Искусственный интеллект и приватность: почему локальные решения - это будущее

Давид Майборода, разработчик и исследователь в сфере искусственного интеллекта с более чем 15-летним опытом, считает, что проблему конфиденциальности можно решить благодаря локальным AI-системам. Такие решения выполняют вычисления непосредственно на устройстве пользователя, без обращения к удаленным серверам, и таким образом защищают самое ценное - личные данные. В своей статье Давид поделился опытом создания подобных решений и объяснил, почему именно за ними - будущее.

Проблема централизованных AI-систем

Внедрение ИИ вдохнуло в разработку приложений новую жизнь: создавать стало быстрее, проще и с минимальными затратами ресурсов. Однако остается нерешенной серьезная проблема: когда хранение данных переносится на удаленные серверы, компания фактически теряет над ними контроль. По данным IBM, в середине 2025 года 13% организаций сообщили о сбоях в работе ИИ-моделей или приложений, и в 97% случаев никто не имел контроля доступа к этим системам. Более половины инцидентов привели к компрометации персональных данных.

"Появляется новое ИИ-решение, и технологические компании, особенно стартапы, хотят как можно быстрее его внедрить, чтобы раньше выйти на рынок. Но в этой гонке за скоростью страдает безопасность, особенно если системы не имеют надлежащего управления или хранение данных централизовано",- отмечает Давид Майборода.

По мнению разработчика, такой подход нарушает и этические принципы: если данные пользователей потеряны, кто будет нести ответственность и возмещать убытки? Можно полагаться на более сложные системы защиты или на юристов компании, но гораздо более эффективным решением становится децентрализация вычислений и переход к локальным системам. Именно такими разработками последние несколько лет и занимается Давид.

Локальные AI-решения как альтернатива

Сейчас работа Давида Майбороды направлена на перенос вычислений с серверов непосредственно на устройства пользователей. Подход on-device AI устраняет необходимость передавать данные в облако и делает систему автономной. Такие проекты только набирают обороты, но уже демонстрируют ощутимые результаты.

Одним из ключевых направлений работы Майбороды стали локальные RAG-фреймворки. Эта разработка позволяет компаниям разворачивать собственные нейромодели в закрытых средах. Собственный фреймворк Давида Minima построен на принципе полной управляемости. Компании, которые покупают или интегрируют его, могут самостоятельно выбирать модели, базы векторных данных и параметры развертывания. Преимущество Minima заключается в том, что фреймворк работает в контейнеризированной среде и может быть установлен на частные или арендованные GPU-серверы без участия внешних облачных провайдеров. Проект уже получил высокую оценку сообщества разработчиков на GitHub, собрав более 1 000 звезд.

Другое решение в похожем направлении - адаптация LLM для устройств NVIDIA Jetson. "Я применяю здесь оптимизацию с помощью TensorRT и DeepStream SDK, что позволяет запускать AI-модели на периферийных устройствах, например, в робототехнике или умных камерах наблюдения",- делится Давид Майборода. В таких системах вопрос безопасности данных особенно критичен, и именно локальная обработка гарантирует их защиту.

В итоге, подобные решения сближают технологии с конечными пользователями, предоставляя им полный контроль над собственными заметками, фото и видео. Локальные системы становятся более устойчивыми к внешним угрозам, защищая как владельцев данных, так и компании, которые с ними работают.

Опыт Давида Майбороды: сочетание эффективности и приватности

По мнению Давида Майбороды, переход к локальной разработке не имеет существенного влияния на производительность процессов. По крайней мере, разработчику удалось избежать критической потери точности и эффективности при создании приложений и доказать, что системы локального ИИ могут работать без подключения к облаку.

Примером сочетания эффективности и приватности стал локальный инструмент поиска для iOS и macOS, который индексирует пользовательские фото и видео, позволяя быстро находить их по текстовым запросам. Давид подчеркивал важность создания решения, работающего внутри операционной системы без подключения к облаку, чтобы личные данные оставались защищенными. Он оптимизировал модель под MLX и CoreML, уменьшив ее размер до 120 МБ, чтобы она могла интегрироваться в существующую систему без лишней нагрузки.

Другие решения, о которых говорилось ранее, уже активно используются разработчиками и проектами в собственных целях. Благодаря Minima разворачиваются локальные ИИ-модели, запускаются частные LLM и векторные базы в изолированной защищенной среде. Кстати, LLM Майборода уделяет не меньше внимания - он стремится делать их меньше и более адаптивными, чтобы они могли запускаться автономно. В таких подходах искусственный интеллект перестает быть лишь дополнительным сервисом или помощником: пользователь или разработчик получает над ним полный контроль, используя его как полноценный инструмент.

Вывод: будущее за умными и автономными системами

Локальные AI-решения уже не временный тренд, а стратегически необходимый шаг в разработке проектов и приложений. "От этого подхода выиграют все - разработчики, которые создают более безопасные решения, компании, внедряющие эти продукты и защищающие себя от компрометации снаружи и изнутри, и, главное, пользователи, которые пользуются этими продуктами и управляют ими самостоятельно, не боясь, что важные документы или фото попадут в сеть",- отмечает Давид Майборода.

Адаптированные модели и фреймворки, подобные Minima, помогают достичь баланса между скоростью разработки, удобством использования и безопасностью для всех сторон. Это важно не только с технологической точки зрения, но и с этической, особенно в эпоху, когда все чаще поднимается вопрос о взаимоотношениях человека и машины.