Datasekretess inom AI håller på att bli en kritisk fråga. Nuvarande system kräver att data exponeras för att AI ska kunna lära sig av dem, vilket skapar risker för känslig information. @nillionnetwork släppte sin färdplan för 2025 för att bygga "blind computing" infra där AI kan bearbeta data utan att faktiskt se den. + Fas 0 (Q2): De fokuserade på distribuerad lagring med kryptering som tillät privata LLM-frågor + Fas 1 (Q3): AI-modeller kan utföra beräkningar på privata data samtidigt som granskningsbarheten bibehålls (@Tickrdotapp redan ute är fler infraprodukter på gång) + Fas 2 (Q4): Utvecklingsverktyg och gränssnitt för att påskynda införandet Vi vet alla att genom att använda @nillionnetwork kan AI-system lära sig mönster och ge insikter utan att få tillgång till rå information. > ZK-sambearbetningsteknik utökar kapaciteten för AI/ML-operationer > Skapar infrastruktur för privat maskininlärning i stor skala > Kombinerar AI-bearbetning + decentraliseringsprinciper Detta tar itu med den växande oron för dataexponering i AI-träning. I takt med att modellerna blir mer kraftfulla blir det viktigt att skydda känslig information samtidigt som AI-funktionerna bibehålls. @nillionnetwork kommer att bli viktigare.