Gegevensprivacy in AI wordt een kritisch probleem. Huidige systemen vereisen het blootstellen van gegevens zodat AI ervan kan leren, wat risico's met zich meebrengt voor gevoelige informatie. @nillionnetwork heeft hun roadmap voor 2025 vrijgegeven om infrastructuur voor "blind computing" te bouwen, waar AI gegevens kan verwerken zonder deze daadwerkelijk te zien. + Fase 0 (Q2): Ze richtten zich op gedistribueerde opslag met encryptie die privé LLM-queries mogelijk maakte. + Fase 1 (Q3): AI-modellen kunnen berekeningen uitvoeren op privégegevens terwijl ze de controle behouden (@Tickrdotapp is al uit, meer infrastructuurproducten zijn in de maak). + Fase 2 (Q4): Ontwikkeltools en interfaces om de adoptie te versnellen. We weten allemaal dat door gebruik te maken van @nillionnetwork, AI-systemen patronen kunnen leren en inzichten kunnen bieden zonder toegang te hebben tot ruwe informatie. > ZK coprocessing-technologie breidt de mogelijkheden uit voor AI/ML-operaties. > Creëert infrastructuur voor privé machine learning op grote schaal. > Combineert AI-verwerking + decentralisatieprincipes. Dit pakt de groeiende zorgen aan over gegevensblootstelling in AI-training. Naarmate modellen krachtiger worden, wordt het essentieel om gevoelige informatie te beschermen terwijl de functionaliteit van AI behouden blijft. @nillionnetwork zal belangrijker worden.