Estructura de un influencer de privacidad, estrella sin rostro @nesaorg , @OpenGradient , @xeetdotai El concepto de influencer de privacidad describe una estructura en la que se obtienen ingresos publicitarios basados únicamente en un número de influencia, sin revelar el rostro, el nombre real o el contenido específico. Este modelo se centra en tres componentes: Nesa, una tecnología de protección de la privacidad; OpenGradient, una capa de inteligencia artificial que valida la influencia; y Xeet, que cuantifica los datos de influencia social y los conecta con recompensas. Esta estructura ha llamado la atención por su intento de convertir la influencia digital en valor económico mientras minimiza la exposición personal. El punto de partida de este modelo es la fatiga por la exposición de la identidad y la marca personal que ha exigido la industria de influencers existente. Algunos creadores han generado ingresos solo a partir de métricas de tráfico o participación sin mostrar su rostro o usar su nombre real, y se han identificado casos en áreas con regulaciones relativamente laxas, como páginas de información sobre bienestar, cuentas de memes y cuentas de análisis técnico. Sin embargo, estos casos también se han llevado a cabo bajo la tolerancia o el consentimiento de las plataformas, y no se han confirmado casos que se hayan expandido a áreas publicitarias donde la responsabilidad legal es claramente exigida. Nesa actúa como la capa responsable de la protección de la privacidad en esta estructura, basada en una tecnología diseñada para realizar cálculos de inteligencia artificial en estado cifrado. Esta tecnología tiene como objetivo demostrar que los cálculos se han realizado correctamente sin exponer los datos de entrada, los resultados de salida o la estructura interna del modelo. Teóricamente, se puede demostrar que un cálculo específico se ha realizado correctamente sin revelar la identidad del usuario o el contenido, pero no hay casos verificados en entornos de uso real que demuestren de manera confiable datos masivos que cambian en tiempo real, como la influencia en redes sociales. OpenGradient es una capa de verificación de inteligencia artificial destinada a asegurar la fiabilidad de los resultados de los cálculos. Este sistema registra de manera verificable el proceso de inferencia realizado por la inteligencia artificial y proporciona un modelo que detecta la duplicación entre cuentas o la posibilidad de ataques civiles en algunas áreas. Sin embargo, hasta ahora, no se ha identificado un modelo dedicado que evalúe con precisión la calidad del contenido social o la influencia real, y se ha limitado a analizar la existencia de cuentas o patrones de red. Esto se acerca más a un medio auxiliar para discernir la autenticidad de las cuentas que a demostrar la influencia en sí. Xeet es la capa de datos responsable de la estructura de recompensas real, analizando con inteligencia artificial diversas señales que surgen de las interacciones con las publicaciones y puntuándolas. Este sistema valora la calidad y el contexto de las reacciones más que el simple número de seguidores, e incluye mecanismos que detectan patrones de spam o automatización para penalizarlos. De hecho, existen casos en los que los puntajes de influencia se conectan con recompensas a través de estructuras de clasificación y torneos en funcionamiento, pero también se han reportado casos en los que usuarios normales sufren penalizaciones temporales durante el proceso de aprendizaje del algoritmo, lo que no garantiza una precisión total. El núcleo del modelo de influencer de privacidad que combina estos tres elementos es demostrar la influencia mientras se ocultan el contenido y la identidad. Sin embargo, hasta ahora, la tecnología verificada se ha limitado a métricas relativamente estáticas como el número de seguidores o cifras agregadas como la participación total, y no se ha confirmado un método para demostrar en tiempo real la persuasión o el efecto comercial real que genera cada contenido. Además, este proceso de prueba implica inevitablemente problemas de confianza y vinculación de datos con plataformas externas. El entorno regulatorio actúa como la mayor restricción para este modelo. Las regulaciones publicitarias en Estados Unidos y Europa exigen que los anunciantes y las relaciones de recompensa se revelen claramente, y establecen que los responsables deben ser identificables para que los consumidores reconozcan que se trata de publicidad. Estas regulaciones presuponen la posibilidad de identificar a las personas o entidades que participan en la publicidad, lo que entra en conflicto con una estructura que obtiene ingresos publicitarios manteniendo el anonimato total. En la interpretación de casos y regulaciones, se ha dejado claro que las plataformas pueden ser responsables si permiten estructuras publicitarias anónimas. También se evidencian limitaciones en términos de confianza. Según investigaciones y reacciones de usuarios, en áreas donde la responsabilidad es importante, como finanzas, inversiones o productos de alto valor, tiende a formarse una baja confianza hacia los proveedores de información sin rostro. Una estructura que explica la influencia solo a través de puntajes generados por algoritmos puede dar lugar a la percepción de que los criterios de evaluación son opacos, lo que provoca disputas y quejas recurrentes. La estructura económica también refleja los problemas del mercado de influencers existente. Según datos reales, la recompensa basada en la influencia está extremadamente concentrada en una pequeña élite, mientras que la mayoría de los participantes se queda con ingresos bajos. El anonimato puede no solo no aliviar esta estructura de distribución, sino que puede hacer que los criterios de recompensa sean aún más opacos, amplificando la desconfianza. Además, en un contexto donde se reportan pérdidas continuas debido a la manipulación de métricas y actividades de bots en el mercado publicitario en general, una estructura que elimina la responsabilidad basada en la identidad no proporciona una base para mitigar estos problemas. En resumen, el modelo de influencer de privacidad tiene características claras como un intento técnico de minimizar la exposición de información personal, pero enfrenta limitaciones técnicas en la prueba de influencia, conflictos con regulaciones publicitarias, problemas de confianza y responsabilidad, así como las desigualdades en la estructura del mercado existente. Basado en los hechos publicados y verificados hasta ahora, este modelo tiene un significado como una estructura experimental, pero no se ha encontrado evidencia que confirme que funcione de manera estable en el ecosistema publicitario mainstream. $XEET $NESA

Club de Nobleza de Verificación de Identidad @billions_ntwk , @moonbirds , @inference_labs El concepto de Club de Nobleza de Verificación de Identidad se presenta como un caso que explica cómo puede formarse una comunidad digital que exige simultáneamente anonimato y exclusividad. En esta estructura, la clave es un procedimiento que permite demostrar que se cumplen ciertos criterios sin revelar quién es uno, lo que da lugar a un espacio cerrado al que solo pueden acceder unos pocos. Este concepto puede entenderse como una combinación de verificación de identidad de conocimiento cero, validación por inteligencia artificial y el modelo de comunidad NFT ya bien conocido. El proceso de entrada a este club comienza con la verificación de identidad basada en conocimiento cero proporcionada por Billions Network. Billions Network ha ofrecido tecnología que permite demostrar que una persona es única sin revelar o almacenar información de identificación personal, y se han reportado casos de uso en airdrops o experimentos financieros. Esta verificación se utiliza como un medio para demostrar que el solicitante ha cumplido con los requisitos sin revelar su nombre real o información personal. Sin embargo, hasta ahora no se ha confirmado un caso comercial que demuestre de manera verificable, mediante el método de conocimiento cero, que se encuentra en el 0.1 por ciento superior de todos los solicitantes. Sobre esta etapa de verificación de identidad se combina la validación por inteligencia artificial de Inference Labs. Inference Labs ha desarrollado tecnología que prueba criptográficamente el proceso de inferencia de modelos de inteligencia artificial, proporcionando una infraestructura que puede verificar si una entrada específica cumple con ciertos criterios. Según documentos y repositorios de código públicos, esta tecnología se centra en demostrar que el modelo realmente realizó dicha inferencia, y aún no hay registros de casos empíricos aplicados al control de acceso de comunidades a gran escala o de casos de fallos. Esta etapa se describe como un mecanismo que determina automáticamente el estado del solicitante, pero los criterios y resultados de la determinación no se revelan externamente. La comunidad presentada como un espacio al que solo pueden acceder quienes han pasado esta doble verificación es la comunidad NFT de Moonbirds. Moonbirds ya tiene una estructura en la que la membresía se forma a través de la propiedad de NFT, y la propiedad se distribuye entre un número limitado de poseedores según datos en cadena. Esta estructura se asemeja a los modelos de token gating existentes, donde se utilizan tokens o NFT como llaves para acceder a un espacio. Casos de comunidades de tokens basadas en invitaciones, como Friends With Benefits, han demostrado que este modelo es técnicamente viable, pero también han mostrado que pueden surgir sesgos internos o controversias operativas. Ejemplos similares de verificación de identidad incluyen el sistema de prueba humana de Gitcoin Passport y la autenticación de usuarios sin duplicados de BrightID. Estos sistemas han sido utilizados para reducir ataques Sybil mediante una estructura que permite solo una cuenta por persona mientras se mantiene el anonimato. Estos precedentes se consideran ejemplos objetivos que demuestran que la verificación de identidad anónima puede ser utilizada para el control de acceso a comunidades. Por otro lado, se han reportado casos como la retirada de la política de invitación que Foundation operaba, donde una estructura excesivamente cerrada no logró captar la respuesta del mercado. Desde una perspectiva legal y social, este modelo de club de nobleza puede interpretarse como una comunidad privada que, en algunas regiones, podría no estar sujeta a las regulaciones de no discriminación que se aplican a las instalaciones públicas. Al mismo tiempo, en el marco regulatorio de inteligencia artificial de la Unión Europea, la inteligencia artificial utilizada para el control de acceso puede clasificarse como de alto riesgo, lo que plantea exigencias de documentación sobre equidad y explicabilidad. La prueba de conocimiento cero se evalúa como un elemento que se alinea con las normas de protección de datos en términos de minimización de datos personales, pero la estructura misma de no hacer públicos los criterios ha sido objeto de discusión en la academia y los medios en relación con la equidad. En resumen, el Club de Nobleza de Verificación de Identidad se describe como una estructura que conecta elementos ya existentes: tecnología de verificación de identidad de conocimiento cero, infraestructura de validación por inteligencia artificial y membresía basada en NFT. Cada elemento tiene casos de uso reales y documentos técnicos de forma individual, pero aún no se ha reportado un caso objetivo en el que se operen como un sistema comercial completo que filtre solo a una pequeña élite. No obstante, este modelo puede ser organizado como una estructura que ayuda a entender cómo puede formarse una comunidad digital que exige simultáneamente anonimato y exclusividad a través de procedimientos técnicos. $BILL $BIRB $ETH

DeFi para Estados soberanos: Estructura y límites de las finanzas descentralizadas exclusivas para gobiernos @IOPn_io , @RaylsLabs , @fraxfinance El concepto de DeFi para Estados soberanos se utiliza para referirse a los intentos de gestionar los activos financieros y la operación del tesoro de un país sobre una estructura financiera basada en blockchain. En el centro de esta discusión aparecen IOPn, que se menciona como un sistema de identidad nacional, Rayls, una blockchain diseñada bajo el supuesto de cumplimiento regulatorio, y Frax Finance, un protocolo de finanzas descentralizadas que ya opera en el sector privado, como sus componentes. Estos tres elementos han sido desarrollados con diferentes propósitos y contextos, y hasta ahora no se ha confirmado un caso de operación como un sistema integrado. Sin embargo, la razón por la que se mencionan juntos es porque sirven como ejemplos representativos para discutir si los gobiernos pueden utilizar directamente una estructura de finanzas descentralizadas. IOPn es una red destinada a manejar identidades digitales en blockchain, con una estructura que representa la identidad de individuos o instituciones en forma tokenizada. Este sistema se centra en tratar la identidad no como una simple cuenta, sino como información de identificación que es difícil de modificar, y se ha discutido su potencial de uso principalmente en áreas como la tokenización de activos físicos o la vinculación con servicios públicos. IOPn en sí mismo funciona como una infraestructura de gestión de identidades y no es un sistema que realice transacciones financieras o gestione activos directamente. Por lo tanto, en la discusión sobre DeFi para Estados soberanos, IOPn se menciona como una capa de identidad para distinguir claramente con quién y bajo qué condiciones comercian los estados o las instituciones públicas. Rayls es una blockchain diseñada con el cumplimiento regulatorio como premisa clave, que tiene una estructura que combina redes públicas y redes autorizadas. Esta cadena se centra en implementar técnicamente la verificación de identidad y el control de acceso para los participantes en las transacciones, y está diseñada para que las autoridades reguladoras o los operadores designados puedan gestionar parte de la red. Rayls incluye dispositivos técnicos para cumplir con condiciones como la protección de datos personales, el seguimiento de transacciones y la capacidad de auditoría que requieren los bancos centrales o las instituciones financieras. Debido a estas características, Rayls se evalúa como una infraestructura amigable con la regulación que puede ser utilizada por gobiernos o el sector público para experimentar con la tecnología blockchain. Frax Finance es un protocolo de finanzas descentralizadas que opera en el sector privado, ofreciendo una stablecoin vinculada al dólar y diversos mecanismos financieros que la respaldan. Frax emite stablecoins de acuerdo con sus propias reglas de protocolo y estructura de colateral, y las utiliza en combinación con otros servicios de finanzas descentralizadas para proporcionar liquidez o gestionar activos. Este sistema opera en un entorno de blockchain pública y no es una estructura que sea gestionada directamente por gobiernos o instituciones públicas. Sin embargo, existen casos en los que se han implementado procedimientos de verificación de identidad o cumplimiento regulatorio en respuesta a cambios en el entorno regulatorio. Cuando aparece la expresión DeFi para Estados soberanos, estos tres elementos a veces se describen como si fueran un sistema continuo. Sin embargo, según la información y los documentos oficiales publicados hasta ahora, no se ha confirmado la existencia de una estructura integrada o casos de operación conjunta entre IOPn, Rayls y Frax Finance. Cada uno existe como un proyecto independiente, y su filosofía de diseño, entidades operativas y objetivos de aplicación son diferentes. También hay pocos precedentes de gobiernos que gestionen directamente el tesoro a través de protocolos de finanzas descentralizadas o que gestionen liquidez junto con participantes generales, ya que estos casos se han mantenido en etapas experimentales limitadas. Al observar los casos existentes de uso de blockchain por parte de gobiernos, muchos se han centrado en propósitos limitados como la eficiencia de los sistemas de pago, proyectos piloto de tokenización de activos y mejoras en las estructuras de liquidación entre instituciones. En este proceso, los gobiernos han participado principalmente como supervisores o emisores, y no se han reportado casos en los que actúen como operadores de finanzas descentralizadas en un sentido completo. Esto está estrechamente relacionado con problemas estructurales como la regulación financiera, la responsabilidad y la relación con la política monetaria. Como resultado, el concepto de DeFi para Estados soberanos se acerca más a una expresión analítica utilizada para agrupar diferentes tecnologías y sistemas que a un modelo operativo en este momento. IOPn funciona como infraestructura de gestión de identidades, Rayls como blockchain de cumplimiento regulatorio, y Frax Finance como protocolo de finanzas descentralizadas privadas, y no se ha confirmado una combinación directa o una operación integrada liderada por el gobierno entre ellos. Este hecho muestra que, aunque las finanzas descentralizadas exclusivas para gobiernos pueden ser discutidas en el ámbito de la imaginación técnica o el discurso político, hay una falta de precedentes claros para que se establezcan como casos operativos verificados. $IOP $FRAX $RLS