Modèles ouverts
- Les modèles peuvent être entraînés et utilisés dans des environnements distribués
- Les données sensibles restent privées tout au long du processus
- Les résultats peuvent être vérifiés sans révéler les entrées sous-jacentes
L'IA peut ainsi fonctionner dans des contextes où la confiance et la confidentialité sont essentielles, tout en laissant le contrôle aux utilisateurs.
Systèmes préservant la confidentialité
Grâce à des techniques comme les mixnets, le chiffrement homomorphe et d'autres encore, Onai permet la confidentialité dans plusieurs domaines :
- Communication
- Analytique
- Entraînement de modèles
- Inférence
- Paiements
Calcul vérifiable
Onai fait progresser les preuves à divulgation nulle de connaissance afin que le calcul puisse être digne de confiance sans être exposé.
- Prouver qu'un calcul a été effectué correctement
- Vérifier les résultats sans accéder aux données sous-jacentes
- Permettre des paiements et transactions privés et vérifiables
Vérifiabilité et confidentialité peuvent coexister.
Marché ouvert
En facilitant un réseau ouvert,
- Chacun peut accéder à des modèles et services et en proposer
- Les fournisseurs de données peuvent contribuer sans exposer d'informations sensibles
- Les participants peuvent échanger de la valeur grâce à des paiements intégrés
Cela permet à l'innovation et à la création de valeur d'émerger parmi un large ensemble d'acteurs.
Calcul distribué à grande échelle
Onai permet le calcul à grande échelle à travers des systèmes distribués.
- Mobiliser des ressources de calcul inutilisées ou non traditionnelles dans différents environnements
- Exécuter des charges complexes sans centraliser l'infrastructure
- Rendre le calcul avancé accessible au-delà des grands fournisseurs centralisés
Cela ouvre la voie à un modèle de calcul plus inclusif et plus extensible.