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Yannick Schrade riflette questa nuova realtà in questo modo: Il privacy computing distribuito è l’anello mancante nei sistemi distribuiti. Con i modelli di intelligenza artificiale che diventano sempre più importanti nel processo decisionale in tutti i settori, la capacità di eseguire calcoli in un ambiente completamente criptato non è auspicabile.

Schrade ha indicato il potenziale dell’intelligenza artificiale confidenziale e della finanza decentralizzata confidenziale (DeFi) come esempi di ciò che potrebbero essere tali tecnologie: Come integrare facilmente forti misure di privacy senza compromettere l’accessibilità per gli utenti.

Le aziende che stanno sperimentando tecnologie che migliorano la privacy si trovano ad operare in situazioni complesse. Come ha osservato Schrade, le aziende Web2 tradizionali sono ben consapevoli dell’importanza della privacy, e ciò è dovuto sia ai requisiti normativi che alla logica aziendale. Al contrario, è solo di recente che l’ecosistema Web3 ha iniziato ad adottare soluzioni incentrate sulla privacy su larga scala.

Se garantire la privacy sta diventando impensabile, spesso va a scapito dell’esperienza dell’utente. A causa dell’adozione massiccia del privacy computing, Schrade afferma che l’utente finale non dovrebbe accorgersi di utilizzare una tecnologia informatica orientata alla privacy. Efficienza, bassa latenza e design intuitivo sono essenziali, soprattutto nelle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale che richiedono un’elevata potenza di calcolo.

Anche Shahaf Bar-Geffen, CEO di COTI, ha parlato dell’importante ruolo dell’intelligenza artificiale nel plasmare il futuro delle tecnologie per la privacy.

Bar-Geffen ha sottolineato la crescente importanza dell’apprendimento federato, che consente alle organizzazioni di addestrare modelli di intelligenza artificiale su set di dati distribuiti senza fornire dati grezzi.

Questa innovazione è particolarmente importante in settori sensibili come la sanità e la finanza, dove la conformità e la sicurezza dei dati sono fondamentali. Bar-Geffen ha anche sottolineato che la tecnologia della privacy è importante perché l’intelligenza artificiale si basa su enormi quantità di dati.

´Con l’evoluzione del modello, aumenta la necessità di un apprendimento privato. Henry de Valence, fondatore di Penumbra Labs, offre un approccio convincente per bilanciare questi due fattori in un’epoca in cui privacy e facilità d’uso sono spesso in contrasto. De Valens sottolinea l’importanza di adattare i sistemi di crittografia alle aspettative degli utenti.

el caso della blockchain, la crittografia è il prodotto, ha sottolineato De Valens, secondo il quale quando gli utenti si imbattono in inaspettate lacune nella sicurezza, emergono rischi come l’hacking e le perdite finanziarie. Allo stesso modo, Penumbra mira a semplificare la privacy consentendo agli utenti di interagire facilmente senza la necessità di conoscenze tecniche.