Privasi data dalam AI menjadi masalah kritis. Sistem saat ini memerlukan data ekspos agar AI dapat belajar darinya, menciptakan risiko untuk informasi sensitif. @nillionnetwork merilis peta jalan 2025 mereka untuk membangun infra "komputasi buta" di mana AI dapat memproses data tanpa benar-benar melihatnya. + Fase 0 (Q2): Mereka berfokus pada penyimpanan terdistribusi dengan enkripsi yang memungkinkan kueri LLM pribadi + Fase 1 (Q3): Model AI dapat melakukan perhitungan pada data pribadi sambil mempertahankan auditabilitas (@Tickrdotapp sudah keluar, lebih banyak produk infra sedang berlangsung) + Fase 2 (Q4): Alat & antarmuka pengembang untuk mempercepat adopsi Kita semua tahu dengan menggunakan @nillionnetwork, sistem AI dapat mempelajari pola & memberikan wawasan tanpa mengakses informasi mentah. > teknologi coprocessing ZK memperluas kemampuan untuk operasi AI/ML > Membuat infra untuk pembelajaran mesin privat dalam skala besar > Menggabungkan prinsip pemrosesan AI + desentralisasi Ini mengatasi kekhawatiran yang berkembang tentang paparan data dalam pelatihan AI. Saat model menjadi lebih kuat, melindungi informasi sensitif sambil mempertahankan fungsionalitas AI menjadi penting. @nillionnetwork akan menjadi lebih penting.