Datapersonvern i AI er i ferd med å bli et kritisk problem. Nåværende systemer krever eksponering av data for at AI skal lære av dem, noe som skaper risiko for sensitiv informasjon. @nillionnetwork ga ut sitt veikart for 2025 for å bygge "blind computing"-infrastruktur der AI kan behandle data uten å faktisk se dem. + Fase 0 (Q2): De fokuserte på distribuert lagring med kryptering som tillot private LLM-spørringer + Fase 1 (Q3): AI-modeller kan utføre beregninger på private data samtidig som de opprettholder revisjonsevnen (@Tickrdotapp allerede ute, flere infraprodukter er på vei) + Fase 2 (Q4): Utviklingsverktøy og grensesnitt for å akselerere adopsjonen Vi vet alle at ved å bruke @nillionnetwork kan AI-systemer lære mønstre og gi innsikt uten å få tilgang til råinformasjon. > ZK-samprosesseringsteknologi utvider mulighetene for AI/ML-operasjoner > Oppretter infrastruktur for privat maskinlæring i stor skala > Kombinerer AI-behandling + desentraliseringsprinsipper Dette adresserer økende bekymringer for dataeksponering i AI-opplæring. Etter hvert som modellene blir kraftigere, blir det viktig å beskytte sensitiv informasjon samtidig som AI-funksjonaliteten opprettholdes. @nillionnetwork vil bli viktigere.