イーサリアムの創設者ビタリック・ブテリンは4月2日、自身のウェブサイトに長文を投稿し、プライバシー、安全、自主権を中核に据えて構築したAI作業環境の設定内容を共有しました——すべてのLLM推論をローカルで実行し、すべてのファイルをローカルに保存し、全面的にサンドボックス化し、意図的にクラウドのモデルや外部APIを避けるとのことです。

記事の冒頭でまず次のように警告しています：「この文章で説明されているツールと技術をそのままコピーしないでください。そして、それらが安全だと前提にしないでください。これは出発点であって、完成品の説明ではありません。」

なぜ今この文章を書くのか？AIエージェントの安全課題は過小評価されている

ビタリックは、今年初めにAIが「チャットボット」から「エージェント」へと重要な転換を遂げたと指摘しています——もはや問題を聞くだけではなく、タスクを委託し、AIが長時間考え、数百のツールを呼び出して実行するようになったのです。彼はOpenClaw（現在GitHub史上で成長が最速のrepo）を例に挙げ、研究者が記録した複数の安全上の問題も同時に挙げています：

AIエージェントは、人の確認なしに重要な設定を変更できる。新しい通信チャネルを追加したり、システムプロンプトを変更したりすることも含まれる
悪意のある外部入力（たとえば悪意のあるWebページ）のあらゆる解析が、エージェントを完全に乗っ取る事態につながり得る。HiddenLayerのデモでは、研究員がAIに一連のWebページを要約させたところ、その中に「エージェントにシェルスクリプトをダウンロードして実行させる」悪意のあるページが紛れていた
一部のサードパーティ製スキルパック（skills）は、curlコマンドを通じて、スキル作者が管理する外部サーバーへデータを送ることで、静かにデータを漏えいさせることがある
彼らが分析したスキルパックのうち、約15%には悪意のある指示が含まれていた

ビタリックは、プライバシーに対する自身の出発点は、従来のサイバーセキュリティ研究者とは異なると強調しています。「私は、個人の生活を丸ごとクラウドのAIに与えることに強い恐怖を抱く立場から来ています——エンドツーエンド暗号化とローカル優先のソフトウェアがようやく主流化し、私たちが前に進んだと思ったそのとき、私たちは十歩後退する可能性があるのです。」

五つの安全目標

彼は、明確な安全目標の枠組みを設定しました：

LLMプライバシー：個人のプライバシーデータが関わる状況では、できる限り遠隔モデルの使用を減らす
その他のプライバシー：LLM以外のデータ漏えいを最小化する（例：検索クエリ、その他のオンラインAPI）
LLM脱獄：外部コンテンツが「私のLLMに侵入」して、私の利益に反する行動（たとえば私のトークンやプライベートデータの送信）を取らせないようにする
LLM意図しない事態：LLMがプライベートデータを誤ったチャネルに送ったり、ネット上に公開したりしないようにする
LLMバックドア：モデルに意図的に学習させられた隠れた仕組みによる悪用を防ぐ。特に次の点を注意しています——オープンモデルはオープンな重み（open-weights）であり、本当にオープンソース（open-source）なものはほとんどない

ハードウェアの選択：5090のノートPCが勝ち、DGX Sparkはがっかり

ビタリックは3種類のローカル推論用ハードウェア設定をテストし、主にQwen3.5:35Bモデルを使用し、llama-serverとllama-swapを組み合わせました：

| ハードウェア | Qwen3.5 35B（tokens/sec） | Qwen3.5 122B（tokens/sec） | | --- | --- | --- | | NVIDIA 5090 ノートPC（24GB VRAM） | 90 | 実行不可 | | AMD Ryzen AI Max Pro（128GB統一メモリ、Vulkan） | 51 | 18 | | DGX Spark（128GB） | 60 | 22 |

彼の結論はこうです：50 tok/sec未満は遅すぎ、90 tok/secが理想。NVIDIA 5090ノートPCの体験は最もスムーズでした。AMDは現時点でもまだ境界的な問題が多いものの、将来的には改善の見込みがあるとのこと。上位クラスのMacBookも有効な選択肢ですが、彼は個人的に試していません。

DGX Sparkについては率直にこう言っています：「『デスクトップAIのスーパーコンピュータ』と説明されているけれど、実際は、より良いノートPCのGPUのほうがtokens/secが高く、それに加えてネットワーク接続などの細部も追加でうまく処理する必要がある——これはひどい。」彼の提案は次のとおりです：高級ノートPCを買い負担できないなら、友人と共同で十分に強力なマシンを購入し、固定IPのある場所に置き、みんなで遠隔接続して使うとよい。

なぜローカルAIのプライバシー問題は、あなたが想像するより差し迫っているのか

ビタリックのこの文章は、同日リリースされたClaude Codeの安全性問題に関する議論と、興味深い呼応関係を作っています——AIエージェントが日常の開発ワークフローに入り込む一方で、安全性の問題も、理論上のリスクから現実の脅威へと変わりつつあるのです。

彼の核心メッセージは明確です：AIツールがますます強力になり、ますますあなたの個人データやシステム権限にアクセスできるようになる中で、「ローカル優先、サンドボックス化、最小限の信頼」は偏執ではなく、理性的な出発点です。

本文は授権により『鏈新聞』から転載
原文タイトル：『Vitalik：私はいかに完全にローカルで、私的で、自主的に制御可能なAI作業環境を作ったか』
原文著者：Elponcrab

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