Influenceurs de la vie privée, la structure des stars sans visage @nesaorg , @OpenGradient , @xeetdotai Le concept d'influenceur de la vie privée décrit une structure où l'on génère des revenus publicitaires uniquement sur la base d'un chiffre d'influence, sans révéler le visage, le nom réel ou le contenu spécifique. Ce modèle est centré sur trois éléments : Nesa, une technologie de protection de la vie privée, OpenGradient, une couche d'intelligence artificielle qui vérifie l'influence, et Xeet, qui quantifie les données d'influence sociale et les relie à des récompenses. Cette structure a attiré l'attention en tant qu'essai de convertir l'influence numérique en valeur économique tout en minimisant l'exposition personnelle. Le point de départ de ce modèle est la fatigue liée à la divulgation d'identité et à l'exposition de la marque personnelle exigées par l'industrie des influenceurs existante. Certains créateurs ont réussi à générer des revenus uniquement à partir du trafic de contenu ou des indicateurs d'engagement sans montrer leur visage ou utiliser leur vrai nom, et ces cas ont été observés dans des domaines relativement peu réglementés comme les pages d'informations sur le bien-être, les comptes de mèmes ou les comptes d'analyse technique. Cependant, ces cas ont également eu lieu dans le cadre de la tolérance ou de l'approbation des plateformes, et il n'y a pas eu de cas confirmés s'étendant à des domaines publicitaires où la responsabilité légale est clairement requise. Nesa est la couche responsable de la protection de la vie privée dans cette structure, basée sur une technologie conçue pour effectuer des calculs d'intelligence artificielle dans un état crypté. Cette technologie vise à prouver que les calculs ont été effectués correctement sans exposer les données d'entrée, les résultats de sortie ou la structure interne du modèle. Théoriquement, il est possible de prouver qu'un calcul spécifique a été effectué correctement sans révéler l'identité de l'utilisateur ou le contenu, mais il n'existe pas encore de cas vérifiés dans un environnement d'utilisation réelle pour prouver de manière fiable des données massives qui varient en temps réel, comme l'influence sur les réseaux sociaux. OpenGradient est une couche de vérification d'intelligence artificielle pour garantir la fiabilité des résultats de calcul. Ce système enregistre de manière vérifiable le processus de raisonnement effectué par l'intelligence artificielle et fournit un modèle pour détecter les doublons entre comptes ou la possibilité d'attaques de type civil dans certains domaines. Cependant, les documents publiés jusqu'à présent n'ont pas confirmé l'existence d'un modèle dédié à l'évaluation précise de la qualité du contenu social ou de l'influence réelle, se limitant à analyser l'existence des comptes ou les motifs de réseau. Cela se rapproche davantage d'un moyen auxiliaire pour distinguer l'authenticité des comptes plutôt que de prouver l'influence elle-même. Xeet est la couche de données responsable de la structure de récompense réelle, analysant divers signaux générés par les publications et les interactions à l'aide de l'intelligence artificielle pour les quantifier. Ce système privilégie la qualité et le contexte des réactions plutôt que le simple nombre de followers, et inclut des dispositifs pour détecter les spams ou les modèles automatisés et infliger des pénalités. En réalité, il existe des cas où les scores d'influence sont liés à des récompenses à travers des classements et des structures de tournois en cours d'exploitation, mais cela n'assure pas non plus une précision totale, des cas de pénalités temporaires pour des utilisateurs normaux ayant été signalés durant le processus d'apprentissage de l'algorithme. Le cœur du modèle d'influenceur de la vie privée combinant ces trois éléments est de prouver l'influence tout en cachant le contenu et l'identité. Cependant, jusqu'à présent, les technologies vérifiées se limitent à des indicateurs relativement statiques comme le nombre de followers ou des chiffres agrégés comme le total d'engagement, et il n'existe pas de méthode confirmée pour prouver en temps réel la persuasion ou l'effet commercial réel généré par un contenu individuel. De plus, ce processus de preuve implique inévitablement des problèmes de confiance et d'interconnexion des données avec des plateformes externes. L'environnement réglementaire constitue la plus grande contrainte pour ce modèle. Les réglementations publicitaires aux États-Unis et en Europe exigent que les annonceurs et les relations de récompense soient clairement divulgués, stipulant que les consommateurs doivent être en mesure de reconnaître qu'il s'agit de publicité. Ces réglementations reposent sur la possibilité d'identifier les individus ou entités participant à la publicité, ce qui entre en conflit avec une structure qui génère des revenus publicitaires tout en maintenant une anonymat complet. En réalité, il est clairement indiqué dans les précédents judiciaires et les interprétations réglementaires que les plateformes peuvent être tenues responsables si elles tolèrent une structure publicitaire anonyme. Des limites apparaissent également en termes de confiance. Des recherches et des réactions d'utilisateurs montrent qu'il existe une tendance à une faible confiance envers les fournisseurs d'informations sans visage dans des domaines où la responsabilité est importante, comme la finance, l'investissement ou les produits coûteux. Une structure qui explique l'influence uniquement par des scores générés par des algorithmes tend à engendrer une perception d'opacité des critères d'évaluation, ce qui peut être une source de conflits et de mécontentements récurrents. La structure économique reflète également les problèmes du marché des influenceurs existant. Selon des données réelles, les récompenses basées sur l'influence sont extrêmement concentrées entre les mains d'une minorité, tandis que la majorité des participants se contentent de faibles revenus. L'anonymat pourrait non pas atténuer cette structure de distribution, mais plutôt rendre les critères de récompense encore plus opaques, amplifiant la méfiance. De plus, dans un contexte où des pertes dues à la manipulation des indicateurs et aux activités de bots sont continuellement signalées sur l'ensemble du marché publicitaire, une structure qui élimine la responsabilité basée sur l'identité ne fournit pas de base pour atténuer ces problèmes. En résumé, le modèle d'influenceur de la vie privée présente des caractéristiques claires en tant qu'essai technique visant à minimiser l'exposition des informations personnelles, mais il est également confronté à des limites techniques dans la preuve de l'influence, à des conflits avec les réglementations publicitaires, à des problèmes de confiance et de responsabilité, ainsi qu'à des contraintes réalistes dues à l'inégalité de la structure du marché existant. Sur la base des faits publiés et vérifiés jusqu'à présent, ce modèle a une signification en tant que structure expérimentale, mais il n'existe pas de preuves confirmant qu'il fonctionne de manière stable dans l'écosystème publicitaire dominant. $XEET $NESA

Club d'aristocrates de vérification d'identité @billions_ntwk , @moonbirds , @inference_labs Le concept de club d'aristocrates de vérification d'identité est présenté comme un exemple de la manière dont une communauté numérique peut être constituée tout en exigeant à la fois anonymat et exclusivité. Au cœur de cette structure se trouve le processus qui permet de prouver qu'une personne répond à des critères spécifiques sans révéler son identité, formant ainsi un espace fermé accessible uniquement à une minorité. Ce concept peut être compris comme une combinaison de vérification d'identité à connaissance nulle, de validation par intelligence artificielle et du modèle de communauté NFT déjà bien connu. Le processus d'admission à ce club commence par la vérification d'identité basée sur la connaissance nulle fournie par Billions Network. Billions Network a développé une technologie qui prouve qu'une personne est unique sans divulguer ou stocker d'informations d'identification personnelle, et des cas d'utilisation dans des airdrops ou des expériences financières ont été rapportés. Cette preuve est utilisée comme moyen de démontrer que le demandeur a satisfait aux conditions sans révéler son nom ou ses informations personnelles. Cependant, jusqu'à présent, il n'a pas été confirmé qu'il existe des cas commerciaux prouvant par méthode de connaissance nulle que le classement correspond aux 0,1 % supérieurs de l'ensemble des demandeurs. À ce stade de vérification d'identité, la validation par intelligence artificielle d'Inference Labs est intégrée. Inference Labs a développé une technologie qui prouve cryptographiquement le processus d'inférence des modèles d'intelligence artificielle, fournissant ainsi une infrastructure pour vérifier si une entrée satisfait à des critères spécifiques. D'après les documents et les dépôts de code publiés, cette technologie se concentre sur la preuve que le modèle a effectivement effectué cette inférence, mais il n'existe pas encore d'enregistrements de cas d'application ou d'échecs dans le contrôle d'accès à grande échelle de la communauté. Ce stade joue un rôle dans la détermination automatique de l'état du demandeur, mais les critères et les résultats de cette détermination ne sont pas révélés à l'extérieur. La communauté Moonbirds NFT est présentée comme un espace accessible uniquement à ceux qui ont passé cette double vérification. Moonbirds a déjà une structure où l'adhésion est formée par la possession de NFT, et la propriété est répartie entre un nombre limité de détenteurs selon les données on-chain. Cette structure est en lien avec le modèle de token gating existant, où des tokens ou des NFT sont utilisés comme clés pour accéder à l'espace. Des exemples de communautés de tokens basées sur des invitations, comme Friends With Benefits, ont montré que ce modèle est techniquement possible, mais ont également mis en évidence que des biais internes ou des controverses opérationnelles peuvent survenir. Des exemples similaires de vérification d'identité incluent le système de preuve humaine de Gitcoin Passport et l'authentification sans doublon de BrightID. Ces systèmes ont été utilisés pour réduire les attaques Sybil en permettant un seul compte par personne tout en maintenant l'anonymat. Ces précédents sont considérés comme des exemples objectifs montrant que la vérification d'identité anonyme peut être utilisée pour le contrôle d'accès à la communauté. En revanche, des cas comme le retrait par Foundation de sa politique basée sur les invitations montrent qu'une structure trop fermée peut ne pas obtenir de réponse favorable du marché. D'un point de vue légal et social, ce modèle de club d'aristocrates peut être interprété comme ne relevant pas directement des règlements anti-discrimination applicables aux installations publiques dans certaines régions, s'il est classé comme une communauté privée. En même temps, dans le cadre de la réglementation de l'intelligence artificielle de l'Union européenne, l'intelligence artificielle utilisée pour le contrôle d'accès peut être classée comme à haut risque, soulevant des exigences de documentation sur l'équité et la transparence. La preuve à connaissance nulle est évaluée comme conforme aux normes de protection des données en raison de la minimisation des données personnelles, mais la structure elle-même, qui ne rend pas les critères publics, a également été un sujet de discussion sur l'équité dans la recherche académique et les médias. En résumé, le club d'aristocrates de vérification d'identité est décrit comme une structure qui relie des éléments déjà existants tels que la technologie de vérification d'identité à connaissance nulle, l'infrastructure de validation par intelligence artificielle et l'adhésion basée sur les NFT. Chaque élément a des cas d'utilisation réels et des documents techniques, mais aucun cas objectif n'a encore été rapporté où ces éléments sont combinés pour fonctionner comme un système commercial complet qui filtre uniquement une très petite minorité. Néanmoins, ce modèle peut être considéré comme une structure utile pour comprendre comment une communauté numérique exigeant à la fois anonymat et exclusivité peut être constituée par des procédures techniques. $BILL $BIRB $ETH

DeFi pour les États souverains : structure et limites de la finance décentralisée réservée aux gouvernements @IOPn_io , @RaylsLabs , @fraxfinance Le concept de DeFi pour les États souverains fait référence à une tentative de gestion des actifs financiers détenus par l'État et de l'exploitation du trésor sur une structure financière basée sur la blockchain. Au cœur de cette discussion se trouvent IOPn, mentionné comme un système d'identité nationale, Rayls, une blockchain conçue sur la base de la conformité réglementaire, et Frax Finance, un protocole de finance décentralisée déjà opérationnel dans le secteur privé, qui apparaissent chacun comme des éléments constitutifs. Ces trois éléments ont été développés avec des objectifs et des contextes différents, et jusqu'à présent, aucun cas d'intégration en un système unifié n'a été confirmé. Néanmoins, ils sont souvent mentionnés ensemble comme des exemples représentatifs pour expliquer si les gouvernements peuvent directement utiliser une structure de finance décentralisée. IOPn est un réseau destiné à traiter les identités numériques sur la blockchain, avec une structure qui exprime l'identité des individus ou des institutions sous forme de tokens. Ce système se concentre sur le traitement de l'identité non pas comme un simple compte, mais comme une information d'identification difficile à modifier, et son utilisation a été discutée principalement dans des domaines tels que la tokenisation d'actifs réels ou l'intégration de services publics. IOPn fonctionne en tant qu'infrastructure de gestion des identités et n'est pas un système qui effectue directement des transactions financières ou la gestion d'actifs. Ainsi, dans la discussion sur le DeFi pour les États souverains, IOPn est mentionné comme une couche d'identité pour clarifier avec qui et dans quelles conditions l'État ou les institutions publiques effectuent des transactions. Rayls est une blockchain conçue sur la base de la conformité réglementaire, avec une structure qui combine un réseau public et un réseau autorisé. Cette chaîne met l'accent sur la mise en œuvre technique de la vérification d'identité et du contrôle d'accès pour les participants aux transactions, et elle est conçue pour permettre à des organismes de réglementation ou à des opérateurs désignés de gérer une partie du réseau. Rayls inclut des dispositifs techniques pour répondre aux exigences de protection des données personnelles, de traçabilité des transactions et d'audit, exigées par les banques centrales ou les institutions financières. En raison de ces caractéristiques, Rayls est évalué comme une infrastructure favorable à la réglementation qui peut être utilisée lorsque les gouvernements ou le secteur public expérimentent la technologie blockchain. Frax Finance est un protocole de finance décentralisée opéré dans le secteur privé, qui a fourni des stablecoins indexés sur le dollar et divers mécanismes financiers pour les soutenir. Frax émet des stablecoins selon ses propres règles de protocole et sa structure de garantie, et les utilise en lien avec d'autres services de finance décentralisée pour fournir de la liquidité ou gérer des actifs. Ce système fonctionne dans un environnement de blockchain publique et n'est pas une structure directement gérée par le gouvernement ou les institutions publiques. Cependant, il existe des exemples où des procédures de vérification d'identité ou de conformité ont été introduites en réponse à des changements dans l'environnement réglementaire. Lorsque l'expression DeFi pour les États souverains apparaît, ces trois éléments sont parfois décrits comme un système continu. Cependant, selon les documents publics et les documents officiels publiés jusqu'à présent, aucune structure intégrée ou cas d'exploitation conjointe n'a été confirmée entre IOPn, Rayls et Frax Finance. Chacun existe en tant que projet indépendant, avec des philosophies de conception, des entités opérantes et des cibles d'application différentes. Les précédents où les gouvernements ont directement géré le trésor via des protocoles de finance décentralisée ou géré la liquidité avec des participants ordinaires restent également à un stade expérimental limité. En examinant les cas d'utilisation de la blockchain par les gouvernements, beaucoup se sont concentrés sur des objectifs limités tels que l'efficacité des systèmes de paiement, les projets pilotes de tokenisation d'actifs et l'amélioration des structures de règlement entre institutions. Dans ce processus, les gouvernements ont principalement participé en tant que superviseurs ou émetteurs, et aucun cas n'a été signalé où ils ont agi en tant qu'opérateurs de finance décentralisée au sens complet. Cela est étroitement lié à des problèmes structurels tels que la réglementation financière, la responsabilité et la relation avec la politique monétaire. En conséquence, le concept de DeFi pour les États souverains est, à ce stade, plus proche d'une expression analytique utilisée pour décrire différentes technologies et systèmes, plutôt que d'un modèle opérationnel unique. IOPn fonctionne comme une infrastructure de gestion des identités, Rayls comme une blockchain conforme à la réglementation, et Frax Finance comme un protocole de finance décentralisée privé, et aucune combinaison directe ou opération intégrée dirigée par le gouvernement n'a été confirmée. Ce fait montre que, bien que la finance décentralisée réservée aux gouvernements puisse être discutée dans le domaine de l'imagination technique ou du discours politique, il manque des précédents clairs pour établir des cas d'exploitation vérifiés.