在 AgenticWorld 這樣的去中心化 AI 世界裏,未來會有成千上萬個 AI 智能體一起協作,做決策、分配資源、判斷風險。這就需要一種“共識機制”,讓大家能一起做決定,而且要公平、可信。 問題來了: 這些 AI 算東西的時候,可能用到了用戶的隱私數據,比如資產信息、偏好、信用分數等等。如果這些內容被公開,就有可能泄露隱私,甚至被惡意利用。 這時候,全同態加密(FHE)就派上用場了。 FHE 的特別之處在於:它可以讓數據在“加密”的狀態下被處理。也就是說,AI 智能體之間可以在不暴露數據細節的情況下,完成評分、投票、決策等計算。這樣一來: 各個智能體可以對一個用戶進行“加密評分”,最後得出一個平均值或投票結果,大家只看到結果,看不到過程; 在 AI 治理中,智能體可以“加密投票”,系統能統計票數,但不會知道誰投了什麼; 多個 AI 可以合作訓練模型,FHE 保證數據是加密的,不會泄露參與方的隱私。 這就像是一羣 AI 之間的“匿名會議”,大家都說話,但沒人知道是誰說的,結果卻是真實可信的。 總的來說,FHE 給 AI 世界帶來了三大好處: 數據不裸奔,保護隱私; 計算不作弊,結果可信; 協作更安全,系統更公平。 在一個去中心化的 AI 社會裏,這就是打造信任的基礎。#MindNetwork全同态加密FHE重塑AI未来