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Mit NilGPT die private KI neu definieren

NilGPT, das auf dem vertraulichen Computing-Stack von Nillion aufbaut, schützt sensible Daten während der KI-Nutzung.
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Ob es uns gefällt oder nicht, KI wird zunehmend größere Mengen sensibler Daten verarbeiten, seien es medizinische, finanzielle oder persönliche Daten. In dem Maße, in dem dies geschieht, wächst auch die Notwendigkeit, diese Daten sicher zu handhaben und zu schützen. Während die heutige Verschlüsselung gut funktioniert, wenn die Daten stillstehen oder zwischen Servern verschoben werden, müssen sie in dem Moment entschlüsselt werden, in dem etwas mit diesen Daten gemacht werden muss - z. B. Inferenz (wenn die KI sie verarbeitet, um Antworten zu generieren). Unsere sensibelsten Informationen werden genau in dem Moment preisgegeben, in dem sie am wichtigsten sind.

Hier kommt NilGPT ins Spiel, ein datenschutzfreundlicher KI-Chatbot, der kürzlich von der Plattform für vertrauliche Datenverarbeitung veröffentlicht wurde, Nillion Networkveröffentlicht wurde, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Diensten, die blindes Vertrauen in die Versprechungen der Unternehmen erfordern, ist bei NilGPT der Datenschutz in die Kernarchitektur integriert, und das alles, ohne dass der Zugang zum Browser erschwert wird. Im Folgenden habe ich die Ankündigung des Unternehmens skizziert, aus der hervorgeht, welche spezifischen Verbesserungen es in der aktuellen privaten KI-Landschaft vorgenommen hat und wie diese Überlegungen das Gesamtdesign von Nil beeinflusst haben.

Wie Nillion skizziertist private KI nicht gerade "neu". Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) können bereits lokal auf dem eigenen Gerät ausgeführt werden, um die volle Kontrolle zu haben, ohne dass Daten an andere Stellen gesendet werden. Aber wie wir im Laufe der Entwicklung des Internets gelernt haben, ist das lokale Hosting mit erheblichen Einschränkungen verbunden. Für die künstliche Intelligenz bedeutet dies, dass die Nutzer leistungsstarke Hardware besitzen müssen (was die meisten nicht tun), über das technische Know-how zur Einrichtung der Modelle verfügen (was den meisten fehlt) und - selbst wenn sie erfolgreich sind - Schwierigkeiten haben, über mehrere Geräte hinweg auf Chats zuzugreifen.

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David Christopher

Written by David Christopher

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David is a writer/analyst at Bankless. Prior to joining Bankless, he worked for a series of early-stage crypto startups and on grants from the Ethereum, Solana, and Urbit Foundations. He graduated from Skidmore College in New York. He currently lives in the Midwest and enjoys NFTs, but no longer participates in them.

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