AI におけるデータ プライバシーは重要な問題になりつつあります。現在のシステムでは、AI がそこから学習するためにデータを公開する必要があり、機密情報のリスクが生じています。 @nillionnetwork、AI が実際にデータを見なくてもデータを処理できる「ブラインド コンピューティング」インフラを構築するための 2025 年のロードマップを発表しました。 + フェーズ 0 (第 2 四半期): プライベート LLM クエリを可能にする暗号化を備えた分散ストレージに焦点を当てました + フェーズ 1 (第 3 四半期): AI モデルは、監査可能性を維持しながら個人データに対して計算を実行できます (@Tickrdotappすでにリリースされており、より多くのインフラ製品が進行中です) + フェーズ 2 (第 4 四半期): 導入を加速するための開発ツールとインターフェイス @nillionnetworkを使用することで、AI システムは生の情報にアクセスすることなくパターンを学習し、洞察を提供できることは誰もが知っています。 > ZK コプロセシング技術により、AI/ML 運用の能力が拡張されます > プライベート機械学習のためのインフラを大規模に作成 > AI処理+分散化の原則を組み合わせる これにより、AI トレーニングにおけるデータ漏洩に関する懸念の高まりが解決されます。 モデルがより強力になるにつれて、AI 機能を維持しながら機密情報を保護することが不可欠になります。@nillionnetworkはより重要になります。