Influenceri de confidențialitate, structura vedetelor fără chip @nesaorg, @OpenGradient, @xeetdotai Conceptul de influencer de confidențialitate este un termen care descrie o structură în care fața unei persoane, numele real sau conținutul specific al conținutului nu este dezvăluit, ci doar pe baza figurii de influență. Modelul este construit în jurul a trei componente: Nesa, o tehnologie care păstrează confidențialitatea, OpenGradient, un strat de inteligență artificială care verifică impactul, și Xeet, care cuantifică datele despre influența socială și le conectează cu recompensele. Această structură a atras atenția pentru încercarea sa de a transforma influența digitală în valoare economică, minimizând totodată expunerea personală. Punctul de plecare al acestui model este oboseala de dezvăluire a identității și expunerea brandului personal, cerută de industria existentă a influencerilor. Unii creatori au monetizat traficul de conținut sau metricile de implicare doar fără a-și dezvălui fețele sau a folosi numele reale, iar acest lucru a fost observat în zone relativ mai puțin reglementate, cum ar fi paginile de informații despre wellness, conturile de meme-uri și conturile de analiză tehnică. Totuși, aceste cazuri au fost făcute și cu complicitatea sau toleranța platformei, iar niciun caz nu a fost confirmat să se extindă în întreaga zonă de publicitate, unde răspunderea legală este clar necesară. NESA se bazează pe o tehnologie concepută pentru a efectua operațiuni de inteligență artificială într-o stare criptată, cu un strat responsabil pentru protecția confidențialității în această structură. Această tehnologie urmărește să demonstreze că calculul a fost efectuat corect fără a expune datele de intrare, rezultatele de ieșire și structura internă a modelului. Teoretic, este posibil să se demonstreze că anumite calcule au fost făcute corect fără a dezvălui identitățile utilizatorilor sau conținutul conținutului, dar încă nu există cazuri dovedite în medii reale pentru a demonstra în mod fiabil date la scară largă care fluctuează în timp real, cum ar fi influența rețelelor sociale. OpenGradient este un strat de verificare a inteligenței artificiale pentru a asigura fiabilitatea rezultatelor computaționale. Sistemul oferă o înregistrare verificabilă a procesului de raționament realizat de inteligența artificială și oferă un model pentru detectarea duplicării între conturi sau a posibilității unui atac cu sybil în anumite zone. Totuși, în datele publicate până acum, nu a fost identificat un model dedicat care să evalueze cu acuratețe calitatea sau impactul real al conținutului social și este doar la nivelul de analiză a existenței conturilor sau a tiparelor rețelei. Acesta este mai degrabă un mijloc auxiliar de a elimina autenticitatea unui cont decât de a-i dovedi influența în sine. Xeet este un strat de date responsabil pentru structura efectivă a recompensei și analizează și evaluează diverse semnale generate din postări și interacțiuni folosind inteligența artificială. Sistemul se concentrează pe calitatea și contextul răspunsurilor, mai degrabă decât pe simplul număr de urmăritori, și include dispozitive care detectează și penalizează spam-ul sau tipare automate. De fapt, există cazuri în care punctele de influență sunt legate de recompense prin clasamentele operaționale și structurile turneelor, dar acest lucru nu garantează nici acuratețea completă, cum ar fi cazurile în care utilizatorii obișnuiți sunt temporar dezavantajați în timpul procesului de antrenament al algoritmului. Nucleul modelului influencerilor de confidențialitate, care combină aceste trei elemente, constă doar în a demonstra influența ascunzând conținutul și identitatea. Totuși, tehnologiile dovedite până acum sunt limitate la indicatori relativ statici, cum ar fi numărul de urmăritori sau cifre agregate, cum ar fi participarea totală, iar convingerea reală sau efectul comercial al conținutului individual nu a fost confirmat în timp real. În plus, acest proces de demonstrație implică inevitabil conexiuni de date cu platforme externe și probleme de încredere. Mediul de reglementare este cea mai mare constrângere a acestui model. Reglementările privind publicitatea din Statele Unite și Europa impun o dezvăluire clară a relației dintre advertiseri și compensații și stipulează că partea responsabilă trebuie să fie clar identificată, astfel încât consumatorii să poată recunoaște că este vorba despre o reclamă. Aceste reglementări se bazează pe identificabilitatea persoanelor sau subiecților care au participat la reclame și intră în conflict cu structura obținerii veniturilor din publicitate, menținând în același timp anonimatul complet. Precedentele reale și interpretările reglementărilor afirmă, de asemenea, clar că platformele pot fi trase la răspundere dacă neglijează structura publicității anonime. Limitările sunt de asemenea evidențiate în ceea ce privește încrederea. Cercetările și răspunsurile utilizatorilor arată că, în domenii unde responsabilitatea este importantă, cum ar fi finanțele, investițiile și produsele de mare valoare, încrederea în furnizorii de informații anonimi tinde să fie scăzută. O structură care explică influența doar prin scorul calculat de algoritm tinde să creeze percepția că criteriile de evaluare sunt opace, ceea ce duce la dispute și plângeri repetate. Structura economică reflectă, de asemenea, problemele pieței existente de influenceri. Datele reale arată că recompensele bazate pe influență sunt extrem de concentrate în top puțini, majoritatea participanților rămânând la randamente scăzute. În loc să ușureze această structură de distribuție, anonimatul are potențialul de a amplifica neîncrederea prin a face standardele de compensare mai opace. În plus, având în vedere că pierderile cauzate de manipularea metricilor și activitatea boților sunt raportate continuu pe piața publicitară, structura eliminării răspunderii bazate pe identitate nu oferă o bază pentru a atenua aceste probleme. Luate împreună, modelul influencerilor de confidențialitate are caracteristici clare, fiind o încercare tehnică de a minimiza expunerea informațiilor personale, dar are și limitări practice, cum ar fi limitările tehnice în demonstrarea influenței, conflicte cu reglementările publicitare, probleme de încredere și responsabilitate, precum și dezechilibre în structura pieței existente. Pe baza faptelor publicate și verificate până acum, acest model are o semnificație ca structură experimentală, dar nu există dovezi care să evalueze că funcționează stabil în ecosistemul publicitar mainstream. $XEET $NESA