تُعدّ شفافية البلوك تشين مفيدة للمعاملات، لكنها تخلق مفاضلة صعبة عندما تكون البيانات نفسها حساسة.
فكّر في وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتعاملون مع معلومات خاصة، أو أنظمة التداول التي تعمل باستراتيجيات قيّمة.
المشكلة ليست مجرد تخزين هذه البيانات، بل تكمن الصعوبة الأكبر في استخدامها دون كشفها.
تعالج Nillion هذا الأمر عبر الحوسبة العمياء، التي تتيح تخزين البيانات المشفّرة ومعالجتها دون الكشف عن المعلومات الأساسية.
وهذا ينقل نموذج الخصوصية من «إخفاء البيانات بعد معالجتها» إلى «حماية البيانات أثناء معالجتها».
قد يكون لذلك أهمية في مدخلات الذكاء الاصطناعي الخاصة وبيانات التداول وغيرها من التطبيقات التي تتطلب السرية.
لكن لا يزال على هذه التقنية أن تثبت جدارتها. فالقابلية للتوسع، وزمن الاستجابة، والأمان، والتكلفة، واعتماد المطورين لها فعليًا، كلها عوامل أهم بكثير من الفكرة وحدها.
فهل يمكن أن تصبح الحوسبة المشفّرة بنية تحتية عملية للجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين؟
فكّر في وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتعاملون مع معلومات خاصة، أو أنظمة التداول التي تعمل باستراتيجيات قيّمة.
المشكلة ليست مجرد تخزين هذه البيانات، بل تكمن الصعوبة الأكبر في استخدامها دون كشفها.
تعالج Nillion هذا الأمر عبر الحوسبة العمياء، التي تتيح تخزين البيانات المشفّرة ومعالجتها دون الكشف عن المعلومات الأساسية.
وهذا ينقل نموذج الخصوصية من «إخفاء البيانات بعد معالجتها» إلى «حماية البيانات أثناء معالجتها».
قد يكون لذلك أهمية في مدخلات الذكاء الاصطناعي الخاصة وبيانات التداول وغيرها من التطبيقات التي تتطلب السرية.
لكن لا يزال على هذه التقنية أن تثبت جدارتها. فالقابلية للتوسع، وزمن الاستجابة، والأمان، والتكلفة، واعتماد المطورين لها فعليًا، كلها عوامل أهم بكثير من الفكرة وحدها.
فهل يمكن أن تصبح الحوسبة المشفّرة بنية تحتية عملية للجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين؟