Nesa ปฏิวัติวงการ AI ด้วยเทคโนโลยีเข้ารหัส EE รักษาข้อมูลส่วนบุคคลแบบเรียลไทม์

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์(AI)ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันอย่างเต็มรูปแบบ บริษัทวิจัยระดับโลกอย่างไทเกอร์รีเสิร์ช(Tiger Research) ชี้ว่าผู้ใช้งานจำนวนมากยังขาด ‘ความตื่นตัว’ ต่อการไหลเวียนของข้อมูลและความปลอดภัยบนโลกดิจิทัล พร้อมเน้นย้ำถึงความสำคัญของ ‘เนสา(Nesa)’ โครงการ AI ด้านความเป็นส่วนตัวที่จะช่วยคลี่คลายปัญหาเชิงโครงสร้างนี้ได้

เมื่อเดือนมกราคม 2026 มีเหตุการณ์ที่สั่นสะเทือนวงการความปลอดภัยไซเบอร์ในสหรัฐ เมื่อรักษาการผู้อำนวยการของสำนักงานรักษาความปลอดภัยไซเบอร์และโครงสร้างพื้นฐาน (CISA) เผลอป้อนข้อมูลลับของรัฐบาลเข้าไปในเครื่องมือ AI อย่าง ChatGPT เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่ายิ่ง AI กลายเป็นเรื่องธรรมดาในชีวิตมากเท่าไร ความเสี่ยงด้าน *ข้อมูลส่วนบุคคล* ก็ยิ่งตามมาเป็นเงา

แม้จะใช้การเข้ารหัสข้อมูลแล้ว แต่ระบบที่เก็บกุญแจสำหรับถอดรหัสไว้ที่เซิร์ฟเวอร์กลาง ก็ยังเสี่ยงต่อการเปิดเผยข้อมูลต่อบุคคลที่สามจากคำสั่งทางกฎหมายหรือการเข้าถึงจากภายในองค์กร ซึ่งเป็น ‘ความเสี่ยงสำคัญ’ สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ AI กับข้อมูลอ่อนไหว

จากการวิเคราะห์ของไทเกอร์รีเสิร์ช เทคโนโลยีของ *เนสา(Nesa)* ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อลดข้อจำกัดเหล่านี้ โดยใช้ ‘เทคโนโลยีป้องกันความเป็นส่วนตัว’ หลายชั้น หัวใจของระบบคือ “การเข้ารหัสแบบสมมาตรที่เทียบเท่ากัน (Equivariant Encryption หรือ EE)” ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนข้อมูลตั้งแต่ก่อนเข้า AI ได้ในเชิงคณิตศาสตร์ ทำให้ไม่มีโหนดใดสามารถเข้าถึงต้นฉบับได้

ตัวอย่างที่เห็นภาพชัดคือ หากแพทย์ส่งภาพ MRI ของผู้ป่วยให้ AI วิเคราะห์ ปกติแล้วภาพต้นฉบับจะต้องถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์กลาง แต่ภายใต้ระบบของ Nesa ข้อมูลจะถูกแปลงก่อน จากนั้นค่อยถูกประมวลผลและส่งผลลัพธ์กลับมาเพื่อแปลงกลับเป็นข้อมูลที่แพทย์เข้าใจได้ — โดยไม่มีใครเข้าถึงต้นทาง

นอกจากนี้ Nesa ยังได้ผสานเทคโนโลยี “HSS-EE (Homomorphic Secret Sharing over Encrypted Embeddings)” เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่เข้ารหัสแล้วกระจายไปยังหลายโหนด ป้องกันไม่ให้มีเซิร์ฟเวอร์หรือโหนดใดโหนดหนึ่งสามารถรวบรวมข้อมูลเข้ารหัสได้ครบถ้วน ถือเป็นอีกขั้นของการป้องกันความเป็นส่วนตัว *ความคิดเห็น: การเข้ารหัสสองชั้นในระดับนี้ถือเป็นหนึ่งในโครงสร้างที่แข็งแกร่งที่สุดในอุตสาหกรรม*

กระนั้น หลายคนยังคงเชื่อว่าการเสริมความปลอดภัยเช่นนี้จะส่งผลให้การทำงานของ AI ช้าลง ทว่าในรายงานฉบับเดียวกัน ไทเกอร์รีเสิร์ชระบุว่าเทคโนโลยี EE สามารถควบคุม ‘ระยะเวลาดีเลย์’ ให้อยู่ไม่เกิน 9% บนโมเดลระดับ LLaMA-8B ขณะยังคงรักษาความแม่นยำไว้เกิน 99.99% ซึ่งเพียงพอต่อการใช้งานแบบเรียลไทม์ในหลายกรณี

ขณะนี้ Nesa ถูกนำไปใช้งานจริงในภาคธุรกิจแล้ว โดยหนึ่งในตัวอย่างคือบริษัทสินค้าอุปโภคบริโภคระดับโลกรายหนึ่งอย่าง ‘P&G’ ที่นำโครงสร้างเบื้องหลังของ Nesa ไปใช้เพื่อประมวลผล AI บนข้อมูลอ่อนไหวของตน พร้อมรักษาความเป็นส่วนตัวระดับสูง

Nesa ยังวางโครงสร้างเศรษฐกิจเพื่อการดำเนินการแบบ *กระจายศูนย์* ผ่านโทเคนประจำแพลตฟอร์มชื่อว่า *$NES* โดยผู้ใช้ต้องจ่ายค่าบริการเป็น $NES ทุกครั้งที่เรียกใช้งาน AI ขณะที่โหนดที่ดำเนินการตามคำขอจะได้ค่าตอบแทนตามผลงาน ระบบนี้ยังเปิดโอกาสให้โหนดนำ $NES ไปวางเป็นหลักประกันเพื่อร่วมดูแลเครือข่ายและมีสิทธิในกระบวนการกำกับดูแล

อย่างไรก็ตาม ไทเกอร์รีเสิร์ชเตือนว่านอกเหนือจากเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งและกรณีศึกษาแล้ว Nesa ยังเผชิญกับความท้าทาย เช่น การยอมรับในกลุ่มผู้ใช้งานทั่วไปที่ยังค่อนข้างจำกัด และโทเคนโนมิกส์ซึ่งยังอยู่ในช่วงตั้งไข่ จำเป็นต้องอาศัยการใช้งานในวงกว้างเพื่อความยั่งยืนในระยะยาว รวมถึงการพิสูจน์ด้าน ‘ความเสถียรและการขยายตัว’ ของระบบในสเกลขนาดใหญ่

ในวันที่ AI กลายเป็นเครื่องมือในการเขียนโค้ด จัดทำเอกสาร และพูดคุยโต้ตอบกับมนุษย์ สิ่งที่เรายังไม่รู้คือ ‘ข้อมูลของเรากำลังถูกนำไปที่ไหน และใครสามารถเข้าถึงมันได้บ้าง’ Nesa พยายามส่งมอบคำตอบผ่านเทคโนโลยีและโครงสร้างแบบกระจาย หาก *AI ที่เคารพความเป็นส่วนตัว* กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของโลกอนาคต ชื่อของ ‘เนสา’ ก็อาจเป็นหนึ่งในหมุดหมายสำคัญในประวัติศาสตร์นั้น