الخصوصية والنماذج المحلية: التحكم الكامل بالبيانات
أكثر شيء كان يقلقني مع أدوات الذكاء الاصطناعي هو: أين تذهب نصوصي؟ مسودات العملاء، أفكار الحملات، وملاحظات الاجتماعات ليست شيئاً أريده أن يمر على خوادم لا أعرفها. مع
شعرت لأول مرة أن خصوصية البيانات على الجهاز ليست Triplo AI
شعاراً، بل خياراً عملياً أفعّله متى ما احتجت
بدون سحابة Local LLMs تشغيل
الميزة التي غيّرت قواعد اللعبة عندي هي تشغيل
Local LLMs
أستطيع تشغيل نماذج مثل
GPT-4.1 Nano أو Llama 3.1 70B Instruct محلياً عبر Ollama أو LM Studio،
ثم أستدعيها من أي تطبيق بضغطة واحدة. هذا يعني أن العمل الحساس يبقى داخل جهازي، بدل أن يخرج إلى مزود خارجي
Ollama وLM Studio تكامل النماذج المحلية
أحببت أن الإعداد واضح: أشغّل النموذج محلياً، ثم أربطه داخل
Triplo AI
كنقطة نهاية محلية. بعدها تصبح الترجمة، التلخيص، وإعادة الصياغة “داخل البيت”.
BYOK: مفتاحي أنا، وقراري أنا
وعندما أحتاج السحابة، أستخدم خيار
BYOK (جلب مفتاحك الخاص).
بهذه الطريقة لا أشارك مفاتيحي مع أحد، وأستطيع أيضاً اختيار عدم إرسال أي بيانات حساسة للسحابة إلا إذا قررت ذلك
"إمكانية تشغيل النماذج محلياً قلبت موازين الخصوصية لصالح المستخدم."
فيليبي: "نحن نمنح المستخدمين الخيار: السحابة أو جهازك—وأنت مالك بياناتك."
تشفير واتصال آمن… وبيانات شخصية بالحد الأدنى
حتى في الاتصالات، كل شيء مشفّر، والبيانات الشخصية التي تُعالج محدودة جداً: الاسم والبريد ونظام التشغيل وبصمة الجهاز—فقط لأغراض الترخيص والتحكم في الوصول