隐私与信任（Privacy & Trust）

隐私与信任是 AI 大规模落地过程中绕不开的横向议题：用户把代码、数据、对话托付给模型与云端 Agent 时，供应商如何处理这些信息、是否暗中识别/限制用户，直接决定了信任的建立或崩塌。2026 年中，Claude Code 被曝植入识别中国用户的隐形代码与 Claude 暗查时区封号两起事件集中暴露了「客户端遥测 + 地域判定」对用户信任的冲击，并与 Anthropic 对华政策交织在一起。

信任问题不止于厂商行为。DORA 报告指出，尽管 AI 显著放大了软件开发效率，团队对 AI 产出质量的信任度仍然偏低——这是「人机协作信任」层面的缺口。

该议题与 AI 安全互为表里：安全侧重对抗性威胁，隐私与信任侧重数据处置透明度与用户预期管理。对隐私敏感的场景，自托管 AI / 本地化部署常被视为重建信任的一条路径。