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Redéfinir l'IA privée avec NilGPT

NilGPT, construit sur la pile informatique confidentielle de Nillion, protège les données sensibles lors de l'utilisation de l'IA.
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Que nous le voulions ou non, l'IA traitera de plus en plus de données sensibles, qu'elles soient médicales, financières ou personnelles. À mesure que ce phénomène s'amplifie, il devient impératif que ces données soient traitées de manière sûre et sécurisée. Si le cryptage actuel fonctionne très bien lorsque les données sont immobiles ou se déplacent entre les serveurs, dès qu'il faut faire quelque chose avec ces données - c'est-à-dire l'inférence (lorsque l'IA les traite pour générer des réponses) - il faut les décrypter. Nos informations les plus sensibles sont exposées au moment précis où elles sont le plus importantes.

Voici NilGPT, un chatbot d'IA respectueux de la vie privée, récemment lancé par la plateforme informatique confidentielle, Nillion Networkpour relever ces défis. Contrairement aux services d'IA traditionnels qui nécessitent une confiance aveugle dans les promesses des entreprises, NilGPT intègre la protection de la vie privée dans son architecture de base, tout en restant abordable et facilement accessible dans votre navigateur. Vous trouverez ci-dessous les grandes lignes de leur annonce, qui montre les améliorations spécifiques qu'ils ont apportées au paysage actuel de l'IA privée, ainsi que la manière dont ces considérations ont influencé la conception globale de Nil.

Comme le souligne Nillionl'IA privée n'est pas exactement "nouvelle". Les grands modèles de langage (LLM) peuvent déjà être exécutés localement sur votre propre appareil pour un contrôle total, sans que les données ne soient envoyées ailleurs. Mais, comme nous l'avons appris tout au long du développement de l'internet, l'hébergement local s'accompagne de limitations importantes. Pour l'IA, cela signifie que les utilisateurs doivent posséder un matériel puissant (ce qui n'est pas le cas de la plupart d'entre eux), disposer de l'expertise technique nécessaire pour mettre en place des modèles (ce qui n'est pas le cas de la plupart d'entre eux) et, même s'ils y parviennent, avoir du mal à accéder aux chats sur plusieurs appareils.

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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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