أصبحت خصوصية البيانات في الذكاء الاصطناعي مشكلة حرجة. تتطلب الأنظمة الحالية تعريض البيانات حتى يتعلم الذكاء الاصطناعي منها ، مما يخلق مخاطر على المعلومات الحساسة. أصدرت @nillionnetwork خارطة طريق 2025 لبناء بنية تحتية "الحوسبة العمياء" حيث يمكن الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات دون رؤيتها فعليا. + المرحلة 0 (Q2): ركزوا على التخزين الموزع مع التشفير الذي سمح باستعلامات LLM الخاصة + المرحلة 1 (Q3): يمكن للنماذج الذكاء الاصطناعي إجراء حسابات على البيانات الخاصة مع الحفاظ على قابلية التدقيق (@Tickrdotapp بالفعل ، هناك المزيد من منتجات البنية التحتية قيد التنفيذ) + المرحلة 2 (Q4): أدوات التطوير والواجهات لتسريع التبني نعلم جميعا أنه باستخدام @nillionnetwork ، يمكن للأنظمة الذكاء الاصطناعي تعلم الأنماط وتقديم رؤى دون الوصول إلى المعلومات الأولية. تعمل تقنية المعالجة المشتركة > ZK على توسيع قدرات عمليات الذكاء الاصطناعي / ML > ينشئ بنية تحتية للتعلم الآلي الخاص على نطاق واسع > يجمع بين الذكاء الاصطناعي المعالجة + مبادئ اللامركزية يعالج هذا المخاوف المتزايدة بشأن التعرض للبيانات في التدريب على الذكاء الاصطناعي. عندما تصبح النماذج أكثر قوة ، تصبح حماية المعلومات الحساسة مع الحفاظ على وظائف الذكاء الاصطناعي أمرا ضروريا. ستصبح @nillionnetwork أكثر أهمية.