プライバシーを守るインフラは、新たな形のロックインを生み出す可能性があります。開発者はデータを保護できる一方で、その処理を担うシステムに依存するようになるおそれがあります。

Nillionのブラインド計算を使えば、基礎となる値を明かすことなく、機密情報を扱うアプリケーションを動作させることができます。しかし、特定のプライバシー保護型実行環境を前提にAIワークフローを設計すると、そのワークフローを別の環境に移す際に、データの保存方法や処理方法、連携方法の変更が必要になる場合があります。

システムレベルでの制約は、アーキテクチャへの依存です。アプリケーションが特定の計算モデルに深く依存するほど、元のデータの機密性と安全性が保たれていても、インフラの切り替えにかかるコストは高くなる可能性があります。

ここに、プライバシーと可搬性の間の緊張関係が生まれます。機密情報を保護することには価値がありますが、開発者には、重要なワークフローを一から作り直すことなく、インフラを進化させる自由も必要です。

Nillionが長期的に強みを発揮できるかどうかは、開発者がアプリケーションを移行・適応させる柔軟性を損なわずに、プライバシーを保護する計算を利用できるかにかかっています。

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