A privacidade de dados na IA está se tornando uma questão crítica. Os sistemas atuais exigem a exposição de dados para que a IA aprenda com eles, criando riscos para informações confidenciais. @nillionnetwork lançou seu roteiro de 2025 para construir uma infraestrutura de "computação cega" onde a IA pode processar dados sem realmente vê-los. + Fase 0 (Q2): Eles se concentraram no armazenamento distribuído com criptografia que permitia consultas LLM privadas + Fase 1 (Q3): Os modelos de IA podem realizar cálculos em dados privados, mantendo a auditabilidade (@Tickrdotapp já lançado, mais produtos de infraestrutura estão em andamento) + Fase 2 (Q4): Ferramentas e interfaces de desenvolvimento para acelerar a adoção Todos nós sabemos que, usando @nillionnetwork, os sistemas de IA podem aprender padrões e fornecer insights sem acessar informações brutas. > tecnologia de coprocessamento ZK expande recursos para operações de IA/ML > Cria infraestrutura para aprendizado de máquina privado em escala > Combina processamento de IA + princípios de descentralização Isso aborda as crescentes preocupações sobre a exposição de dados no treinamento de IA. À medida que os modelos se tornam mais poderosos, proteger informações confidenciais enquanto mantém a funcionalidade de IA torna-se essencial. @nillionnetwork se tornará mais importante.