भौतिक AI के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा को इकट्ठा करने से एक ऐसी गोपनीयता की चुनौती उत्पन्न होती है जिसे आसानी से नजरअंदाज कर दिया जाता है। एक फोन एक कारखाने या सड़क को विस्तार से कैप्चर कर सकता है, लेकिन जब लोग और लाइसेंस प्लेट्स कैमरे के फ्रेम में आ जाते हैं, तो क्या होता है? यही @vangrid_io के दृष्टिकोण को दिलचस्प बनाता है। कैप्चर प्रक्रिया डिवाइस पर चेहरों और प्लेट्स का पता लगाने के लिए डिज़ाइन की गई है, और वीडियो को एन्कोड करने से पहले उन्हें धुंधला कर दिया जाता है। दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, मूल अधुंधले फ्रेम कभी फोन से बाहर नहीं जाते, और खरीददारों को स्रोत फुटेज के बजाय पुनर्निर्मित 3D मॉडल मिलता है। इसका मतलब है कि गोपनीयता संरक्षण को सं сбор प्रक्रिया में ही समाहित किया गया है, बजाय इसे पूरी तरह से सर्वर-पक्ष की सफाई चरण पर छोड़ देने के। भौतिक AI के लिए, इससे ऐसे स्थानों के उपयोगी भूमि-स्तरीय दृश्यों को इकट्ठा करना आसान हो सकता है, जिन्हें रोबोट्स को समझने की आवश्यकता होती है, बिना पहचानयोग्य विवरणों को अनावश्यक रूप से प्रकट किए। लेकिन कार्यान्वयन विचार के समान महत्वपूर्ण है। चेहरे अचानक कैमरे के दृश्य में प्रवेश कर सकते हैं, और गोपनीयता फ़िल्टर को पूरी रिकॉर्डिंग के दौरान इन पलों को सुचारु रूप से संभालना होगा। एक ऐसा विवरण, जिसके बारे में मुझे अभी भी जिज्ञासा है, वह है कि क्या होता है, जब कोई मध्य में कैप्चर के दौरान फ्रेम में प्रवेश करता है? क्या स्थानीय प्रणाली सुसंगठित रूप से उन्हें पहचानती है, सभी स्थितियों में—जैसे कि अचानक हलचलें, ya kठोश प्रकाश—और प्रस्तुति से पहले ही उन्हें धुंधला करती है? यह एक महत्वपूर्ण प्रश्न है, क्योंकि गोपनीयता संरक्षण को पूरी कैप्चर प्रक्रिया में, सिर्फ़ सही परिस्थितियों में ही, काम करना होगा। @quipnetwork