Quyền riêng tư dữ liệu trong AI đang trở thành một vấn đề quan trọng. Các hệ thống hiện tại yêu cầu phải tiết lộ dữ liệu để AI có thể học hỏi từ đó, tạo ra rủi ro cho thông tin nhạy cảm. @nillionnetwork đã phát hành lộ trình 2025 của họ để xây dựng cơ sở hạ tầng "tính toán mù" nơi AI có thể xử lý dữ liệu mà không thực sự nhìn thấy nó. + Giai đoạn 0 (Q2): Họ tập trung vào lưu trữ phân tán với mã hóa cho phép truy vấn LLM riêng tư + Giai đoạn 1 (Q3): Các mô hình AI có thể thực hiện tính toán trên dữ liệu riêng tư trong khi vẫn duy trì khả năng kiểm toán (@Tickrdotapp đã ra mắt, nhiều sản phẩm hạ tầng khác đang trong quá trình phát triển) + Giai đoạn 2 (Q4): Công cụ phát triển & giao diện để tăng tốc độ áp dụng Chúng ta đều biết rằng bằng cách sử dụng @nillionnetwork, các hệ thống AI có thể học các mẫu và cung cấp thông tin mà không cần truy cập vào thông tin thô. > Công nghệ đồng xử lý ZK mở rộng khả năng cho các hoạt động AI/ML > Tạo ra cơ sở hạ tầng cho học máy riêng tư quy mô lớn > Kết hợp xử lý AI + nguyên tắc phi tập trung Điều này giải quyết những lo ngại ngày càng tăng về việc lộ dữ liệu trong đào tạo AI. Khi các mô hình trở nên mạnh mẽ hơn, việc bảo vệ thông tin nhạy cảm trong khi vẫn duy trì chức năng của AI trở nên thiết yếu. @nillionnetwork sẽ trở nên quan trọng hơn.