deGoogle Gemini (和 GPT 等聊天夥伴)
你的隱私，由你掌控
那是 OpenAI 消費者隱私權頁面的標語，不錯的笑話
# 這篇是要換的是聊天夥伴，不包含程式碼工具、周邊代理人生態系
看圖說故事
FOSS 指「免費開源軟體」，此處標準為「隱私關鍵部分」開源
non-profit 指「不以營利為目的」
懶人包
- 線上服務
- 地端 AI
- 一般大眾：
- 開發者：
- 想自己接介面 → LibreChat / Open WebUI + 以下擇一
- 效率至上 → Llama.cpp
- 喜歡 Rust → Mistral.rs
- 偏好簡易方案 → Ollama
為什麼該換
Gemini、ChatGPT、Grok
2026 年初，Google (Gemini)、OpenAI (ChatGPT)、xAI (Grok)和美國政府達成協議
提供政府尤其戰爭部「不受限的使用權」，用於武器化和監控大眾，因此各賺 2 億美元
換句話說，除了公司會看到你的對話，政府也會用來監控
# 約都簽了，應該不用更多替換理由
Copilot
微軟則是強行綑綁 Copilot 和 Windows Recall 塞給盤子使用者，消費者巨大反彈下才撤回，改採「自願加入」制
# Recall 簡言之就是每 20 秒截圖你的螢幕，拿來「改善服務」
除了拿資料來練模型、和廣告商等第三方共享，還會跟資料仲介 (data broker)買個資
做一堆骯髒事引來罵名後，微軟 AI 部主管還發文說不懂為什麼人們不喜歡 AI
# 很想跟他說「就算喜歡 AI 的人，也不會選你家 AI」
Meta AI
和 Gemini 一樣，會蒐集包括財務狀況、種族、性取向、懷孕或生育、身心障礙、宗教或哲學信仰、工會會員資格、政治觀點、基因資訊或生物識別等資料
對話紀錄包括文字、圖片，預設都會用來練模型、推個人化廣告
資安更是糟糕
搜刮資料卻不妥善保存，曾發生聊天資訊外洩，你和 AI 見不得人的對話意外全公開
Meta AI 客服只要用 VPN 翻到該用戶大略位置再請 AI 協助，就能取得別人的帳號
受害者眾多，官方卻沒積極應對，直到歐巴馬等知名人物也被盜帳，才正視問題
# 省省吧，此漏洞已修補
再說 Meta 劣跡罄竹難書，看名字就知道要換
Perplexity
除了資料預設會拿來練 AI，也會用 cookies、pixel (網路指紋手段)追蹤用戶
而且會和第三方共享、推送個人化廣告，但沒指名第三方是誰
甚至和微軟一樣，會從其他公司、公開資料、社群、合作夥伴取得使用者資訊
這可不是陰謀論、東窗事發，是官方隱私政策自己闡明
Claude
背後公司 Anthropic 曾經很有骨氣，拒絕美國政府、戰爭部的監控和殺戮鏈邀約
選擇人權而非 2 億美元利益，因此獲得用戶大舉進駐，超車 OpenAI 的營收規模
# 不過有不少營收來自企業、開發者高額訂閱
但那些事蹟和隱私保障沒太大關係，頂多達到最低標準而已
2026 年初隱私政策更新後，公司為自己擴了不少權
- 配合政府
從前只在收到法院傳票時，才會和主管機關分享資料
新版則讓 Anthropic「善意信念」評估後，就能主動向當局揭露用戶個資 - 身份驗證
官方表明，特定服務可能會要求實名制驗證
和這陣子的狂潮一樣，索取政府 ID、可能還要臉照，重點是驗證服務商為 Persona
# 壞消息：Persona 就是外洩 Discord 實名制個資的公司
說法當然是防濫用，但你什麼時候會遇到，沒人知道 - 研究、改善服務
Anthropic 可拿對話紀錄、用戶回饋來研究及改善模型
就算勾選拒絕，只要被判定對話可能違規，官方一樣有權審查、研究、用於改善服務
「從第三方獲取個資」這點，Anthropic 同樣淪陷了
更誇張的是，上述規定溯及既往
所以只要你用過 Claude，就算之後停用，還是會自動「被同意」那些新政策
此外，2026 年和政府發生爭端前，Anthropic 就與資料仲介 (data broker)Palantir 合作
這層夥伴關係，顯然和他們提倡的「人權」背道而馳
# Palantir 是新型 data broker，整合民眾個資並建立可輕鬆查詢的系統
美國政府是主要客戶之一，直接助長政府監控
Palantir 很會洗地，雖然他們和傳統資料仲介不同，但一樣剝削人們隱私
Anthropic 就像 AI 世界的蘋果，比競爭者稍微隱私友善，但也僅止於稍微
# 這段篇幅較多，是為了避免讀者有「Anthropic 尊重隱私」的誤解
Qwen、DeepSeek 等中國服務
# 這裡指官方服務，把開源模型拉下來自己跑不在此限
如 DeepSeek 隱私政策所述，資料全數存在中國，該國政府能要求存取
阿里巴巴 (Qwen)、Zai、Kimi 等大同小異，都會面臨政府索資的風險
DeepSeek 還會蒐集打字頻率和模式、Qwen 會和集團公司共享資料 (且資料保存期限、分享對象、蒐集項目都相對模糊)
想用那些模型，最好選第三方供應商或自行架設
Mistral
法國 AI 公司，號稱遵守歐盟 GDPR，但隱私問題依然存在
官方服務 Le Chat (現更名為 Vibe)從前相對乾淨、可選退出模型訓練
某天開始，突然冒出 100 多個追蹤器，主要是 sentry.io、intercom.io
cloudflareinsights.com (即 Cloudflare)則是一直都存在
多數都是美國公司的追蹤器服務，i.e. 引入第三方來拿你資料
# 2026 下旬追蹤器數量有變少，但只是換成漸進式載入，上述品項都還在
和政府也有軍事合作，目前還沒明確幫助監控的跡象，但技術上可行
如果嫌上述不夠，還有更多替換理由：
- 不防呆，全部公司技術上都能取得個資、對話紀錄等資訊，背後的政府當然也可以
- Gemini、Meta AI、Copilot 和 Perplexity 會蒐集「精確位置資訊」
- 各家的手機 App，幾乎都要求過量權限
- 「不拿你的資料訓練模型」只是承諾而非技術保證，再說「不練模型」不代表不能用來行銷、建檔、分享、保存、合成訓練資料...
替代品
Venice.ai
架構非開源的美國企業，主打抗審查、保障隱私
閉源還拿出來講，找死！？
別激動，因為有很聰明的方式，能提供可驗證的隱私保障
Venice.ai 的後端主要是 NEAR AI 和 Phala Network，兩者都提供 TEE
# TEE 指可信執行環境 (Trusted Execution Environment)，在硬體層級提供密碼學驗證
可從遠端驗證內部程式碼、模型權重是否受篡改
架構像是：
你的輸入 → Venice.ai 代理伺服器 → TEE
模型運算結果 → Venice.ai 代理伺服器 → 你
Venice.ai 是電信局，幫你和外遇對象模型供應商互通有無
純 TEE 只確保服務供應者沒偷換模型，不過 TEE 能疊加端對端加密 (E2EE)
端對端加密可最小化對廠商的信任，就算 Venice.ai 想偷看也只會讀到亂碼
Venice.ai 端對端加密流程 (沒興趣者可略)
- 客戶端發送請求到代理伺服器，過程除了標準 HTTPS 還會經額外加密，Venice.ai 只能看到亂碼
# 加密鏈：ECDH → HKDF → AES-256-GCM - 代理伺服器會除去可識別個人資訊 (PII)，例如 IP、帳號、session ID 等
雖然這段實作非開源，但因為端對端加密，最糟也只會「未匿名」
prompt、模型回應仍是機密，不會被使用者以外的人看到 - 匿名化的請求送達 GPU，在 TEE 孤島內解密、計算答覆，重新加密後傳出
回答在客戶端才解密，代理伺服器一樣無法窺探
GPU 完成計算、送出回答後就拋棄資料，是可驗證的零資料保留 (Zero Data Retention)
結果即：內容只有你和模型能看到，而 GPU 運算後就拋棄資料，無法被硬體擁有者、Venice.ai 存取，所以實際上只有你自己會讀到明碼
不只語言模型，生成圖片、影片的 AI 模型 Venice.ai 也都有
更棒的是，語言、圖片模型沒有站方的文字獄
平台支援多元方式付款，例如信用卡、虛擬貨幣，用以最大化抗審查
# 不然 Visa、Mastercard 等公司，常用「斷金流」手斷到處行使言論審查
缺點：
- 免費版有原生內容審查，付費才會取得全部自由
付費也只有開源模型能抗審查，閉源模型得看供應商臉色 - 並非所有模型都支援端對端加密、預設開啟，用之前要看清楚
- 只有 TEE、端對端加密能驗證，除去 PII 的步驟須信任 Venice.ai
- 閉源模型如 GPT、Claude 等不適用 TEE 和端對端加密，因為後端在 OpenAI、Anthropic 這類
邪惡公司家裡 - 線上服務有 Cloudflare 當中間人
好處是，有端對端加密就不怕被偷窺
Venice.ai 有自己的區塊鏈和虛擬貨幣，可以靠質押獲得獎勵、省訂閱費
Brave Leo
Brave 瀏覽器內建的 AI 助手，前端開源、但關鍵隱私架構目前仍閉源
免費版可日常使用，付費享有更多額度、更好的模型
付款後會配發一組隨機號碼，憑該碼使用付費服務
# 這樣就不用綁帳號、個資
架構如下：
你的輸入 → Brave 代理伺服器 → 語言模型
模型運算結果 → Brave 代理伺服器 → 你
多數模型含 Claude 都架在 Brave 自家設施上，少數由 NEAR AI TEE 供應
聊天記錄儲存在瀏覽器裡，發送請求時才傳到 Brave 伺服器
Brave 伺服器去除可識別個人資料 (PII)，所以模型不知道誰在發問，只知道「有人」在發問
對話零資料保留 (zero data retention)，計算完回覆就拋棄
看起來很理想，但並非零信任，因為 Brave 代理伺服器閉源、無端對端加密
自家架模型的設施也不開源，無法判斷隱私政策是否落實
即使 NEAR AI TEE，回傳的密碼學資訊也靠 Brave 伺服器驗證，並非你的瀏覽器
# 官方說現在是 stage 1，未來會把驗證往瀏覽器端移動，i.e. 由用戶驗證
換句話說，你得信任 Brave 不會偷窺、有落實隱私政策、 TEE 驗證結果可靠
何況沒端對端加密，技術上官方能解碼內容
# 不過使用者可自備 API key 或用地端模型，這樣就不必信任 Brave
缺點：
- 有輕微安全柵欄，模型可能拒答「有害內容」
如果選 Claude 則審查嚴重，畢竟是 Anthropic 的產品 - 非零信任，關鍵部分非開源
就看官方何時會進入下一階段，把 TEE 驗證搬到瀏覽器裡 - 沒端對端加密
- 目前僅少數模型有 TEE
- 美國企業，受制美國政府、有監控風險
- Brave 瀏覽器才能使用
好處是瀏覽器開源、保護隱私
Brave Nightly (測試版)支援 AI 自動瀏覽，有興趣可玩玩
Lumo
隱私服務公司 Proton 的 AI 產品，前端開源
架構像：
使用者 → Proton 後端 → 語言模型伺服器
語言模型伺服器 → Proton 後端 → 使用者
除了用戶端程式碼外，剩下的都閉源、由 Proton 掌控
# 本系列其他文章對 Proton 讚譽有加，但 Lumo 可說是他們最糟的產品
語言模型伺服器會將 PGP 公鑰昭告天下，用戶訊息發送前，先 AES 後 PGP 加密才寄出
訊息送達後端時，Proton 只會看到密文，但轉發給語言模型時會解密成明文
語言模型運算完重新加密後才回傳，對話資訊也隨即拋棄
問題來了，語言模型伺服器不開源、非 TEE、無法驗證、由 Proton 持有
從「Proton 的後端」變成「另一個 Proton 的後端」，實質上沒太大差別
換句話說，沒技術上的防呆機制，官方想解密、取資料，理論上能做到
缺點：
- 未匿名化
- 沒端對端加密
- 非零信任
- 極度不透明
- 宣稱使用開源模型、也給了個清單，Lumo 介面卻沒蛛絲馬跡
使用者無從得知在用哪個模型，也沒辦法自行選擇
官方給模型取了新名字，但背後是用別人的模型
不是故意設計得不透明、就是有另行微調過
Proton 未曾釋出任何模型權重，若執行了微調，等同使用自家閉源模型
# 截稿日為止，世上沒任何一個開源模型叫 Lumo Lite、Lumo Max - 搜尋引擎安全性未可知
Lumo 有網路搜尋功能，但 Proton 未公開使用哪個搜尋引擎、是否為第三方
如果靠其他搜尋服務，則用戶的問題、檢索關鍵字都可能被第三者記錄下來
就算 Proton 用 no log 約束自己，也難保藏鏡人會拿那些資料做什麼 - 不誠實行銷
我曾在社群發問，官方強調 Lumo 有 zero access encryption、no log 政策
可是 zero access 僅「對話紀錄」享有，運算過程仍是破口
而政策終究只是政策，非技術保障的安全性
還有 Lumo 1.0、1.4、2.0 宣稱變聰明，殊不知只是換模型
官方四處用「開源」、「隱私」大外宣，關鍵安全設施卻閉源、所謂開源模型也極度不透明，有誤導之嫌 - 架構設在歐洲
從前歐洲是個表面上尊重隱私的地區，但 2026 狂推 Chat Control、Chat Control 2.0、年齡驗證和實名制，甚至在歐盟議會否決 Chat Control 後耍陰招強行通關
# 有沒有覺得「不是表決多數贏就可以」很眼熟啊！
誰知道歐洲各國政府會不會強索資料，何況 Lumo 並非零信任，等於留下後門隱憂
- 宣稱使用開源模型、也給了個清單，Lumo 介面卻沒蛛絲馬跡
- 如果沒付費，對話紀錄只保留一週
- 生圖和文字回答，都可能被過濾「有害內容」
話雖如此，鑑於隱私政策友善、破口不大，還是放上來
接下來就是地端方案，i.e. 在自己電腦裡架 AI
# 別生氣，有很簡單的選項
Jan
珍 (？)，最簡單的地端模型方案，開源、免費、支援各大電腦平台、介面友善
自帶模型架設、互動體驗等全套服務，也可接 API 使用外部模型
# API 不綁定供應商，愛用誰家都可以
官方有微調一些小模型，主要對問答、遵從指示優化
下載後開箱即用，適合新手上路
主要開發者是越南人，除了官方 API 外似乎沒商業模式
缺點：
- 進階功能如 RAG、長期記憶等，通常不會立刻跟上潮流
還沒找到其他缺點，而且開發者們很友善，有 bug、想要的功能都可以直接反映
TextGen
跨平台、開源、親民的 AI 聊天 app
除了支援多種後端、語言模型 API、能做微調，也可以接圖像生成模型
使用難度低，基本上下載、解壓縮就完成了
有保留擴展性給外掛，想加新功能也行
缺點：
- 維護頻率較低
畢竟是社群專案，開發者有空才會處理
# 作者也活躍在 unsloth 專案，算很積極的開發者
Llama.cpp 和 Mistral.rs
說到散戶架設語言模型，就不得不提 Llama.cpp
社群驅動的開源專案，開發者們創立 ggml，致力於 AI 邊緣推論
從無到有以 C++ 寫成的引擎，效率絕佳，許多專案都拿來當後端
# 例如 TextGen、從前的 Ollama
普通消費級電腦就能跑，也可以靠 GPU 加速
# 好消息，蘋果 Metal 也是首要支援對象
開源模型都能架，除了當 API 後端，也可以從瀏覽器造訪本地 8080 port 開始對話
技術文件很齊全、學習資源多，量化等基礎功能都沒少，可說是本地推論的代名詞
缺點：
- ggml 被美企 Hugging Face 收購、創辦人也加入該公司
不過 Hugging Face 是開源 AI 平台，致力於推動開放生態系
且 Llama.cpp 沒導入任何商業模式，目前幾乎還是慈善事業
2026 Hugging Face 將併入 Nvidia，如果會維持開放性，可能就不算缺點 - 都靠指令操作，對大眾可能沒那麼友善
Mistral.rs 和 Llama.cpp 大同小異，只是由不同開發者所建，連取名都用相似邏輯
# Mistral.rs 用 Rust 寫成，主打「彈性」而非「效率」
截稿前還是社群專案，維護者也比較少
Ollama
同名公司擁有的開源專案，能架語言模型 API、也有官方雲端服務、內建對話介面
# 雲端要錢、非開源，不在本篇講述範圍內
支援各平台、多數開源模型，開發者們很活躍、學習資源也多
缺點：
- 推論 (inference)效率較差，產 token 速度慢
從前推論引擎是 Llama.cpp，後來自行改寫，但以 Go 為主的框架有先天效能瓶頸 - 靠指令操作，對大眾不那麼友善
據說是簡單的本地方案，但效率比 Llama.cpp 低、沒 Jan 親民
專案本身沒什麼問題，只是個人找不到好理由用它
本地和雲端服務都有了，接下來只是不同使用者介面，以防上述太醜用不習慣
LibreChat
從前是社群開源專案，提供統一聊天介面，可以自由串接 API
# 介面非常像 ChatGPT，從 OpenAI 搬家的轉換成本不高
2026 年由美商 ClickHouse 收購，截稿前仍開源、積極維護
# ClickHouse 由俄商 Yandex 開發釋出，和阿里巴巴雲端合作，總部在美國
可以自架 API 後端或用任何你習慣的服務，接到 LibreChat 進行對話
缺點：
- 美企持有
好處是開源，有問題都能發現
Open WebUI
美企擁有的開源前端介面，需要自己找後端 API
開發者基數大、維護也算積極，但商用有特別規範，不是傳統的真開源
缺點：
- 美企持有
至少開源降低了不少風險 - 非真開源
大規模商用、改品牌名稱都有限制，除非另外簽企業合約 i.e. 付錢 - 貢獻者須簽署 CLA，授權 Open WebUI 拿你的程式碼做任何事
要求讓渡權利卻沒全開源，不是很符合開源精神
漏網之魚
Chutes.ai
開源、去中心化的 AI 網路，可訂閱也可按用量計費
對使用者來說，和一般 AI 服務沒太大差別
不過後面沒有一個「公司實體」，而是區塊鏈自動運作
有 GPU 的人都能架設節點加入，強制參與者使用 TEE 確保服務完整性
供應 GPU / 模型的人，可獲得虛擬貨幣回饋，即「靠 GPU 架模型來挖礦」
抗審查、安全、也因競價機制通常比主流服務更便宜
那怎麼沒推薦？
跟 NEAR AI、Phala Network 一樣，Chutes.ai 沒免費方案，不符合 FOSS 條件
# 如果你願意付錢，那就沒差
NEAR AI
NEAR AI 提供一般推論服務、GPU 出租
且後端使用 TEE，是 Brave Leo、Venice AI 的供應商
Phala Network
Phala Network 也用 TEE、是 Venice.ai 的供應商
半去中心化，想加入挖礦須經官方團隊審核
如果接受付費服務，上述三個也都提供隱私保障
Chutes.ai 去中心化最徹底，Phala 只做一半、NEAR AI 沒開放散戶加入
Duck.ai
知名隱私服務商 DuckDuckGo 的 AI 服務，免費用量還算多，也可付費升級
提供 GPT、Claude、Mistral、Gemma 等多種模型，不需登入就能用
DuckDuckGo 作代理伺服器，除去可辨識個資再送到 AI 供應商後端
沒推薦是因為整個架構閉源，隱私完全寄託在對 DuckDuckGo、模型商的信任上
GPT、Claude 等閉源模型綁定 OpenAI 和 Anthropic，開源模型則由 Together AI 提供
所以
- 須信任 DuckDuckGo 會匿名化使用者個資
- 須信任 OpenAI / Anthropic / Together AI 不會保留紀錄、不拿來練模型
所有參與者都是美國公司、全架構閉源，唯一比官方服務好的地方，就只有 DuckDuckGo 的信譽
LM Studio
有玩開源的人，應該很期待看到這東西
但很可惜，LM Studio 非開源
程式碼倉庫只有部分組件開源，不符合 FOSS 條件
目前還沒有很完美的選擇，就看未來會不會有新挑戰者