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Cada conversación usa una conexión distinta para dificultar el seguimiento de la actividad.
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Un modelo local modifica las preguntas para quitar detalles que podrían identificar al usuario.
Vitalik Buterin, cofundador de Ethereum, presentó el 16 de octubre de 2026 un sistema experimental que busca reducir los datos que una persona expone al utilizar inteligencia artificial. La herramienta combina conexiones protegidas, pagos privados y un programa que modifica las consultas antes de enviarlas a proveedores externos, aunque todavía tiene limitaciones de privacidad y velocidad.
El sistema, al que llamó «modo paranoico», está diseñado para su agente de inteligencia artificial pi y su código está disponible en GitHub. Su objetivo es dificultar que las empresas que ofrecen estos servicios relacionen las preguntas de un usuario con su identidad, sus pagos o sus hábitos de conexión.
Una de las medidas consiste en modificar las consultas desde el propio dispositivo antes de enviarlas al modelo remoto. Para ello, Buterin utiliza un modelo local llamado qwen3.8-flash-next, que puede reformular los mensajes y reducir detalles personales o expresiones que faciliten identificar al autor. Sin embargo, esta medida no garantiza que desaparezca toda información identificable del contenido.
El sistema también utiliza Tor, una red que dirige las conexiones a través de varios intermediarios para dificultar que se conozca su origen, tal como reportó CriptoNoticias. Cada conversación recibe una ruta distinta y se añade tráfico de relleno, es decir, comunicaciones que buscan ocultar cuáles solicitudes corresponden a una actividad real.
Los pagos se gestionan mediante zkAPI, una herramienta que permite demostrar que se dispone de fondos para pagar un servicio sin revelar directamente qué depósito financia la operación. De esta forma, se busca separar la identidad del usuario de la facturación de sus consultas. El mecanismo utiliza pruebas criptográficas y funciona sobre Ethereum.
Buterin también ejecuta su agente dentro de un entorno aislado para limitar su acceso al sistema y obliga a que sus conexiones pasen por Tor. La combinación añade barreras en distintos puntos, desde el contenido de las preguntas hasta el recorrido de los datos y los pagos.
No obstante, el desarrollador reconoció que la protección tiene un costo: las respuestas tardan más, especialmente al comenzar una conversación nueva. Además, advirtió que Tor no es suficiente frente a todos los ataques. Si el proveedor de inteligencia artificial colaborara con un operador de la red y manipulara los tiempos de las comunicaciones, podría intentar relacionar las solicitudes.
Por eso, Buterin considera que una red especializada que mezcle constantemente el tráfico ofrecería mejores garantías, aunque exigiría un mayor consumo de ancho de banda. También anticipó una reducción de los costos de depósito y retiro de zkAPI en la red principal de Ethereum.
La privacidad al usar inteligencia artificial no depende solo de lo que el usuario revela, sino también de lo que las empresas pueden deducir. El experimento de Buterin muestra que ocultar la identidad es apenas una parte del desafío: mientras las consultas puedan vincularse por sus patrones, el anonimato seguirá siendo una promesa incompleta.
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