Saya membaca laporan ini dan sejujurnya, itu sangat membantu. Berikut adalah beberapa hal yang saya ambil... Kebutuhan yang jelas untuk privasi institusional Ambil contoh pemerintah yang disebutkan. tl; dr → Mereka dilaporkan menggunakan proses digital yang lemah yang mengekspos data pemilih yang sensitif. Kita berbicara tentang nama lengkap, nomor ID, dan bahkan pilihan pemungutan suara yang dapat diakses publik. Ini bukan hanya kegagalan teknis. Ini adalah kegagalan privasi. Jika sistem seperti yang dibangun oleh Zama, dan Fhenix digunakan, ini bisa dimainkan dengan sangat berbeda: ▸ ZK (Zero-Knowledge proofs) → membuktikan seseorang memilih tanpa mengungkapkan siapa atau apa yang mereka pilih ▸ HE (Enkripsi Homomorfik) → memproses suara saat tetap dienkripsi ▸ MPC (Komputasi Multi-Pihak) → mendistribusikan kontrol sehingga tidak ada satu pihak pun yang dapat mengekspos semuanya Hasilnya? Risiko operasional yang lebih rendah, mengurangi biaya, dan tidak ada kerusakan reputasi. Inilah sebabnya mengapa orang-orang seperti @VitalikButerin berulang kali menekankan bahwa privasi bukanlah opsional. Ini mendasar. Pada titik ini, lebih dari sekadar keuangan yang membutuhkan privasi. Privasi menjadi lapisan infrastruktur inti di seberang: • Pembayaran dan stablecoin • DeFi dan RWA • Sistem AI • Catatan kesehatan • Sistem identitas • Infrastruktur nasional Proyek seperti @aztecnetwork, @MantaNetwork, dan lapisan komputasi seperti @zama membangun fondasi ini. Pada titik ini, lebih dari sekadar keuangan yang membutuhkan privasi. ➤ Privasi = berlaku di seluruh pembayaran, identitas, tata kelola, AI, perawatan kesehatan, dan sistem perusahaan ▸ Aplikasi seperti @RAILGUN_Project, @TornadoCash, @0xfairblock, @0xPrivacypools, @zkPass, dan @Rarimo_protocol sudah mengaktifkan transaksi pribadi dan verifikasi identitas pribadi. ➤ Status bersama pribadi >> memungkinkan interaksi blockchain rahasia ▸ Pengguna dan institusi dapat berinteraksi secara onchain tanpa mengekspos saldo, identitas, atau data operasional. ➤ >> DeFi Pribadi memungkinkan pinjaman, pembayaran, dan manajemen aset tanpa mengekspos riwayat keuangan ▸ Dompet privasi seperti @0xFrame, @ambire, @hinkal_protocol, @brave, dan @Rabby_io memberi pengguna kendali atas jejak keuangan mereka. ➤ >> identitas pribadi memungkinkan pengguna untuk membuktikan kredensial tanpa mengekspos data pribadi ▸ Solusi seperti Anon Aadhaar dan @humntech memungkinkan verifikasi tanpa mengungkapkan informasi yang mendasarinya. ➤ Inferensi pribadi >> Saat ini, ketika Anda menggunakan alat AI dari perusahaan seperti OpenAI, petunjuk dan output Anda mungkin melewati server terpusat. Inferensi yang menjaga privasi memastikan: • Perintah Anda tetap dienkripsi • Data Anda tidak terekspos • Bahkan penyedia AI tidak dapat melihat input sensitif ▸ Lapisan komputasi rahasia seperti @OasisProtocol dan @fhenix memungkinkan aplikasi beroperasi tanpa mengekspos input atau output. Dan terakhir, pembelajaran mesin yang menjaga privasi memungkinkan model untuk melatih data terenkripsi tanpa mengekspos kumpulan data yang mendasarinya. Ini berarti rumah sakit, pemerintah, dan perusahaan dapat berkolaborasi tanpa membocorkan informasi sensitif. ▸ Infra FHE seperti @zama memungkinkan komputasi langsung pada data terenkripsi. Takeaway terbesar? Privasi menjadi lapisan dasar untuk infrastruktur digital itu sendiri. Proyek-proyek yang memecahkan ini hari ini mendesain ulang cara kerja kepercayaan di dunia digital.