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准备会议简报的助手可能需要阅读邀请函、最新的项目文档以及关于未决事项的简短交流。这是一个合理的要求。它还可能找到关于同事的旧私人笔记、会议附近的个人约会以及从未发送的草稿。
所有这些信息都可能与个人相关。其中很少一部分必然与简报相关。
个人 AI 改变了隐私问题，因为它使单独的记录可以一起使用。早期的软件通常一次只暴露一个对象：一个搜索结果、一个文件、一个地址簿条目。助手可以从多个来源组装一个解释，并将结果呈现为一个连贯的叙述。有用的部分是连接。风险也在于连接。
在这种设置下，隐私保护了系统之间的差异 可以知道 以及它有权用于特定任务的内容。这种区别比封闭数据库更难维护。
从访问到推理
日历中标记为“牙医”的条目所说的内容相当狭窄。一位可以访问多年条目、电子邮件和旅行历史的助理可能会对某人的日常生活、人际关系或状况得出结论。这些结论可能是错误的。这个错误仍然可能影响助理的说话或行为方式。
记录并非无害，因为它没有敏感标签。项目标题可以揭示即将离职。会议模式可以暴露谈判。草稿中留下的回复可以表明某人考虑过指控并决定不提出。这些例子不依赖于秘密文件。它们依赖于大规模连接的普通记录。
因此，第一种保护形式是情境化的。会议简报不应仅仅因为助手可以生成一份，就成为对个人私生活的未经授权的分析。用户应该能够提出工作问题，而无需交出所有可能被解释的关于他们的信号。
这并不要求假装助手从不进行推断。如果被问及截止日期是否面临风险，它可能需要连接未回复的消息、更改的日历条目和延迟的文件更新。系统需要区分记录和解释，并使其能够看到答案的基础。
推断带有不确定性，并且可能比建议它的来源更长寿。一个因为三次会议移动而默默存储“此人不可靠”的模型会比返回三个日历条目的搜索引擎更糟糕。隐私包括防止推测性特征成为永久性背景知识。
当答案发送时，边界移动
人们经常问他们的数据是存储在本地还是云端。这是一个必要的问题，但它并不能解决接下来会发生什么。本地索引可以在一个请求中检索敏感材料并将其发送到远程助手。相反，精心配置的远程服务可能只接收到狭窄的结果。
相关的序列是收集、存储、检索、选择、传输、使用和保留。关于一个步骤的承诺不能代替对其他步骤的描述。
Zortex 当前的应用程序策略提供了一个具体示例。连接的 Google 信息同步到用户设备上的保险库和可搜索索引中。共享 Google 客户端的 OAuth 授权和令牌刷新通过 Cloudflare 托管的代理。其检查的处理程序处理授权凭据，而不是 Gmail 邮件正文或 Drive 文档。这比“Google 从不将任何内容发送到设备外”的声明更窄。代理在设备外，基础设施日志记录和元数据仍然是单独的问题。
OAuth 密钥单元使用 AES-256-GCM 认证加密。该策略明确不声称对每个同步记录或元数据字段进行应用程序级加密。在操作系统保护存储的情况下，平台和配置仍然很重要。单一的加密声明无法描述整个系统。
当连接MCP的助手收到选定的搜索结果或文档内容时，助手主机已收到该信息。如果主机使用云模型，提供商可能会在远程服务器上处理它。断开Zortex连接并不能收回提供商保留的信息。这些不是本地优先架构的脚注。它们是个人访问决策产生实际后果的地方。
我们的 应用程序隐私政策 区分这些阶段。它还记录了手动删除限制、提供商授权以及授予和功能之间的区别。
一个源记录通过本地检索、权限决策和选择性发布。
权限屏幕无法回答的问题
授权屏幕描述了范围，通常使用API语言。然而，用户以任务为单位思考。他们想要总结报告、检查截止日期或回复消息。一个范围可以比任何一个任务都广。
Google 集成使这一差距显而易见。声明的 Gmail 权限包括只读和更广泛的邮件访问；Drive 同样声明了广泛访问。产品文档中的邮件和文件操作是其支持的示例，而不是声明的 Google 范围允许的每个操作都是专用功能的证明。日历访问声明为只读。将这些事实翻译成一个单一的标签，例如“安全访问”，将具有误导性。
对于用户来说，问题更具体。如果我连接此源，会收集哪些信息？对于此助手的当前请求，哪些信息可以离开保险库？它只能执行操作还是只能读取？当我撤销访问权限时会发生什么变化？哪些信息已经传递到其他地方？
良好的权限设计应该以人们可以理解的术语来回答，同时底层的授权和检查在代码中仍然可执行。安装时显示一次的警告不能成为后续工具返回不相关消息的借口。集成的实际行为属于实施检查以及隐私政策。
助手最简单的有用习惯是使用最少量的记录来回答问题。如果文件标题和一段文字就能回答问题，就不要发送整个文件夹。如果日历事件提供了时间，就不要添加与会者不相关的消息。如果信心不足，就显示来源并说明未解决的问题，而不是无故收集更多个人历史。
最小化是有代价的。少量选择可能会遗漏决定性事实。答案是刻意扩大：尝试较窄的结果，找出缺失的证据，然后请求或应用下一个允许的搜索。这让用户有机会理解为什么需要更多上下文。
数据不应该变成什么
使用上下文回答问题与使用该上下文训练通用模型之间存在另一个区别。Zortex的声明承诺是，它不使用连接的Google用户数据来训练或改进通用AI或机器学习模型。它还声明不销售该数据或将其用于定向广告。
Zortex 的承诺管辖其自身的处理。第三方助手在收到选定的上下文后，根据其自身的条款运行，因此上下文层控制接收者、发布的数据以及用于该传输的授权。
隐私也保护时间。为一项任务提交的数据不应自动可用于未来的每项任务。为查找截止日期而阅读的消息不是记住家庭纠纷的长期指令。持久记忆需要比临时搜索结果更多的关注，因为旧的解释可能会跟随其主题进入不再适用的情况。
它保护了修改的能力。私人草稿是一个人可以犯错、改变立场、使用笨拙的短语并重新考虑的地方。一个不区分草稿和已发布决定的助手可以悄悄地将临时材料变成断言的历史。源标签、时间戳和更正路径限制了这种损害；它们并不能消除它。
它还保护其他人。员工的收件箱中包含从未安装该软件的通信对象。团队文档可能包含属于客户的机密信息。持有副本的用户并不自动拥有无限权限将其发送给每个模型或对其作者进行所有推断。技术访问和合法使用是不同的问题。
删除按钮无法做到的事情
删除通常被描述为隐私问题的最终解决方案。实际上，有不同的地方需要检查。
撤销 Google 访问会阻止通过该连接进行未来的授权检索。断开数据源可能会留下先前同步的本地记录。删除应用程序可能会留下本地存档、导出或备份。擦除本地保管库无法撤销先前向远程助手进行的披露。这些操作中的每一个都需要不同的操作，并且不应被其他操作静默地表示。
同样的纪律也适用于网站。我们的 网站隐私政策 描述了一组小得多的操作：服务器请求日志、第一方访问计数、候补名单注册以及参与交付它们的提供商。它不声称是桌面应用程序策略。保持这些界限分离比将“隐私”一词的每次使用都置于一个公司承诺之下更具信息性。
隐私并不意味着个人AI对其用户一无所知。那将违背要求它处理个人上下文的目的。有用的标准是知识是否带有出处，是否用于正当目的，以及是否仅通过个人可以理解和管理的边界离开。
当助手生成答案时，关键问题不仅仅是答案是否正确。而是为了生成它必须暴露什么，以及在答案结束后谁仍然可以使用该暴露。
