Tác giả: Thành viên cốt lõi của Biteye Viee
Biên tập: Thành viên cốt lõi của Biteye Crush
Bạn có từng nghĩ rằng? Có thể AI sẽ hiểu bạn hơn chính bạn.
Trong kỷ nguyên phát triển của AI, hàng triệu người đã bị lạm dụng dữ liệu cá nhân để huấn luyện ChatGPT, câu nói này có lẽ không còn là một câu hỏi hướng tới tương lai nữa, mà đây là một vấn đề cần được giải quyết ngay lập tức.
Điều này cũng đúng với ngành công nghiệp Bit, trong một lĩnh vực mà thông tin dữ liệu được công khai theo thời gian thực, làm thế nào để vừa đảm bảo được sự tin tưởng của người dùng vừa bảo vệ được quyền riêng tư của họ?
Trong hội nghị TOKEN 2049 vào tháng 9, chủ đề AI đứng trong top 3 về độ nóng, sau khi hội nghị kết thúc, chúng tôi đã nghiên cứu một số dự án AI+Web3 đáng chú ý, trong đó có @nillionnetwork.
01 Nillion là gì?
Nillion đang làm gì? Nói một cách đơn giản, đó là giúp người dùng xử lý và chia sẻ dữ liệu nhạy cảm một cách an toàn mà không tiết lộ thông tin cá nhân, còn được gọi là "máy tính mù" đầu tiên dành cho con người.
Hãy tưởng tượng xem, việc phát triển mô hình AI cá nhân hóa ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu cá nhân của người dùng, bạn có tin tưởng giao toàn bộ dữ liệu của mình cho AI không?
Vấn đề ở đây là, nếu quyền riêng tư của dữ liệu cá nhân không được bảo vệ, thì sẽ không thể thúc đẩy sự phát triển của AI cá nhân hóa dựa trên dữ liệu riêng tư.
Không lạ gì khi đội ngũ phát triển đến từ những công ty nổi tiếng như Uber, Coinbase, Goldman Sachs đã mất nhiều năm để cố gắng giải quyết vấn đề này.
02 Làm thế nào để thực hiện "tính toán mù"?
Mạng lưới Nillion bao gồm hai mạng song song và phụ thuộc lẫn nhau: Lớp điều phối và Lớp sắp xếp.
- Lớp điều phối (NilChain) chịu trách nhiệm điều phối các hoạt động lưu trữ và thanh toán tính toán mù trên mạng. Tương tự như quầy lễ tân quản lý việc mượn và trả sách, đảm bảo mọi giao dịch diễn ra suôn sẻ.
- Lớp sắp xếp (Petnet) sử dụng các công nghệ tăng cường quyền riêng tư như MPC để bảo vệ dữ liệu tĩnh và thực hiện tính toán mù. Tương tự như các phòng đọc sách trong thư viện, nơi mà độc giả có thể sử dụng các công cụ bảo vệ quyền riêng tư đặc biệt (như tính toán đa phương MPC) để đọc và phân tích sách mà không cần mở sách ra. Bằng cách này, khi phân tích dữ liệu, có thể đảm bảo quyền riêng tư của mình không bị xâm phạm, đồng thời vẫn có thể nhận được thông tin cần thiết. Ví dụ, mỗi nút tham gia vào quá trình tính toán sẽ thông qua "chia sẻ" khóa và thông tin giao dịch để hoàn thành giao dịch mà không cần trực tiếp truy cập vào private key của người dùng.
03 Làm thế nào để triển khai? Ví dụ về ứng dụng của Nillion ở các lĩnh vực khác nhau
Hiện nay, hầu hết các dự án AI+Web3 chỉ là những ý tưởng ấn tượng, nhưng khi triển khai lại mờ nhạt. Tâm lý FOMO không tan biến, càng lên cao càng dễ trở thành "trò câu khách".
Đối với người dùng, điều Nillion làm tốt hơn là có một số ứng dụng thực tế khả thi và cũng hợp tác với nhiều dự án khác.
Ví dụ, trong lĩnh vực y tế, bệnh nhân có thể chia sẻ dữ liệu gen của mình một cách an toàn để nhận được lời khuyên sức khỏe cá nhân hóa, mà không phải lo lắng về rò rỉ thông tin riêng tư.
Trong lĩnh vực tài chính, người dùng có thể sử dụng nền tảng giao dịch mã hóa để giao dịch, đồng thời đảm bảo dữ liệu giao dịch của họ không bị truy cập bởi bên thứ ba.
Ngoài ra, trong các ứng dụng Bit, Nillion cho phép người dùng xử lý dữ liệu nhạy cảm trên chuỗi mà không cần công khai, do đó mở rộng phạm vi cho các ứng dụng phi tập trung.
Một số dự án trong hệ sinh thái Nillion hiện tại (một phần)
Hiện tại, Nillion đã thiết lập quan hệ hợp tác với các dự án trong nhiều lĩnh vực, bao gồm trí tuệ nhân tạo, chăm sóc sức khỏe, tài chính phi tập trung (DeFi), cơ sở hạ tầng, ví, tổ chức tự trị phi tập trung (DAO), xác thực danh tính và trò chơi.
Ví dụ, trong lĩnh vực AI, Nillion hợp tác với các dự án như Ritual, Rainfall và Skillful AI để thúc đẩy ứng dụng tính toán an toàn trong AI cá nhân hóa.
Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các đối tác như Agerate và MonadicDNA đang khám phá cách sử dụng Nillion để chia sẻ và phân tích dữ liệu bệnh nhân một cách an toàn.
Ngoài ra, vào tháng trước, Nillion vừa công bố tích hợp giao thức NEAR, đưa vào các tính năng tính toán mù và lưu trữ mù. Bằng cách kết hợp tính năng tính toán mù của Nillion với xử lý giao dịch của NEAR, Nillion và NEAR sẽ hỗ trợ quyền riêng tư dữ liệu theo mô-đun, quản lý dữ liệu riêng tư và AI riêng tư.
04 Người dùng thông thường tham gia như thế nào?
Mạng thử nghiệm Nillion bao gồm mạng thử nghiệm NilChain và mạng thử nghiệm Petnet.
- Cách 1: Bạn có thể tương tác với mạng thử nghiệm NilChain bằng cách sử dụng token thử nghiệm NIL. Hãy làm theo hướng dẫn sau để tạo ví kết nối với mạng thử nghiệm NilChain, sử dụng Testnet Faucet để nhận token và tương tác với token NIL trên mạng thử nghiệm NilChain.
- Cách 2: Các nhà phát triển có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình Nada để viết các ứng dụng mù và kết nối chúng với mạng thử nghiệm Petnet.
Cách thứ hai phù hợp hơn với những người dùng có một số kỹ năng kỹ thuật. Cách thứ nhất khá đơn giản, nếu bạn vẫn đang theo đuổi hội chứng sợ bỏ lỡ (FOMO) về AI, hãy thử làm một chút.
Vui lòng tham khảo hướng dẫn mạng thử nghiệm chính thức để biết thêm chi tiết.
05 Tóm lại
OpenAI liên tiếp "ăn kiện", Microsoft Copilot vướng vào bê bối rò rỉ thông tin cá nhân. Trong tương lai, quyền riêng tư và an ninh dữ liệu có thể quan trọng hơn chúng ta tưởng. Như vậy, vừa được hưởng tiện ích của AI, vừa có thể yên tâm bảo vệ thông tin cá nhân, đây sẽ trở thành một vấn đề xã hội không thể bỏ qua.
