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