Model prywatności influencerów, struktura gwiazd bez twarzy @nesaorg , @OpenGradient , @xeetdotai Koncepcja influencerów prywatności opisuje strukturę, w której osoby uzyskują przychody z reklam na podstawie jedynie wskaźnika wpływu, nie ujawniając swojej twarzy, prawdziwego imienia ani szczegółowej treści. Model ten oparty jest na trzech elementach: technologii ochrony prywatności Nesa, warstwie sztucznej inteligencji OpenGradient, która weryfikuje wpływ, oraz Xeet, która przekształca dane o wpływie społecznym w wartości liczbowe i łączy je z nagrodami. Ta struktura zyskała uwagę jako próba przekształcenia cyfrowego wpływu w wartość ekonomiczną przy minimalnym narażeniu osobistym. Punktem wyjścia tego modelu jest zmęczenie związane z ujawnianiem tożsamości i ekspozycją osobistych marek, które były wymagane w tradycyjnym przemyśle influencerów. Niektórzy twórcy generowali przychody wyłącznie na podstawie ruchu w treści lub wskaźników zaangażowania, nie ujawniając swojej twarzy ani prawdziwego imienia, a takie przypadki były potwierdzane w obszarach o stosunkowo słabszej regulacji, takich jak strony z informacjami o wellness, konta memowe czy konta analizy technicznej. Niemniej jednak, te przypadki miały miejsce w ramach tolerancji lub milczenia platformy, a nie potwierdzono ich rozszerzenia na obszary reklamowe, w których wymagana jest wyraźna odpowiedzialność prawna. Nesa pełni rolę warstwy ochrony prywatności w tej strukturze, opierając się na technologii zaprojektowanej w taki sposób, aby obliczenia sztucznej inteligencji odbywały się w stanie zaszyfrowanym. Technologia ta ma na celu udowodnienie, że obliczenia zostały dokładnie przeprowadzone, nie ujawniając danych wejściowych, wyników ani wewnętrznej struktury modelu. Teoretycznie można udowodnić, że konkretne obliczenia zostały przeprowadzone poprawnie, nie ujawniając tożsamości użytkownika ani treści, ale nie ma jeszcze potwierdzonych przypadków w rzeczywistym środowisku użytkowania, które stabilnie udowodniłyby to na podstawie dużych danych zmieniających się w czasie, jak wpływ w mediach społecznościowych. OpenGradient to warstwa weryfikacji sztucznej inteligencji, która ma na celu zapewnienie wiarygodności wyników obliczeń. System ten rejestruje procesy wnioskowania przeprowadzane przez sztuczną inteligencję w sposób umożliwiający ich weryfikację i w niektórych obszarach oferuje model wykrywający duplikaty między kontami lub możliwość ataków cywilnych. Niemniej jednak, w dotychczas opublikowanych materiałach nie potwierdzono istnienia dedykowanego modelu do precyzyjnej oceny jakości treści społecznych lub rzeczywistego wpływu, a analiza ogranicza się do poziomu istnienia konta lub wzorców sieciowych. To bardziej narzędzie pomocnicze do odróżniania autentyczności konta niż do udowadniania samego wpływu. Xeet to warstwa danych odpowiedzialna za rzeczywistą strukturę nagród, która analizuje różne sygnały powstające w interakcjach z postami za pomocą sztucznej inteligencji i przekształca je w punkty. System ten kładzie większy nacisk na jakość i kontekst reakcji niż na prostą liczbę obserwujących, a także zawiera mechanizmy wykrywające spam lub zautomatyzowane wzorce, które mogą prowadzić do niekorzystnych skutków. Istnieją przypadki, w których punkty wpływu są powiązane z nagrodami poprzez działające rankingi i struktury turniejowe, ale również w tym przypadku zgłaszano, że normalni użytkownicy czasami doświadczają niekorzystnych skutków w trakcie procesu uczenia algorytmu, co nie zapewnia pełnej dokładności. Kluczowym celem modelu influencerów prywatności, łączącego te trzy elementy, jest udowodnienie wpływu przy jednoczesnym ukryciu treści i tożsamości. Niemniej jednak, jak dotąd potwierdzone technologie ograniczają się do stosunkowo statycznych wskaźników, takich jak liczba obserwujących, lub zbiorczych danych dotyczących całkowitego zaangażowania, a nie potwierdzono sposobu na udowodnienie rzeczywistej siły perswazji lub efektu komercyjnego poszczególnych treści w czasie rzeczywistym. Ponadto, ten proces dowodzenia nieuchronnie wiąże się z problemami z zaufaniem i integracją danych z zewnętrznymi platformami. Środowisko regulacyjne stanowi największe ograniczenie dla tego modelu. Regulacje reklamowe w Stanach Zjednoczonych i Europie wymagają, aby reklamodawcy wyraźnie ujawniali relacje między sobą a nagrodami, a także określali odpowiedzialność, aby konsumenci mogli rozpoznać, że mają do czynienia z reklamą. Te regulacje opierają się na założeniu, że osoby lub podmioty biorące udział w reklamie są identyfikowalne, co stoi w sprzeczności z strukturą, która pozwala na uzyskiwanie przychodów z reklam przy pełnej anonimowości. W rzeczywistych orzeczeniach i interpretacjach regulacyjnych jasno wskazano, że platformy mogą ponosić odpowiedzialność, jeśli zignorują anonimowe struktury reklamowe. W aspekcie zaufania również ujawniają się ograniczenia. Badania i reakcje użytkowników wskazują, że w obszarach, gdzie odpowiedzialność jest kluczowa, takich jak finanse, inwestycje czy drogie produkty, zaufanie do dostawców informacji bez twarzy jest niskie. Struktura, która wyjaśnia wpływ jedynie na podstawie punktów generowanych przez algorytmy, łatwo rodzi wrażenie nieprzejrzystości kryteriów oceny, co prowadzi do powtarzających się sporów i niezadowolenia. Struktura ekonomiczna również odzwierciedla problemy istniejącego rynku influencerów. Rzeczywiste dane wskazują, że nagrody oparte na wpływie są ekstremalnie skoncentrowane w rękach nielicznych, podczas gdy większość uczestników pozostaje na niskim poziomie dochodów. Anonimowość może nie tylko nie złagodzić tej struktury dystrybucji, ale wręcz uczynić kryteria nagród jeszcze mniej przejrzystymi, co może zwiększyć brak zaufania. Dodatkowo, w całym rynku reklamowym zgłaszane są ciągłe straty spowodowane manipulacją wskaźnikami i działalnością botów, a struktura, która eliminuje odpowiedzialność opartą na tożsamości, nie dostarcza podstaw do złagodzenia tych problemów. Podsumowując, model influencerów prywatności ma wyraźną cechę jako techniczna próba minimalizacji ujawniania danych osobowych, ale jednocześnie boryka się z technicznymi ograniczeniami w udowadnianiu wpływu, konfliktami z regulacjami reklamowymi, problemami z zaufaniem i odpowiedzialnością oraz nierównowagą w istniejącej strukturze rynku. Na podstawie dotychczas opublikowanych i potwierdzonych faktów, model ten ma znaczenie jako struktura eksperymentalna, ale nie ma dowodów na to, że działa stabilnie w głównym ekosystemie reklamowym. $XEET $NESA

Klub arystokratów weryfikacji tożsamości @billions_ntwk , @moonbirds , @inference_labs Koncepcja klubu arystokratów weryfikacji tożsamości jest przedstawiana jako przykład tego, jak może być zbudowana cyfrowa społeczność, która jednocześnie wymaga anonimowości i ekskluzywności. Kluczowym elementem tej struktury jest procedura, która pozwala na udowodnienie spełnienia określonych kryteriów bez ujawniania tożsamości, co prowadzi do powstania zamkniętej przestrzeni dostępnej tylko dla nielicznych. Koncepcję tę można zrozumieć jako połączenie weryfikacji tożsamości opartej na dowodach zerowej wiedzy, weryfikacji za pomocą sztucznej inteligencji oraz już dobrze znanego modelu społeczności NFT. Procedura przyjęcia do tego klubu zaczyna się od weryfikacji tożsamości opartej na dowodach zerowej wiedzy, oferowanej przez Billions Network. Billions Network dostarcza technologię, która pozwala na udowodnienie, że dana osoba jest unikalna, bez ujawniania lub przechowywania osobistych informacji identyfikacyjnych, a przypadki jej zastosowania w airdropach czy eksperymentach finansowych zostały już zgłoszone. Tego rodzaju dowód jest wykorzystywany jako środek do potwierdzenia, że wnioskodawca spełnił warunki, nie ujawniając swojego prawdziwego imienia ani danych osobowych. Jednak do tej pory nie potwierdzono żadnych komercyjnych przypadków, w których dowód zerowej wiedzy wykazałby, że wnioskodawca znajduje się w górnych 0,1 procentach wszystkich aplikacji. Na tym etapie weryfikacji tożsamości łączy się weryfikacja za pomocą sztucznej inteligencji od Inference Labs. Inference Labs opracowało technologię, która kryptograficznie dowodzi procesu wnioskowania modeli sztucznej inteligencji, co pozwala na weryfikację, czy dane wejściowe spełniają określone kryteria. Na podstawie opublikowanych dokumentów i repozytoriów kodu, technologia ta koncentruje się na dowodzeniu, że model rzeczywiście przeprowadził dane wnioskowanie, a jak dotąd nie ma zapisów dotyczących zastosowań empirycznych ani przypadków niepowodzeń w kontekście kontroli dostępu do dużych społeczności. Ten etap automatycznie ocenia status wnioskodawcy, jednak kryteria i wyniki oceny nie są ujawniane na zewnątrz. Moonbirds NFT jest przedstawiane jako społeczność, do której dostęp mają tylko osoby, które przeszły tę podwójną weryfikację. Moonbirds ma już strukturę, w której członkostwo jest tworzone poprzez posiadanie NFT, a na podstawie danych on-chain ograniczona liczba posiadaczy ma rozdzielone prawa własności. Ta struktura jest zbieżna z istniejącym modelem token gating, w którym tokeny lub NFT są używane jako klucze do dostępu do przestrzeni. Przykłady takich zaproszonych społeczności opartych na tokenach, jak Friends With Benefits, pokazują, że ten model jest technicznie możliwy, ale jednocześnie ujawniają, że mogą wystąpić wewnętrzne uprzedzenia lub kontrowersje operacyjne. Podobne przypadki weryfikacji tożsamości to system weryfikacji ludzi Gitcoin Passport oraz unikalna weryfikacja użytkowników BrightID. Systemy te były wykorzystywane do ograniczenia ataków Sybil poprzez strukturę, która pozwala na posiadanie tylko jednego konta na osobę, zachowując anonimowość. Te precedensy są oceniane jako obiektywne przykłady, które pokazują, że anonimowa weryfikacja tożsamości może być wykorzystywana do kontroli dostępu do społeczności. Z drugiej strony, przypadki, takie jak wycofanie przez Foundation polityki opartej na zaproszeniach, pokazują, że zbyt zamknięta struktura może nie zyskać reakcji rynku. Z perspektywy prawnej i społecznej, model klubu arystokratów może być klasyfikowany jako prywatna społeczność, co w niektórych regionach może oznaczać, że nie podlega bezpośrednim przepisom o zakazie dyskryminacji stosowanym w obiektach publicznych. Jednocześnie w ramach regulacji dotyczących sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej, sztuczna inteligencja używana do kontroli dostępu może być klasyfikowana jako wysoki poziom ryzyka, co rodzi wymagania dotyczące dokumentacji sprawiedliwości i przejrzystości. Dowody zerowej wiedzy są oceniane jako zgodne z normami ochrony prywatności w kontekście minimalizacji danych osobowych, ale sama struktura, w której kryteria nie są ujawniane, stała się przedmiotem dyskusji na temat sprawiedliwości w badaniach akademickich i mediach. Podsumowując, klub arystokratów weryfikacji tożsamości jest opisywany jako struktura łącząca istniejące elementy, takie jak technologia weryfikacji tożsamości opartej na dowodach zerowej wiedzy, infrastruktura weryfikacji za pomocą sztucznej inteligencji oraz członkostwo oparte na NFT. Każdy z tych elementów ma swoje rzeczywiste przypadki użycia i dokumentację techniczną, ale jak dotąd nie zgłoszono obiektywnych przypadków, w których te elementy zostałyby połączone w kompletny system komercyjny, który selekcjonuje jedynie nielicznych. Niemniej jednak model ten można zrozumieć jako strukturę, która ilustruje, jak cyfrowa społeczność, wymagająca jednocześnie anonimowości i ekskluzywności, może być zbudowana za pomocą określonych procedur technologicznych. $BILL $BIRB $ETH

DeFi dla suwerennych państw: struktura i ograniczenia rządowego, dedykowanego zdecentralizowanego finansowania @IOPn_io , @RaylsLabs , @fraxfinance Pojęcie DeFi dla suwerennych państw odnosi się do prób zarządzania aktywami finansowymi państwa oraz operacjami skarbowymi na bazie struktury finansowej opartej na blockchainie. W centrum tej dyskusji znajdują się IOPn, określane jako system tożsamości państwowej, Rayls, blockchain zaprojektowany z myślą o zgodności z regulacjami, oraz Frax Finance, zdecentralizowany protokół finansowy, który już działa w sektorze prywatnym. Te trzy elementy zostały opracowane w różnych celach i kontekstach, a do tej pory nie potwierdzono przypadków ich zintegrowanego działania jako jednego systemu. Niemniej jednak, są one często wspominane razem jako reprezentatywne przykłady w dyskusji na temat tego, czy rząd może bezpośrednio korzystać z struktury zdecentralizowanego finansowania. IOPn to sieć mająca na celu zarządzanie tożsamością cyfrową na blockchainie, która przedstawia tożsamość osób lub instytucji w formie tokenizowanej. System ten koncentruje się na traktowaniu tożsamości nie jako prostego konta, ale jako trudnych do zmiany informacji identyfikacyjnych, a jego potencjalne zastosowania były omawiane głównie w kontekście tokenizacji aktywów rzeczywistych lub powiązań z usługami publicznymi. IOPn działa jako infrastruktura zarządzania tożsamością, a nie jako system bezpośrednio realizujący transakcje finansowe czy zarządzający aktywami. Dlatego w dyskusji na temat DeFi dla suwerennych państw, IOPn jest wspomniane jako warstwa tożsamości, która ma na celu wyraźne rozróżnienie, z kim i na jakich warunkach państwo lub instytucje publiczne prowadzą transakcje. Rayls to blockchain zaprojektowany z kluczowym założeniem zgodności z regulacjami, który łączy sieć publiczną i sieć z uprawnieniami. Ta sieć koncentruje się na technicznym wdrażaniu weryfikacji tożsamości uczestników transakcji oraz kontroli dostępu, a także została zaprojektowana tak, aby organy regulacyjne lub wyznaczone podmioty mogły zarządzać częścią sieci. Rayls zawiera techniczne mechanizmy, które spełniają wymagania dotyczące ochrony prywatności, śledzenia transakcji i audytowalności, które są wymagane przez banki centralne lub instytucje finansowe. Z tego powodu Rayls jest oceniane jako infrastruktura przyjazna regulacjom, która może być wykorzystywana przez rząd lub sektor publiczny do eksperymentowania z technologią blockchain. Frax Finance to zdecentralizowany protokół finansowy działający w sektorze prywatnym, który oferował stablecoiny powiązane z dolarem oraz różne mechanizmy finansowe, które je wspierają. Frax emituje stablecoiny zgodnie z własnymi zasadami protokołu i strukturą zabezpieczeń, a następnie wykorzystuje je w połączeniu z innymi usługami zdecentralizowanego finansowania do dostarczania płynności lub zarządzania aktywami. System ten działa w środowisku publicznego blockchaina i nie jest bezpośrednio zarządzany przez rząd ani instytucje publiczne. Niemniej jednak istnieją przypadki, w których wprowadzono weryfikację tożsamości lub procedury zgodności w odpowiedzi na zmiany w regulacjach. Kiedy pojawia się termin DeFi dla suwerennych państw, te trzy elementy są czasami opisywane jako jeden ciągły system. Jednak według dotychczas opublikowanych materiałów i oficjalnych dokumentów, nie potwierdzono rzeczywistej zintegrowanej struktury ani wspólnego działania między IOPn, Rayls i Frax Finance. Każdy z nich istnieje jako niezależny projekt, a ich filozofia projektowania, podmioty operacyjne i obszary zastosowania są różne. Przykłady, w których rząd bezpośrednio zarządzałby skarbem państwa za pośrednictwem protokołu zdecentralizowanego finansowania lub wspólnie zarządzałby płynnością z uczestnikami, pozostają na etapie ograniczonych eksperymentów. Analizując dotychczasowe przypadki wykorzystania technologii blockchain przez rząd, wiele z nich koncentrowało się na ograniczonych celach, takich jak zwiększenie efektywności systemów płatności, pilotażowe projekty tokenizacji aktywów czy poprawa struktury rozliczeń między instytucjami. W tym procesie rząd głównie uczestniczył jako nadzorca lub podmiot emitujący, a nie jako pełnoprawny operator zdecentralizowanego finansowania. Jest to ściśle związane z problemami strukturalnymi, takimi jak regulacje finansowe, odpowiedzialność i relacje z polityką monetarną. W rezultacie pojęcie DeFi dla suwerennych państw w obecnym momencie jest bliższe analitycznemu wyrażeniu używanemu do opisu różnych technologii i systemów, niż rzeczywistemu modelowi operacyjnemu. IOPn działa jako infrastruktura zarządzania tożsamością, Rayls jako blockchain zgodny z regulacjami, a Frax Finance jako prywatny protokół zdecentralizowanego finansowania, a bezpośrednie połączenie między nimi lub zintegrowane zarządzanie prowadzone przez rząd nie zostało potwierdzone. Fakt ten pokazuje, że rządowe, dedykowane zdecentralizowane finansowanie może być przedmiotem dyskusji w obszarze wyobraźni technologicznej lub politycznych narracji, ale brakuje wyraźnych precedensów, aby stało się to zweryfikowanym przypadkiem operacyjnym. $IOP $FRAX $RLS