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AIのバックボーンはデータです—中央集権的で脆弱、さらけ出されています。しかし、未来はここにあります：協力的に、安全に、プライベートにモデルをトレーニングすることです。#MPCは、単一の漏洩もなく暗号化されたデータで計算することを可能にします。これがプライバシー最優先のAIです。

従来のAIパイプラインは生データを中央集権化し、漏洩や悪用のリスクを大きくしています。MPCはゲームを変えます：複数の当事者が暗号化された入力に対して計算することができ、決してそれを復号化しません。最終的な画像だけが現れるロックされたパズルを解くことだと思ってください—誰も個々のピースを見ることはありません。

MPCは、シャミールの秘密分散や安全な評価プロトコル（例：GMW、SPDZ）のような暗号技術に依存しています。これらの概念は数十年にわたる査読済み研究があります。新しいのはエンジニアリングです：MPCは、学術論文だけでなく、実世界のAIの負荷に耐えられるほどスケーラブルです。

Partisia Blockchainでは、MPCはアドオンではなく、プロトコル自体に統合されています。

🔒 データ提供者は暗号化された共有を保持しています。

🤝 ネットワークは生データを公開せずに結果を共同で計算します。

🚀 プライバシー + トラストレス計算を一つの分散型レイヤーに。

医療を例として見てみましょう：

病院は早期疾病検出のためにAIモデルをトレーニングしたいと考えています。通常、彼らはデータを単一の集中型データベースにプールする必要があります。リスクが高く、規制も厳しいです。MPCを使用することで、病院はデータを暗号化されたまま保持し、ローカルでありながら共同でモデルをトレーニングできます。中央集権的な失敗もありません。漏洩もありません。

MPCはかつてボトルネックのように見えました—大規模なAIには遅すぎました。しかし、最適化された暗号プロトコル、ハードウェアアクセラレーション（GPU）、およびより良い実装により、理論的なブレークスルーが実用的なツールに変わりました。

MPCはプライバシーだけでなく、コラボレーションを再定義します：

💳 銀行は取引ログを共有せずに一緒に詐欺と戦うことができます。

💊 製薬会社は安全に研究をプールできます。

📊 組織は機密性を損なうことなく協力できます。

この技術はGDPRのようなプライバシー規制を満たすだけでなく、その意図を具現化しています。再構築可能なデータセットを排除することで、MPCはリスクを大幅に減少させ、監査をスムーズにし、倫理に関心を持つステークホルダーとの信頼を築きます。

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AIにおけるプライバシーはもはやオプションではありません—それは未来です。私たちでそれを構築しましょう。

作成者：ベティ・ソーサ