Prywatność danych w AI staje się kluczowym problemem. Obecne systemy wymagają ujawnienia danych, aby AI mogło się z nich uczyć, co stwarza ryzyko dla wrażliwych informacji. @nillionnetwork opublikowało swoją mapę drogową na 2025 rok, aby zbudować infrastrukturę "ślepego przetwarzania", w której AI może przetwarzać dane, nie widząc ich faktycznie. + Faza 0 (Q2): Skupili się na rozproszonym przechowywaniu z szyfrowaniem, które umożliwiło prywatne zapytania LLM + Faza 1 (Q3): Modele AI mogą wykonywać obliczenia na prywatnych danych, zachowując audytowalność (@Tickrdotapp już dostępne, więcej produktów infrastrukturalnych w drodze) + Faza 2 (Q4): Narzędzia deweloperskie i interfejsy, aby przyspieszyć adopcję Wszyscy wiemy, że korzystając z @nillionnetwork, systemy AI mogą uczyć się wzorców i dostarczać spostrzeżenia bez dostępu do surowych informacji. > Technologia ZK coprocessing rozszerza możliwości operacji AI/ML > Tworzy infrastrukturę dla prywatnego uczenia maszynowego na dużą skalę > Łączy przetwarzanie AI z zasadami decentralizacji To odpowiada na rosnące obawy dotyczące ujawniania danych w szkoleniu AI. W miarę jak modele stają się coraz potężniejsze, ochrona wrażliwych informacji przy jednoczesnym zachowaniu funkcjonalności AI staje się niezbędna. @nillionnetwork stanie się coraz ważniejsze.