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AI的支柱是数据——集中式、脆弱、暴露。但未来是这样的：协作、安全和私密地训练模型。#MPC让我们能够对加密数据进行计算，而不会有任何泄露。这是以隐私为先的AI。

传统的AI管道集中原始数据，造成泄露或滥用的巨大风险。MPC改变了游戏规则：多个方可以在不解密的情况下对加密输入进行计算。把它想象成解决一个锁住的谜题，只有最终的画面会显现——没有人看到单个的拼图块。

MPC依赖于像沙密尔秘密分享和安全评估协议（例如，GMW，SPDZ）这样的加密技术。这些概念有几十年的同行评审研究。新的在于工程：MPC的可扩展性足够应对现实世界的AI工作负载，而不仅仅是学术论文。

在Partisia区块链上，MPC不是一个附加功能；它是集成在协议本身中的。

🔒 数据贡献者持有加密股份。

🤝 网络集体计算结果，而不暴露原始数据。

🚀 在一个去中心化层中实现隐私 + 无信任计算。

让我们以医疗保健为例：

医院希望训练一个AI模型用于早期疾病检测。通常，他们需要将数据集中到一个单一的集中式数据库中。这存在风险且监管负担沉重。使用MPC，医院可以保持数据加密和本地存储，同时仍然可以进行协作建模。没有中央故障，没有数据泄露。

MPC曾经似乎是一个瓶颈——对大规模AI来说太慢。但优化的加密协议、硬件加速（GPU）和更好的实现将理论突破变成了生产环境中的实用工具。

MPC不仅关乎隐私；它重新定义了协作：

💳 银行可以共同打击欺诈而无需共享交易日志。

💊 制药公司可以安全地集中研究。

📊 组织可以在不妨碍机密性的情况下进行协作。

这项技术不仅符合GDPR等隐私法规——它体现了这些法规的意图。通过消除可重构的数据集，MPC大幅减少了暴露风险，使审计更加顺畅，并与关心伦理的利益相关者建立信任。

好奇@partisiampc上的MPC如何转变您的AI工作流程？在这里开始探索一个简单的用例示例：gitlab.com/partisiablockc…

AI中的隐私不再是可选的——这是未来。让我们来构建它。

制作者：Betty Sosa