La privacidad de los datos en la IA se está convirtiendo en un problema crítico. Los sistemas actuales requieren exponer datos para que la IA aprenda de ellos, creando riesgos para la información sensible. @Nillionnetwork lanzó su hoja de ruta 2025 para construir una infraestructura de "computación ciega" donde la IA puede procesar datos sin verlos realmente. + Fase 0 (Q2): Se centraron en el almacenamiento distribuido con cifrado que permitió consultas privadas de LLM. + Fase 1 (Q3): Los modelos de IA pueden realizar cálculos sobre datos privados mientras mantienen la auditabilidad (@Tickrdotapp ya disponible, más productos de infraestructura están en camino). + Fase 2 (Q4): Herramientas de desarrollo e interfaces para acelerar la adopción. Todos sabemos que al usar @Nillionnetwork, los sistemas de IA pueden aprender patrones y proporcionar información sin acceder a la información en bruto. > La tecnología de coprocesamiento ZK amplía las capacidades para operaciones de IA/ML. > Crea infraestructura para el aprendizaje automático privado a gran escala. > Combina el procesamiento de IA + principios de descentralización. Esto aborda las crecientes preocupaciones sobre la exposición de datos en el entrenamiento de IA. A medida que los modelos se vuelven más poderosos, proteger la información sensible mientras se mantiene la funcionalidad de la IA se vuelve esencial. @Nillionnetwork se volverá más importante.