Die Verwendung von APIs von Blackbox-Modellen in PE hat verschiedene Auswirkungen auf die Privatsphäre. Da PE auf die Inference-APIs von vortrainierten Modellen zugreift, besteht das Risiko, dass sensible Informationen durch die API-Abfragen offengelegt werden. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die API-Abfragen selbst differentiell privat sind, um die Privatsphäre der Benutzer zu schützen. Darüber hinaus kann die Verwendung von Blackbox-Modellen bedeuten, dass die genauen Trainingsdaten und -prozesse der Modelle nicht bekannt sind, was potenzielle Datenschutzrisiken birgt. Es ist daher entscheidend, sicherzustellen, dass die verwendeten Modelle und APIs den Datenschutzrichtlinien und -standards entsprechen.