像系统为例，通过“Multi-Modal Privacy Shield”架构，实现 AI 辅助诊断且符合 HIPAA 规定，保持患者数据在本地。
• 隐私保护多模态系统在性能上与传统云基 AI 差距缩小，如在图像分类、语音识别、医疗诊断和情感分析等任务上。
• 值得关注的开源工具有 TensorFlow Privacy、PyTorch Crypten、Microsoft SEAL-ML 和 OpenMined PySyft。
• 未来多模态 AI 在同态推理、零知识 ML、隐私保护合成媒体和硬件强化 AI 隐私等方面有发展前景。
  重要细节：
• 代码示例展示了如何创建隐私嵌入、预处理医疗图像、应用差分隐私噪声及分析扫描，需适应特定环境，注意 GPU 要求等。
• 多模态系统在性能和隐私保护之间找到平衡，使 AI 既能发挥作用又不侵犯隐私。
• 未来发展方向将进一步提升 AI 隐私保护能力，为开发者带来新挑战和机遇。