Конфиденциальность данных в ИИ становится критической проблемой. Текущие системы требуют раскрытия данных, чтобы ИИ мог учиться на них, что создает риски для чувствительной информации. @nillionnetwork выпустила свой дорожную карту на 2025 год для создания инфраструктуры "слепых вычислений", где ИИ может обрабатывать данные, не видя их. + Фаза 0 (Q2): Они сосредоточились на распределенном хранении с шифрованием, что позволило выполнять частные запросы LLM + Фаза 1 (Q3): Модели ИИ могут выполнять вычисления на частных данных, сохраняя возможность аудита (@Tickrdotapp уже доступен, другие продукты инфраструктуры в разработке) + Фаза 2 (Q4): Инструменты разработки и интерфейсы для ускорения внедрения Мы все знаем, что используя @nillionnetwork, системы ИИ могут изучать шаблоны и предоставлять инсайты, не получая доступ к сырым данным. > Технология ZK сопроцессинга расширяет возможности для операций ИИ/МЛ > Создает инфраструктуру для частного машинного обучения в больших масштабах > Объединяет обработку ИИ + принципы децентрализации Это решает растущие опасения по поводу раскрытия данных в обучении ИИ. По мере того как модели становятся мощнее, защита чувствительной информации при сохранении функциональности ИИ становится необходимой. @nillionnetwork станет еще более важным.