C'è così tanto clamore al giorno d'oggi riguardo a #AI , privacy e decentralizzazione che è facile perdersi nel gergo. Ecco perché quando ho sentito il Dr. Chen Feng—Professore Associato alla UBC e Capo della Ricerca presso AutonomysNetwork —nel podcast Spilling the TEE, mi sono messo dritto. Come miner sociale di @DAO Labs ’ Autonomys HUB, ho seguito da vicino il nostro settore, e l'opinione del Dr. Feng sugli Ambienti di Esecuzione Fidati e #ConfidentialAI è assolutamente fondamentale per chiunque stia costruendo in Web3 e AI.
Il Dr. Feng l'ha riassunto splendidamente in una frase che mi è rimasta impressa:
Lui paragona i TEEs ai castelli. Immagina di eseguire il tuo codice AI e i tuoi dati all'interno di una fortezza di cui ti fidi, anche se si trova su un computer di qualcun altro. Questo è ciò che fanno i TEEs. Creano zone sicure e isolate in modo che i tuoi modelli possano calcolare in modo privato e con integrità. In una rete in cui il calcolo è disperso su macchine che non controlli, quella garanzia conta più che mai.
Potresti aver sentito parlare di altre tecnologie per la privacy—prove a conoscenza zero, calcolo multi-party, crittografia omomorfa completamente. Offrono garanzie teoriche affascinanti, ma non sono pronte per i carichi di lavoro AI del mondo reale di oggi. Il Dr. Feng sottolinea che se aspettiamo che quei metodi raggiungano il passo, potremmo dover aspettare molto tempo. I TEEs, d'altra parte, offrono privacy pratica con solo il cinque percento di sovraccarico. Questo è abbastanza veloce per eseguire compiti intensivi di GPU senza sudare.
Per capire davvero perché i TEEs siano importanti, ecco i motivi principali per cui si distinguono oggi:
Questo è esattamente il motivo per cui #AutonomysNetwork ha integrato profondamente i TEEs nella sua infrastruttura. Senza privacy, l'AI non può essere fidata. Senza fiducia, non può scalare. Stiamo creando un ambiente incentrato sulla privacy in cui modelli e dati rimangono protetti a ogni passo.
Forse la parte più emozionante è ciò che verrà dopo: miliardi di agenti AI che agiscono on-chain, negoziando, transando e aiutandoci ad automatizzare compiti complessi.
Ma scalare la privacy per miliardi di agenti AI porta a un insieme completamente nuovo di sfide: ecco perché è così importante.
Se gli agenti AI verranno trattati come utenti nelle nostre reti, meritano la stessa riservatezza che richiediamo per noi stessi. Ma scalare la privacy per miliardi di agenti non è una piccola impresa. La soluzione proposta dal Dr. Feng è combinare i TEEs con potenti GPU come l'H100 di NVIDIA e assegnare ambienti sicuri a livello di applicazione piuttosto che a ciascun singolo agente. Questo mantiene il sistema efficiente, previene colli di bottiglia e protegge comunque i dati di ogni agente.
Queste idee sono già in fase di test nel mondo reale. Il Dr. Feng ha condiviso un progetto pilota nella Columbia Britannica, dove il venti percento dei residenti non ha un medico di famiglia. Questo progetto utilizza medici AI decentralizzati alimentati da TEEs e modelli on-chain per contribuire a colmare quella lacuna. L'obiettivo non è sostituire i medici umani, ma dimostrare che la tecnologia può garantire privacy, accessibilità e convenienza prima di affrontare le difficoltà normative.
Il quadro generale che il Dr. Feng ha dipinto è ugualmente urgente. Se la superintelligenza è controllata solo da un pugno di aziende, quella concentrazione di potere rappresenta un immenso rischio. Abbiamo bisogno di alternative decentralizzate costruite su basi open-source, modelli di incentivazione Web3 e, soprattutto, TEEs per fornire uno strato di fiducia. Come ha detto il Dr. Feng, costruire un futuro migliore per l'AI che sia privato, decentralizzato e giusto dipende dalle scelte che facciamo e dal lavoro che iniziamo oggi.
Questo è esattamente ciò che Autonomys sta costruendo — ecco perché sono orgoglioso di contribuire attraverso il DAO Labs SocialMining Autonomys HUB. Condivido questo perché è importante—per ogni costruttore, ricercatore ed entusiasta nel nostro settore.#BinanceAlpha $BNB
