Influencer privasi, struktur bintang tanpa wajah @nesaorg , @OpenGradient , @xeetdotai Konsep influencer privasi adalah istilah yang menggambarkan struktur di mana wajah, nama asli, atau konten tertentu dari konten individu tidak diungkapkan, tetapi hanya berdasarkan sosok pengaruh. Model ini dibangun di sekitar tiga komponen: Nesa, teknologi pelestarian privasi, OpenGradient, lapisan kecerdasan buatan yang memverifikasi dampak, dan Xeet, yang mengukur data pengaruh sosial dan menghubungkannya dengan hadiah. Struktur ini telah menarik perhatian karena upayanya untuk mengubah pengaruh digital menjadi nilai ekonomi sambil meminimalkan eksposur pribadi. Titik awal dari model ini adalah kelelahan pengungkapan identitas dan eksposur merek pribadi, yang telah dituntut oleh industri influencer yang ada. Beberapa kreator telah memonetisasi lalu lintas konten atau metrik keterlibatan semata-mata tanpa mengungkapkan wajah mereka atau menggunakan nama asli mereka, dan ini telah terlihat di area yang relatif kurang diatur seperti halaman informasi kesehatan, akun meme, dan akun analisis teknis. Namun, kasus-kasus ini juga dibuat dengan persekongkolan atau toleransi platform, dan tidak ada kasus yang dikonfirmasi untuk meluas ke seluruh area periklanan di mana tanggung jawab hukum jelas diperlukan. NESA didasarkan pada teknologi yang dirancang untuk melakukan operasi kecerdasan buatan dalam keadaan terenkripsi dengan lapisan yang bertanggung jawab atas perlindungan privasi dalam struktur ini. Teknologi ini bertujuan untuk membuktikan bahwa perhitungan dilakukan dengan benar tanpa mengekspos data input, hasil output, dan struktur internal model. Secara teoritis, dimungkinkan untuk membuktikan bahwa perhitungan tertentu dibuat dengan benar tanpa mengungkapkan identitas pengguna atau konten konten, tetapi masih belum ada kasus yang terbukti di lingkungan dunia nyata untuk membuktikan data skala besar yang berfluktuasi secara real time, seperti pengaruh media sosial. OpenGradient adalah lapisan verifikasi kecerdasan buatan untuk memastikan keandalan hasil komputasi. Sistem ini menyediakan catatan yang dapat diverifikasi dari proses penalaran yang dilakukan oleh kecerdasan buatan dan menyediakan model untuk mendeteksi duplikasi antar akun atau kemungkinan serangan sybil di beberapa area. Namun, dalam data yang dirilis sejauh ini, model khusus yang secara akurat mengevaluasi kualitas atau dampak aktual dari konten sosial belum diidentifikasi, dan hanya pada tingkat analisis keberadaan akun atau pola jaringan. Ini lebih merupakan sarana tambahan untuk menyaring keaslian akun daripada membuktikan pengaruhnya sendiri. Xeet adalah lapisan data yang bertanggung jawab atas struktur hadiah yang sebenarnya, dan menganalisis dan menilai berbagai sinyal yang dihasilkan dari postingan dan interaksi menggunakan kecerdasan buatan. Sistem ini berfokus pada kualitas dan konteks respons daripada jumlah pengikut yang sederhana, dan mencakup perangkat yang mendeteksi dan menghukum spam atau pola otomatis. Faktanya, ada kasus di mana poin pengaruh dikaitkan dengan hadiah melalui peringkat operasi dan struktur turnamen, tetapi ini juga tidak menjamin akurasi lengkap, seperti kasus di mana pengguna normal untuk sementara dirugikan selama proses pelatihan algoritme. Inti dari model influencer privasi, yang menggabungkan ketiga elemen ini, terletak pada hanya membuktikan pengaruh sambil menyembunyikan konten dan identitas. Namun, teknologi yang telah terbukti sejauh ini terbatas pada indikator yang relatif statis seperti jumlah pengikut atau angka agregat seperti total partisipasi, dan persuasif aktual atau efek komersial dari konten individu belum dikonfirmasi secara real time. Selain itu, proses pembuktian ini pasti melibatkan keterkaitan data dengan platform eksternal dan masalah kepercayaan. Lingkungan peraturan adalah kendala terbesar pada model ini. Peraturan periklanan di Amerika Serikat dan Eropa mengharuskan pengungkapan yang jelas tentang hubungan antara pengiklan dan kompensasi, dan menetapkan bahwa pihak yang bertanggung jawab harus diidentifikasi dengan jelas sehingga konsumen dapat mengenali bahwa itu adalah iklan. Peraturan ini didasarkan pada identifikasi individu atau subjek yang berpartisipasi dalam iklan dan bertentangan dengan struktur memperoleh pendapatan iklan sambil mempertahankan anonimitas penuh. Preseden aktual dan interpretasi peraturan juga dengan jelas menyatakan bahwa platform dapat dimintai pertanggungjawaban jika mereka mengabaikan struktur periklanan anonim. Keterbatasan juga terungkap dalam hal kepercayaan. Penelitian dan tanggapan pengguna menunjukkan bahwa di bidang di mana tanggung jawab penting, seperti keuangan, investasi, dan produk bernilai tinggi, kepercayaan pada penyedia informasi tanpa wajah cenderung rendah. Struktur yang menjelaskan pengaruh hanya dengan skor yang dihitung oleh algoritme cenderung menciptakan persepsi bahwa kriteria evaluasi buram, yang menyebabkan perselisihan dan keluhan berulang. Struktur ekonomi juga mencerminkan masalah pasar influencer yang ada. Data nyata menunjukkan bahwa hadiah berbasis pengaruh sangat terkonsentrasi di beberapa teratas, dengan mayoritas peserta tetap pada pengembalian rendah. Alih-alih melonggarkan struktur distribusi ini, anonimitas berpotensi memperkuat ketidakpercayaan dengan membuat standar kompensasi lebih buram. Selain itu, dengan kerugian dari manipulasi metrik dan aktivitas bot yang terus dilaporkan di seluruh pasar periklanan, struktur penghapusan tanggung jawab berbasis identitas tidak memberikan dasar untuk mengurangi masalah ini. Secara keseluruhan, model influencer privasi memiliki karakteristik yang jelas karena merupakan upaya teknis untuk meminimalkan paparan informasi pribadi, tetapi juga memiliki keterbatasan praktis seperti keterbatasan teknis dalam membuktikan pengaruh, konflik dengan peraturan periklanan, masalah kepercayaan dan akuntabilitas, dan ketidakseimbangan dalam struktur pasar yang ada. Berdasarkan fakta yang dipublikasikan dan diverifikasi sejauh ini, model ini memiliki signifikansi sebagai struktur eksperimental, tetapi tidak ada bukti untuk mengevaluasi bahwa model ini beroperasi secara stabil dalam ekosistem periklanan arus utama. $XEET $NESA