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人工智慧（AI）已演變為組織的重要資產，現在有四分之三的組織利用它來提升創新、效率和增長。分析師預測，到2026年，80%的企業將使用AI驅動的應用程序，顯著改變各行各業。市場和廣告行業走在前沿，利用AI來獲得競爭優勢。然而，隨著AI的普及，關於數據機密性的擔憂也隨之而來，特別是關於在訓練AI系統中使用敏感的商業和個人信息。確保機密性對於安全至關重要，同時也是建立AI驅動決策中的信任和公平的基礎。 AI的挑戰，通常被稱為「黑箱問題」，突顯了AI系統中透明度的需求。用戶經常難以理解AI如何做出決策，這引發了對問責制和道德標準的擔憂。隱私問題因個人數據的處理而加劇，數據主權成為一個關鍵考量，尤其是在跨境數據流動的情況下。隨著AI越來越多地影響我們的生活，公司面臨著確保安全的雙重挑戰，同時還要找到在不妨礙用戶隱私的情況下實現AI應用貨幣化的方法。機密AI作為這些挑戰的解決方案，強調安全的數據處理和決策過程。 在iExec，對機密計算的關注確保敏感數據在整個AI工作流程中保持受保護。通過利用區塊鏈技術，iExec增強了AI過程的可驗證性和可信度，允許利益相關者跟踪每一步並驗證結果。機密AI與區塊鏈的整合不僅保護數據，還提供了一個在保持用戶隱私的同時實現AI應用貨幣化的框架。隨著這一領域的持續進展，機密AI的未來看起來充滿希望，持續的發展旨在增強AI應用中的安全性、透明度和道德考量。

隨著去中心化機密計算（DeCC）在 2024 年逐漸受到重視，iExec 自 2018 年以來一直是該領域的先驅，將機密計算與區塊鏈相結合。iExec 與英特爾合作，為以太坊企業聯盟推出了首個可信計算規範，為 Web3 中的安全數據處理奠定了基礎。到 2019 年，iExec 成為首個加入機密計算聯盟的 Web3 公司，鞏固了其在去中心化數據保護中的角色。這些早期的創新為 DeCC 鋪平了道路，重新定義了 Web3 環境中的數據隱私和安全。 機密計算是 DeCC 的一個關鍵組成部分，解決了保護數據在靜止、傳輸和處理過程中的需求。這項技術通過使用硬體保護區來隔離敏感數據或代碼，創建一個可信的執行環境，在內存中處理加密數據。通過使用基於硬體的證明報告，機密計算確保只有授權的程序可以訪問這些保護區中的數據。這種方法保護各類數據，從個人信息到複雜的算法，增強了在日益分散的數據環境中的安全性。 DeCC 運動促進了對 Web3 中隱私的更廣泛理解，強調用戶控制和去中心化安全。隨著 DeCC 聯盟的成立，該聯盟包括機密計算領域的領先項目，該倡議旨在教育公眾了解 DeCC 的能力及其對安全數據使用的必要性。iExec 的使命是通過對用戶數據進行代幣化和建立治理規則來賦予用戶權力，確保數據保持安全和私密。隨著 DeCC 的不斷發展，它將改變 Web3 生態系統，使隱私和數據擁有權成為數字時代用戶的基本權利。