AI 构建的应用在隐私保护上没有折扣
现在交付软件的成本更低了。一名开发者就可以利用 AI 构建出一个外观精美且运行良好的应用。
但精美的界面并不能降低隐私成本。
如果你的应用读取设备信号、访问文件或发送网络请求，那么说“由 AI 构建”并不是免责声明，而只是一个琐碎的细节。用户仍然会问一个问题：
这个东西能看到什么？
AI 可以协助编写代码，但它无法为应用的边界负责。无论你雇佣的是资深工程师还是使用 AI 模型，你的义务都是一样的。
用户在使用你的应用时，并不会把它当作一个提示词（prompt）。他们体验到的是运行在手机或浏览器上的软件。应用要么清晰地请求权限，要么不请求。
不要陷入“生成代码属于不同类别”的陷阱。不要先发布功能，然后再去解释隐私边界。
使用真实的边界，而不是模糊的声明：
- “图片在本地处理，绝不上传。”
- “网络访问仅从该端点获取元数据。”
- “仅在您点击此按钮时才会进行导出。”
最强大的隐私立场往往是枯燥的。你的可见行为必须与你的解释相符。
如果你使用 AI 进行构建，请遵循以下步骤：
- 列出应用可以查看的每一项数据。包括设备信号、日志和元数据。
- 将被动可见性与权限受限的访问区分开来。
- 梳理每一条网络路径。如果你无法解释某个请求，就将其移除。
- 将数据导出设为用户的手动操作。不要静默传输数据。
- 请求最小权限。仅在需要时请求所需的内容。
- 测试你的隐私方案。使用网络检查工具查看实际有哪些数据离开了设备。
AI 改变了构建成本，但它没有改变问责制。
应用的制作成本可能很低，但用户的信任却很昂贵。最好的 AI 构建工具不会为“由 AI 构建”而道歉。它们只会完全按照其宣称的方式运行。
AI 帮你交付界面，而你负责维护信任边界。
Source: https://dev.to/hefty_69a4c2d631c9dd70724/ai-built-apps-dont-get-a-privacy-discount-2ek2
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi