A privacidade dos dados em IA está a tornar-se uma questão crítica. Os sistemas atuais exigem a exposição de dados para que a IA aprenda com eles, criando riscos para informações sensíveis. A @nillionnetwork lançou o seu roteiro de 2025 para construir uma infraestrutura de "computação cega" onde a IA pode processar dados sem realmente os ver. + Fase 0 (Q2): Focaram-se no armazenamento distribuído com encriptação que permitiu consultas privadas de LLM + Fase 1 (Q3): Modelos de IA podem realizar cálculos em dados privados enquanto mantêm a auditabilidade (@Tickrdotapp já disponível, mais produtos de infraestrutura estão a caminho) + Fase 2 (Q4): Ferramentas de desenvolvimento e interfaces para acelerar a adoção Todos sabemos que, ao usar a @nillionnetwork, os sistemas de IA podem aprender padrões e fornecer insights sem acessar informações brutas. > A tecnologia de coprocessamento ZK expande as capacidades para operações de IA/ML > Cria infraestrutura para aprendizado de máquina privado em grande escala > Combina processamento de IA + princípios de descentralização Isto aborda as crescentes preocupações sobre a exposição de dados no treinamento de IA. À medida que os modelos se tornam mais poderosos, proteger informações sensíveis enquanto se mantém a funcionalidade da IA torna-se essencial. A @nillionnetwork tornará-se mais importante.