ربما تتساءل كيف يمكن لشبكة موزعة أن تحمي الخصوصية وفي نفس الوقت تثق بنتائج الحسابات المعقدة للذكاء الاصطناعي؟

المفتاح هنا هو الهيكلية الذكية التي تعتمدها @nesaorg والتي تسمى «التنفيذ خارج السلسلة، والتحقق على السلسلة».

تبدأ العملية باستعلام مشفر.
يتم تقسيم نموذج الذكاء الاصطناعي بذكاء إلى عدة أجزاء، ويتم توزيعها مع البيانات المشفرة إلى شبكة من العقد حول العالم.
كل عقدة تتعامل مع جزء صغير من المهمة الحسابية، كجزء غير ملحوظ من اللغز، بحيث لا يمكنها الاطلاع على النموذج الكامل أو البيانات الكاملة — وهنا يتم تعزيز الخصوصية.

أما «السحر» الحقيقي فهو في التحقق.
خلال عملية الحساب، تولد الشبكة إثباتًا تشفيرياً، ويتم تقديمه مع النتيجة إلى البلوكشين.
هذا الإثبات يشبه تقرير فحص لا يمكن تزويره، حيث يمكن لأي شخص التحقق بسرعة من صحة الاستنتاجات، دون الحاجة إلى إعادة تنفيذ الحسابات الثقيلة.
وبذلك، يُترك التنفيذ المستهلك للوقت خارج السلسلة، ويُجرى التحقق الخفيف على السلسلة، مما يحقق توازنًا بين الكفاءة والمصداقية.

بالإضافة إلى ذلك، يقوم منسق التعلم الذاتي داخل النظام بتوزيع المهام بشكل ديناميكي، مما يحسن من استغلال الموارد.
من خلال هذه الآلية المجمعة، تضمن @nesaorg حماية عالية للبيانات، مع توفير قابلية التدقيق والموثوقية الضرورية للتطبيقات المؤسسية، محققةً توازنًا حقيقيًا بين الخصوصية والتحقق.