|
virginorange (OP)
|
 |
Today at 03:24:16 PM |
|
Erfahrungsbericht NanoGPT — Der Mittelweg zwischen Bequemlichkeit und Privatsphäre
Nachdem wir im Thread bereits über die Privatsphäre-Problematik bei Large Language Models (LLMs) gesprochen haben, möchte ich heute meine praktischen Erfahrungen mit NanoGPT teilen. Ich habe eine Lösung getestet, die einen Mittelweg zwischen selbst gehosteten Sprachmodellen und den üblichen kommerziellen Anbietern darstellt. Dieser Erfahrungsbericht beschreibt meinen Aufbau und meine Beweggründe.
Das Privatsphäre-Problem bei Sprachmodellen — drei Optionen im Vergleich
Bevor ich zu NanoGPT komme, möchte ich die grundsätzlichen Optionen einordnen, die man bei der Nutzung von LLMs hat:
❶ Normales LLM-Abo (Kreditkarte, eigene IP)
Ein herkömmlicher LLM-Anbieter, bei dem du per Kreditkarte bezahlst und dich über deine normale IP-Adresse verbindest, kennt:
● Deinen Wohnort (über die IP-Adresse)
● Deinen Namen und Adresse (über die Bankverbindung bzw. Kreditkarte)
● Deine sämtlichen Gedanken, die du mit dem Modell teilst
☞ Damit kann ein sehr genaues Profil einer Person erstellt werden. Der Anbieter weiß nicht nur, wer du bist, sondern auch, worüber du nachdenkst, welche Probleme du löst und welche Themen dich beschäftigen.
❷ Selbst gehostetes LLM (lokal, offline)
Ein selbst betriebenes Modell auf eigener Hardware verrät erst einmal nichts nach außen:
● Deine Identität wird nicht preisgegeben
● Betriebsgeheimnisse bleiben geschützt
● Es gibt Open-Source-Modelle ohne Content-Filter (z. B. dolphin-llama3)
Aber:
● Die Anschaffung leistungsfähiger Hardware kostet schnell mehrere tausend Euro
● Der Betrieb und die Wartung sind aufwendig und zeitintensiv
● Auf normalen Rechnern laufen nur kleine Modelle, die bei Logik und Präzision schwächeln
❸ LLM-Aggregator, bezahlt mit Monero, aufgerufen über Tor
Das ist der Mittelweg, den ich mit NanoGPT gewählt habe:
● Deine Gedanken sind auf mehrere verschiedene Sprachmodelle verteilt
● Kein Modell und auch nicht NanoGPT kenntdeinen Wohnort und kann deine Gedanken so nicht deiner Person zuordnen (solange du deine Adresse nicht versehentlich in das Chatfenster eingibst oder als PDF hochlädst)
Was ist NanoGPT?
NanoGPT ist ein LLM-Aggregator — das ist ein Dienst, der Zugang zu vielen verschiedenen Sprachmodellen (und auch Bild- und Videomodellen) über eine einheitliche Schnittstelle anbietet. Statt bei jedem Anbieter einzeln einen Account zu erstellen, hast du über NanoGPT Zugriff auf hunderte Modelle in einer Oberfläche. Du zahlst nicht monatlich, sondern pro Nutzung (Pay-per-Use).
Die Datenschutz-freundlichen Eigenschaften von NanoGPT im Überblick:
❶ Trennung der Anfrage von deiner Person
ⓐ Keine E-Mail erforderlich
ⓑ Kein Name, keine Anschrift
ⓒ Keine IP-Adresse (bei Zugriff über Tor)
ⓓ Keine Bezahldaten (bei Zahlung mit Monero)
❷ Trennung der Anfragen untereinander
ⓐ Wenn das Guthaben verbraucht ist, kannst du einen neuen Sign-In-Token erstellen
ⓑ Du kannst mehrere separate Accounts führen, die nicht miteinander verknüpft sind
ⓒ Du wechselst bequem zwischen den Modellen hin und her - so kennt jedes Modell nur einen Teil von dir
❸ Freie Modellwahl
ⓐ Zugriff auf viele Modelle in einer einheitlichen Maske
ⓑ Auch Modelle mit weniger Zensur sind verfügbar (sogenannte „abliterated" oder „uncensored" Modelle)
Was ist ein Sign-In-Token?
Ein Sign-In-Token ist eine Art digitaler Schlüssel, der dich gegenüber dem Dienst authentifiziert — ähnlich wie ein Passwort, aber ohne dass du eine E-Mail-Adresse oder einen Benutzernamen angeben musst. Du erhältst einen kryptografischen Token, den du in deinem Browser speicherst. Damit kannst du dich anmelden, ohne persönliche Daten preiszugeben.
☞ Keine Verknüpfung zu einer realen Identität — ein wichtiger Baustein für die Privatsphäre.
Meine konkreten Anwendungsfälle
Ich nutze NanoGPT für Themen, bei denen ich sensible Informationen mit dem LLM teile, die aber nicht mit meiner Person verknüpft werden sollen. Mögliche Beispiele:
❶ Debugging und technische Unterstützung
ⓐ Konfiguration von Tor, Qubes OS oder Tails
ⓑ Einrichtung von Hardware-Wallets wie dem Seed Signer
ⓒ Arbeiten mit VeraCrypt (verschlüsselte Container, Hidden Volumes)
ⓓ Testprogramme für den Raspberry Pi schreiben (als Vorbereitung für den Seed Signer)
❷ Finanzielle Privatsphäre
ⓐ Fragen zu Bitcoin (Kauf, Verwahrung, Verkauf)
ⓑ Fragen zu Monero
ⓒ Strategien zur sicheren Aufbewahrung von Werten (z. B. „Wo ist mein Gold vergraben?")
❸ Allgemeine Recherchen zu Politik und Geschichte
ⓐ Themen, die in manchen Ländern grenzwertig oder problematisch sein können (z.B. Russe gründet eine Partei gegen Putin)
ⓑ Offene Diskussionen ohne Sorge vor Profilbildung
Wichtig: Was gehört NICHT in ein solches LLM?
Auch bei anonymisierter Nutzung gilt:
● Keine persönlichen Daten hochladen: Verträge mit deiner Adresse, medizinische Unterlagen mit deinem Namen oder andere Dokumente, die deine Identität preisgeben, zerstören die Trennung zwischen deinen Gedanken und deiner Person.
● Keine Betriebsgeheimnisse teilen: Auch wenn NanoGPT deine Identität nicht kennt, verarbeitet der Dienst deine Eingaben. Sensible Geschäftsdaten (z.B. Seedwörter, Passwörter, Passphrase) gehören nicht in einen fremden Rechner.
Das Verbrecher-Magnet-Problem
Ein interessanter Aspekt, der mir wichtig geworden ist: Wenn du einem LLM erzählst, wo du Gold oder Bitcoin versteckt hast, und das LLM kennt gleichzeitig deine Adresse, dann entsteht ein verwertbares Profil.
Ein Beispiel:
➜ Du fragst das LLM: „Wo sollte ich meinen Goldbarren verstecken?"
➜ Das LLM schlägt vor: „Vergrab ihn im Blumenkasten vor deinem Haus."
➜ Wenn der LLM-Betreiber deine Adresse kennt, ist das ein schlechtes Versteck.
➜ Wenn der Betreiber deine Adresse nicht kennt, ist die Information wertlos.
☞ NanoGPT mit Tor und Monero trennt deine Gedanken von deinem Wohnort. Selbst wenn die Chatprotokolle in falsche Hände geraten, fehlt die Zuordnung zu deiner Person.
Content Filter — Zensur und ihre Grenzen
Ein weiters Thema was ich interessant fand (aber aktuell noch keine Anwendung für habe) ist die Inhaltsfilterung. Ich unterscheide drei Kategorien:
❶ Immer verboten (auch bei weniger strikten Modellen)
ⓐ Anleitungen zum Töten von Menschen (Waffenbau, Mordpläne, Selbstmord)
ⓑ Drogenproduktion
Hier hilft auch kein Modellwechsel. Allerdings gibt es Grauzonen:
➜ Willst du Drogen produzieren oder nur etwas über Chemie lernen?
➜ Planst du einen Mord oder schreibst du einen Roman?
Ich selbst bin noch nicht in einen Content-Filter reingelaufen (ich schreibe weder Romane noch bin ich chemisch unterwegs), aber Content-Filter könnten ja auch strenger werden.
❷ Teilweise verboten (je nach Modell unterschiedlich)
ⓐ Pornographie
ⓑ Negative Informationen über besonders geschützte Menschengruppen
ⓒ Desinformation (wahr oder unwahr), insbesondere vor Wahlen
ⓓ Urheberrechtsverletzungen
ⓔ Medizinische oder rechtliche Beratung
Gerade bei medizinischer Beratung gibt es ein reales Problem: Du wartest monatelang auf einen Arzttermin, der Arzt hat kaum Zeit, dir zuzuhören, und am Ende bekommst du ein teures Medikament verschrieben. Ein LLM könnte hier eine erste Orientierung bieten — könnte aber in Zukunft von Content-Filtern unterdrückt werden.
❸ Ideosynkratische Unterdrückung (länderspezifisch)
Das ist ein besonders heimtückisches Problem: Themen, die in den meisten Ländern legal sind, aber in deinem Land unterdrückt werden. Beispiele:
➜ Mit einem LLM eine russische Oppositionspartei gegen den Krieg gründen
➜ Recherche zu historischen Wahrheiten, die das Regime leugnet
Das Problem der aufgezwungenen Lüge:
ⓐ Ein Regime erzwingt eine Lüge (über Medien, Schule)
ⓑ Du wächst mit dieser Lüge auf und glaubst sie zunächst
ⓒ Aus Neugier und Wahrheitsorientierung recherchierst du
ⓓ Du entdeckst die Lüge
ⓔ Diese Recherche wird zur Grundlage für politische Verfolgung
☞ Hier könnte die Kombination aus NanoGPT (keine IP, keine Identität) und unzensierten Modellen besonders wertvoll sein. Selbst wenn das Thema in deinem Land problematisch ist, kann niemand nachweisen, dass du diese Fragen gestellt hast.
Mein technischer Aufbau — Bequemlichkeit als Schlüssel
Ein Punkt, den ich nicht unterschätzen möchte: Die Lösung muss bequem sein. Wenn du im Arbeitsfluss steckst, etwas schnell gelöst haben willst und dann erst eine virtuelle Maschine hochfahren, ein Passwort heraussuchen und dich umständlich anmelden musst — dann gehst du doch wieder zum bequemen, aber datenschutzfeindlichen Anbieter.
Deshalb habe ich meinen Aufbau so optimiert:
❶ Betriebssystem: Qubes OS
Qubes OS ist ein sicherheitsorientiertes Betriebssystem, das Anwendungen in isolierten virtuellen Maschinen (sogenannten AppVMs) ausführt. Jede AppVM ist wie ein eigener kleiner Computer, abgeschottet von den anderen.
❷ Eine eigene AppVM nur für KI-Anwendungen
ⓐ Basis: Debian
ⓑ Browser: Brave (nicht Tor Browser — dazu gleich mehr)
ⓒ Networking: Whonix-Tor
Was ist Whonix? Whonix ist ein System, das aus zwei virtuellen Maschinen besteht: einer Workstation und einem Gateway. Das Gateway zwingt jeglichen Netzwerkverkehr durch das Tor-Netzwerk. Anders als der Tor Browser, der nur den Browser-Verkehr schützt, leitet Whonix sämtliche Verbindungen der gesamten VM über Tor.
Warum nicht direkt den Tor Browser? Der Tor Browser speichert standardmäßig keine Cookies oder Anmeldedaten dauerhaft. Bei jedem Neustart müsste ich mich neu anmelden und den Sign-In-Token neu hinterlegen. Mit Brave in einer Whonix-VM bleiben meine Anmeldedaten erhalten — bei gleichzeitigem Schutz durch Tor.
❸ Schneller Zugriff per Desktop-Verknüpfung
ⓐ Startseite von NanoGPT im Brave-Browser als Startseite gespeichert
ⓑ Verknüpfung auf dem Qubes-Desktop abgelegt
ⓒ Ein Klick auf Enter, und das Chat-Fenster öffnet sich direkt
Im Hintergrund läuft die VM hoch und der Browser öffnet sich mit der richtigen Startseite. Keine Friktion, keine Umwege.
❹ Bezahlung mit Monero
Monero (XMR) ist eine Kryptowährung, die auf Privatsphäre spezialisiert ist. Anders als bei Bitcoin, wo alle Transaktionen öffentlich in der Blockchain einsehbar sind, sind bei Monero Sender, Empfänger und Betrag verschleiert. NanoGPT akzeptiert Monero direkt — keine Zwischenschritte nötig.
Die Kosten
Die Nutzung von NanoGPT ist überraschend günstig:
● Eine einzelne Text-Anfrage kostet oft unter 0,01 USD (1 Cent), manchmal nur 0,001 USD (0,1 Cent) - richtig lange und komplexe Anfragen kosten unter 10 Cent.
● Ich habe zunächst 5 USD aufgeladen und nach mehreren Wochen Nutzung nur wenige Cent verbraucht
● Bildgenerierung ist teurer, liegt bei etwa 5 bis 25 Cent pro Bild, aber das ist für mich nicht so interessant
☞ NanoGPT ist nicht nur aus Privatsphäre-Gründen interessant, sondern auch finanziell. Wer nur gelegentlich ein LLM nutzt, fährt mit dem Pay-per-Use-Modell deutlich günstiger als mit einem Monatsabo für 20 USD.
Fazit: Für wen eignet sich dieser Ansatz?
❶ Für dich, wenn ...
ⓐ du sensible Themen mit einem LLM besprechen möchtest, ohne dass diese deiner Person zugeordnet werden können
ⓑ du keine teure Hardware für ein lokales LLM anschaffen willst
ⓒ du mit Kryptowährungen (insbesondere Monero) umgehen kannst
ⓓ du bereit bist, dein System einmalig einzurichten (Qubes VM, Whonix, Brave)
ⓔ du Wert auf freie Modellwahl und weniger Zensur legst
❷ Nicht für dich, wenn ...
ⓐ du Betriebsgeheimnisse oder personenbezogene Dokumente mit dem LLM teilen musst (dann hilft nur ein lokales Modell)
ⓑ du eine bessere Integration zwischen Rechner-Terminal und LLM benötigst - in diesem Setup ist die LLM abgesondert vom restlichen Rechner
Zusammenfassung
NanoGPT bietet einen pragmatischen Mittelweg: besserer Datenschutz als bei kommerziellen LLM-Anbietern, weniger Aufwand als ein selbst gehostetes Modell. Die Kombination aus Tor-Zugriff, Monero-Bezahlung und Sign-In-Token ohne persönliche Daten trennt deine Gedanken von deiner Identität.
Der wichtigste Erfolgsfaktor war für mich die Bequemlichkeit: Eine sauber in Qubes integrierte Whonix-VM für das Networking mit Brave-Browser in der Debian VM und Desktop-Verknüpfung macht den Zugriff so einfach, dass ich nicht aus Faulheit zu datenschutzfeindlichen Alternativen greife.
Der Zugriff ist ein Klick. Das Aufsetzten mit den verschiedenen VM klingt schwierig, aber sind in Qubes super einfach weil vorinstalliert und per drop-down-Menü auswählbar.
Wie nutzt ihr LLMs? Was sind eure Erfahrungen?
|
