chatgpt泄密问题

chatgpt泄密问题，proxy使用安全吗？

安全。因为chatgpt proxy是一种可以保证用户身份安全的工具，具有多种隐私保护功能，如加密通信、数据传输安全等，同时proxy服务器也会定期清理记录日志等信息，确保用户隐私不被泄露。另外，chatgpt proxy设计合理，架构清晰，具有高度的稳定性和可靠性，能够保证用户访问的快速响应和稳定连接。如果您使用chatgpt proxy进行浏览、访问等行为，可以放心使用，其安全性是有保障的。

chatgpt泄密问题

ChatGPT遭大面积封号？

大家好，我是穿行世界的风。

近日，ChatGPT封号的消息在网络疯传。有消息称，OpenAI从3月30号开始大面积封号，禁止使用亚洲节点登录，有网友还曝出OpenAI已经暂停注册新账号。据媒体4月3日体验，OpenAI官网账号注册界面已经开放，原有的账号能够成功登录。

不过，OpenAI的麻烦事不止这一件。

当地时间3月31日，意大利个人数据保护局宣布，将暂时封锁意大利境内访问ChatGPT的途径，同时，审查OpenAI在最近一次网络安全事件中收集的个人信息等问题。

这也让意大利成为全球第一个因隐私考虑禁用ChatGPT的国家。

禁用ChatGPT，理由是啥？意大利数据保护局列出了三项指控：

一是，3月20日ChatGPT平台出现了用户对话数据和付款服务支付信息丢失；

二是，平台没有就收集处理用户信息进行告知；

三是，由于无法验证用户的年龄，ChatGPT“让未成年人接触到与发育程度和意识相比，绝对不合适的答案”。

对于突如其来的封禁，OpenAI CEO奥特曼也很委屈，他回应：“我们当然遵从意大利政府，并已停止在意大利使用ChatGPT。尽管我们认为遵守了所有的隐私法。”

事实证明，ChatGPT确实出现了泄露数据的情况，并且没有及时报告。

3月25日，Open AI发布道歉声明，称3月20日ChatGPT出现漏洞，临时下线。约有1.2%的ChatGPT Plus用户数据被泄露。

禁用ChatGPT，意大利是第一个，但应该不会是最后一个。

4月3日，德国联邦数据保护专员发言人称，出于数据保护方面的考虑，可能会暂时禁止在德国使用ChatGPT。该发言人称，是否决定禁止将由德国联邦数据保护机构研判后决定。

这下，其他欧洲国家也坐不住了。据报道，法国和爱尔兰的隐私监管机构已经与意大利的同行联系，以了解更多关于禁令的依据。

西班牙的监管机构也对媒体表示，虽然暂未收到任何关于ChatGPT的投诉，但不排除未来会进行调查。

jwview

企业也禁止员工使用ChatGPT？

对ChatGPT的警惕不只局限在欧洲。实际上，为了规避数据泄露风险，已有不少企业向员工提出了使用ChatGPT的规定。

摩根大通已经限制员工使用ChatGPT；亚马逊、微软和沃尔玛也已向员工发出警告，要求员工谨慎使用生成式AI服务。

同样是芯片大厂的台积电也在几天前表示，员工使用ChatGPT时不准泄露公司专属信息，注意个人隐私。

另外，日前韩国三星称，该公司近期发生的数起数据泄露事件和ChatGPT直接相关。主要原因是因为三星员工直接将企业机密信息以提问的方式输入到ChatGPT中，会导致相关内容进入学习数据库，从而可能泄漏给更多人。

三星表示，为了避免这种情况再次发生，他们已经告知员工谨慎使用ChatGPT。如果后面仍发生类似事故，将考虑禁止在公司内网上使用ChatGPT。

ChatGPT突遭大规模封禁，是否会影响下一代产品更新？

近日，AI领域顶尖专家和图灵奖得主约书亚·本吉奥、特斯拉首席执行官马斯克等人千人联名签署公开信，呼吁暂停开发比GPT-4更强大的AI系统至少6个月，称其“对社会和人类构成潜在风险”。

不过，4月2日，a16z投资的创业公司Runway CEO陈思齐透露，具有AGI（通用人工智能）能力的GPT-5计划在2023年12月完成训练。

针对“暂停研究”一事，中国人民大学教授刘永谋发文称，ChatGPT对社会生产力的推动作用已经昭然若揭，不应因噎废食而是控制利用。暂停ChatGPT研发的想法简单粗暴，作用不大，也实现不了。他认为，现在的问题是根据国情落实AI治理措施，而不是暂停ChatGPT研发。

360创始人周鸿祎在微博表示：“我认为这不影响中国发展自己的大语言模型，包括360在内的一些中国公司已经展示了自己的作品，实事求是来说，离GPT-4的水平还有两年差距。现在担心风险为时尚早。”

GPT4对手Claude史诗升级？

Claude 不用魔法，注册简单。为什么Claude 这么厉害，Claude们来问问他和chatgpt的区别。

Claude和ChatGPT有以下主要区别:

1. Claude是Anthropic公司开发的AI助手Claude,ChatGPT是OpenAI开发的对话AI模型。Claude们的训练数据和模型结构不同,导致个性和回答风格有差异。

2. Claude被专门训练用于提供有益、无害和诚实的回答。ChatGPT的训练目标更广泛,没有专注于安全性方面。所以Claude的回答会尽量避免有害、非法、种族歧视和欺骗性内容。

3. Claude的知识面比较广,不仅限于对话。Claude被训练来回答各种常见问题,拥有与人工助手等效的常识知识。ChatGPT的知识更加局限于对话上下文。

4. Claude理解自然语言的超意义和温和性,能够换句话重新表达问题以避免敏感词和过于直白的说法。 ChatGPT在这方面能力比较欠缺。

5. Claude被设计为一名虚拟助手和聊天伴侣。虽然 ChatGPT也被用于开展对话,但其本质更加偏向于语言模型而非人工智能助手。

6. Claude会施加一定解释性,使得回答更加清晰易懂。而 ChatGPT 的回答更加简洁,缺乏解释性。

总而言之,尽管Claude和ChatGPT都是人工智能的产物,Claude们在模型设计和训练方式上存在较大差异。作为Anthropic推出的AI产品,Claude的重点在于为用户提供安全、可靠和易理解的互动体验。而ChatGPT的目的则更加广泛一般。这使得Claude的表现形式和个性有着与其相比更加清晰的差异。

但Claude们也有相似之处,比如都擅长自然语言理解和产出,都可以用于开展复杂对话等。相比人类,Claude们仍然有较大进步空间。未来人工智能的发展还需要基于不同模型和训练方式的探索,确定最适合各类应用场景的解决方案。

Claude们也对Claude 进行总结：那就是主打是安全。

能不能用Python弄个人工智能来写C？

现在已经有很多工具能通过人工智能的方式去辅助我们更快地写代码，虽然离完全自主的编写代码还差很远，但是已经能帮助开发者更高效的完成开发任务，下面为大家简单介绍一下。

一、GitHub CopilotGitHub近期发布的的代码智能生成插件，目前支持VSCode、JetBrains等IDE平台，不同于其他代码补全工具只提供最多一行的补全结果，Copilot能通过代码上下文以及语言描述，生成整个代码片段，无疑是开发者的编码利器。它是如何做到的呢？Copilot使用的是OpenAI据说烧了数千万美元研发出来的GPT-3模型，Copilot在GPT-3模型基础之上通过对GitHub的开源代码进行学习，得到了Codex模型，该模型具备强大的代码生成能力。但是由于该模型非常庞大，需要有足够的硬件支撑，所以Copilot目前只能通过邀测的形式小范围试用。从FAQ中的信息显示，Copilot未来可能不会大面积免费开放，未来想要尝试该工具的开发者要准备好预算。

GitHub Copilot提供了片段级的代码补全功能，可以用于注释生成代码、生成单元测试等场景。

提供了远程服务模式，需要将代码上传到远端，所以如果是企业的开发者可能要注意数据安全了能够通过代码上下文、注释及语言描述生成方法级的代码片段

通过单元测试方法名生成单元测试及Mock数据。

GitHub Copilot是一款非常好用的代码生成工具，适合生成通用的工具代码、leetcode算法、单元测试等场景的高频代码，而对业务代码的生成则依然存在语法错误的问题，可惜Copilot只提供了远程服务模式，并且基于Copilot当前的技术路线也不太可能提供离线模式，这点可能会带来潜在的隐私及代码数据的泄露风险，希望以后收费不会太贵。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆代码搜索：不支持

二、TabNineTabNine是一款比较年轻的开发工具，刚发布的时候还是比较惊艳的，那个时候OpenAI刚开源GPT-2模型不久，TabNine基于GPT-2模型在海量代码数据上进行调优，打造出了一款针对代码的深度学习引擎，它能智能识别代码的上文信息，提供长序列的代码补全结果。目前，已经被Codota公司收购，并主推该工具，宣称支持所有主流的开发语言。

TabNine提供代码智能补全功能，支持以下特性：

免费版只提供较为基础的补全功能，收费的Pro版本补全效果更好远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，但是模型更强大，本地内存占用少离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全，但是本地内存占用高，有时候CPU会飙高针对专业版提供了适配企业/私有代码的能力，是需要收费的

TabNine能提供长序列的代码补全，在我体验过的同类工具中，TabNine是支持的开发语言种类以及IDE平台最多的工具。但是与其他工具相同，它会推荐出不完整的代码以及存在语法错误的代码。从部分开发者的反馈了解到，有部分开发者喜欢TabNine即时学习代码模式的能力，这点是相比其他工具比较不错的，虽然目前提取代码模式的能力还存在比较多的缺陷，但是相信未来会逐渐完善。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：不支持

三、阿里云Cosy阿里云的智能编码插件Cosy于2021年10月份发布，到现在才两个月时间，是个相对年轻的工具。目前仅支持Java语言。通过其帮助文档了解到，它使用深度学习模型加语法分析结合的技术，通过深度学习模型强力的学习能力生成长序列代码，同时又通过结合语法分析的能力去纠正模型生成的错误。我个人比较喜欢的是Cosy的代码搜索功能，它从GitHub和StackOverflow中抽取出了常用的代码片段，让我能很方便的在IDE中直接搜索需要的信息。

阿里云Cosy提供的代码智能补全仅提供IntelliJ IDEA插件，支持Java语言，相比于其他工具支持的语言种类比较少，相比于TabNine，在补全效果上有一些优化，减少了补全半截的情况。

支持整行的代码补全结果离线模式，Cosy会在首次启动时把模型下载到本地，之后便可断网使用

我个人比较喜欢的是阿里云Cosy的代码示例搜索功能，支持以下特性：

在IDE内支持指定API的代码示例搜索在IDE内支持通过功能描述搜索StackOverflow、GitHub等来源的开源代码片段

阿里云Cosy的代码补全在TabNine的基础上更进一步的解决了部分生成错误代码的缺陷，但是在细节打磨上还存在一些问题，与TabNine、GitHub Copilot相比各有千秋。Cosy的代码搜索功能相比其他工具确实是一个比较好的亮点，让我的日常“抄”代码轻松很多。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆四、Kite说到业界在代码智能补全领域发布最早的工具，Kite便是其中之一，它成立于2014年，在Atom/Vim/Spyder等编辑器发布代码智能提示插件，初期只面向Python开发者，当前扩展到面向绝大部分主流开发语言。并于2020年初发布JetBrains插件，2021年初发布VSCode插件。Kite支持目前主流的16种开发语言以及16种代码编辑器，但是从我的使用体验上来看，其最擅长的还是Python语言，毕竟是Kite最早支持的语言类型。

Kite提供基于机器学习的代码智能补全功能，支持以下特性：

远程服务模式，代码需要上传到远程服务器离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全专业版能针对用户的代码库进行训练

Kite也提供了Python官方文档搜索功能

支持Python API的官方文档及少量示例

Kite适合Python开发者，毕竟Kite是以Python起家，在Python语言上打磨了很多年，虽然不像其他同类工具一样，能提供非常惊艳的长序列代码补全，但是它对IDE自带补全的排序优化效果还是很不错的。Kite的API文档搜索能搜索到常用的Python API官方文档，但是大部分能在IDE中通过查看API定义查看，代码的使用示例比较缺乏。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆

五、Codota除了Kite，业界另一个涉足最早涉足该领域的工具是Codota，Codota成立于2013年，在2014年下旬发布第一个Jetbrains插件版本，主要面向Java开发者。但是，目前Codota公司收购TabNine之后，已经放弃了Codota这款插件，并将老产品改名为了TabNine。

Codota提供了代码补全功能，在Java语言上效果比较好

基于程序分析、统计分析的规则化代码补全，主要能针对部分类名、常用的代码模板进行补全

Codota提供了IDE内的代码示例搜索功能（支持Java、JavaScript）

支持搜索引用了指定API的代码示例在其他代码补全工具发布之前，Codota还是一个比较不错的开发利器，特别是丰富了IDE自带的代码模板，可以帮助开发者节省很多低级编码的时间，Codota也有一些用于生成代码的小功能，这里就不再扩展。但是在目前AI爆发的时代，Codota的产品演进没有跟上步伐，所以Codota公司已经放弃该产品的演进，转而大力发展收购的TabNine。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆

六、微软IntelliCode要说做开发工具哪家强，那肯定是微软最厉害，上面提到的GitHub Copilot使用的GPT-3模型，其研究组织OpenAI也是受微软10亿美元投资的，所以Copilot也有微软的功劳。微软自己开发的另一款工具IntelliCode，在2018年7月发布，支持C#、C++、Java、Python、SQL Server、TypeScript/JavaScript、XAML，并且在2021年初发布Visual Studio IntelliCode Insiders插件。跟其他众多补全工具一样，提供了代码智能补全的能力，目前支持VSCode以及Visual Studio。效果较好的语言：C#、C++

IntelliCode提供了单API的代码智能补全，跟IDE自带补全类似，但是在排序上有所优化

适配企业/私有代码（只支持C++、C#）支持离线模式

在Java语言上与IDE自带的补全结果区别不大。

IntelliCode能对IDE自带补全结果进行排序优化，但是支持的场景比较少，并不是所有补全都能提供排序优化，目前体验下来仅局限于方法调用的代码。整体体验下来，感觉IntelliCode在Java语言上实用性不强，基本上没有体感；在Python语言上至少在VSCode上还是比较方便的，适合不喜欢长序列/片段级代码补全工具的开发者。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆七、AIXcoderAIXcoder从天眼查了解到其成立于2017年，根据官网主页的信息，它也采用了深度学习的技术，并且对模型进行了压缩，以便于提升用户下载模型的速度，减少用户本地CPU的开销。AIXcoder提供了对用户本地代码库学习的工具，但是免费版有次数限制，而且学习本地代码库的时候电脑会比较卡。让我有点疑惑的是，AIXcoder官网主页视频中演示了IDE内的代码搜索功能，但是在实际插件中只提供了一个跳转到浏览器中的按钮，并不能在IDE内直接搜索（难道是需要付费的？）。目前发布了Jetbrains及VSCode插件，主要支持Java、Python、C/C++、JavaScript、Typescript、Go、PHP等语言。

AIXcoder提供的代码智能补全与Kite比较相似，都会对IDE自带的补全结果进行排序优化，只是AIXcoder在Java上效果好一些，支持以下特性：

远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，速度更快一点，卡顿感会减少离线模式，会把模型下载到本地

官方主页的演示视频说是支持IDE内的代码搜索，但是我安装插件后发现只能跳转到网页端的搜索页面上，无法在IDE内搜索，难道这块功能是需要收费的？总的来说AIXcoder在刚发布的时候还是很不错的，但是最近发布了太多同类工具，AIXcoder的代码补全体验相比其他工具算不上出彩，希望AIXcoder能继续提升。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆

代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆

代码搜索：IDE内不支持

目前的代码补全工具，亦或是智能编码辅助工具，是对IDE自带补全能力的扩展，而不是替代，从这些工具中我们能切实的感受到AI带来的生产力，AI不再只存在于论文中，或许不久的将来，AI真的能自动写代码了呢？

如果是针对问题中的C++代码，建议使用IntelliCode；如果是Java开发建议使用GitHub Copilot、阿里云Cosy、TabNine，希望我的回答能帮到你。