AI中的數據隱私正成為一個關鍵問題。當前系統需要暴露數據以便AI從中學習，這為敏感信息帶來風險。 @nillionnetwork 發布了他們的2025年路線圖，旨在建立"盲計算"基礎設施，使AI能在不實際查看數據的情況下處理數據。 + 第0階段（Q2）：他們專注於具有加密的分佈式存儲，允許私密的LLM查詢 + 第1階段（Q3）：AI模型可以在保持可審計性的同時對私密數據進行計算（@Tickrdotapp已經推出，更多基礎設施產品正在開發中） + 第2階段（Q4）：開發工具和接口以加速採用 我們都知道，通過使用@nillionnetwork，AI系統可以學習模式並提供見解，而無需訪問原始信息。 > ZK協處理技術擴展了AI/ML操作的能力 > 為大規模私有機器學習創造基礎設施 > 結合AI處理和去中心化原則 這解決了對AI訓練中數據暴露日益增長的擔憂。 隨著模型變得越來越強大，保護敏感信息同時保持AI功能變得至關重要。@nillionnetwork將變得更加重要。