La privacy dei dati nell'IA sta diventando un problema critico. I sistemi attuali richiedono l'esposizione dei dati affinché l'IA possa apprendere da essi, creando rischi per le informazioni sensibili. @nillionnetwork ha rilasciato la sua roadmap per il 2025 per costruire un'infrastruttura di "calcolo cieco" in cui l'IA può elaborare dati senza vederli effettivamente. + Fase 0 (Q2): Si sono concentrati su storage distribuito con crittografia che ha permesso query LLM private + Fase 1 (Q3): I modelli di IA possono eseguire calcoli su dati privati mantenendo l'auditabilità (@Tickrdotapp già disponibile, altri prodotti infrastrutturali sono in arrivo) + Fase 2 (Q4): Strumenti di sviluppo e interfacce per accelerare l'adozione Sappiamo tutti che utilizzando @nillionnetwork, i sistemi di IA possono apprendere schemi e fornire approfondimenti senza accedere alle informazioni grezze. > La tecnologia di coprocessamento ZK espande le capacità per le operazioni di IA/ML > Crea un'infrastruttura per l'apprendimento automatico privato su larga scala > Combina l'elaborazione dell'IA con i principi di decentralizzazione Questo affronta le crescenti preoccupazioni riguardo all'esposizione dei dati nell'addestramento dell'IA. Man mano che i modelli diventano più potenti, proteggere le informazioni sensibili mantenendo la funzionalità dell'IA diventa essenziale. @nillionnetwork diventerà sempre più importante.