Конфіденційність даних у сфері штучного інтелекту стає критично важливою проблемою. Поточні системи вимагають розкриття даних для того, щоб штучний інтелект міг вчитися на них, що створює ризики для конфіденційної інформації. @nillionnetwork опублікували свою дорожню карту до 2025 року щодо створення інфраструктури «сліпих обчислень», де штучний інтелект може обробляти дані, фактично не бачачи їх. + Фаза 0 (Q2): Вони зосередилися на розподіленому сховищі з шифруванням, яке дозволяло робити приватні запити LLM + Фаза 1 (Q3): моделі штучного інтелекту можуть виконувати розрахунки на приватних даних, зберігаючи при цьому можливість аудиту (@Tickrdotapp вже вийшли, розробляється більше інфраструктурних продуктів) + Фаза 2 (Q4): Інструменти та інтерфейси для розробників для прискорення впровадження Ми всі знаємо, що використовуючи @nillionnetwork, системи штучного інтелекту можуть вивчати шаблони та надавати уявлення без доступу до необробленої інформації. > технологія спільної обробки ZK розширює можливості для операцій AI/ML > Створює інфраструктуру для приватного машинного навчання в масштабі > Поєднує в собі принципи AI обробки + децентралізації Це вирішує зростаюче занепокоєння щодо розкриття даних під час навчання ШІ. У міру того, як моделі стають все більш потужними, захист конфіденційної інформації при збереженні функціональності штучного інтелекту стає важливим. @nillionnetwork стануть більш важливими.