Influenciadores de privacidade, a estrutura das estrelas sem rosto @nesaorg, @OpenGradient, @xeetdotai O conceito de influenciador de privacidade é um termo que descreve uma estrutura na qual o rosto, nome real ou conteúdo específico de um indivíduo não é divulgado, mas apenas com base na figura de influência. O modelo é construído em torno de três componentes: Nesa, uma tecnologia que preserva a privacidade, OpenGradient, uma camada de inteligência artificial que verifica o impacto, e Xeet, que quantifica dados de influência social e os conecta a recompensas. Essa estrutura tem chamado atenção por sua tentativa de transformar influência digital em valor econômico, minimizando a exposição pessoal. O ponto de partida desse modelo é a fadiga da divulgação de identidade e da exposição à marca pessoal, que tem sido exigida pela indústria de influenciadores existente. Alguns criadores monetizaram métricas de tráfego de conteúdo ou engajamento apenas sem revelar seus rostos ou usar seus nomes reais, e isso tem sido visto em áreas relativamente menos regulamentadas, como páginas de informações sobre bem-estar, contas de memes e contas de análise técnica. No entanto, esses casos também foram feitos com a conivência ou tolerância da plataforma, e nenhum caso foi confirmado que se estendesse a toda a área de publicidade onde a responsabilidade legal é claramente necessária. O NESA é baseado em uma tecnologia projetada para realizar operações de inteligência artificial em um estado criptografado, com uma camada responsável pela proteção da privacidade nessa estrutura. Essa tecnologia visa provar que o cálculo foi realizado corretamente sem expor os dados de entrada, resultados de saída e estrutura interna do modelo. Teoricamente, é possível provar que certos cálculos foram feitos corretamente sem divulgar identidades de usuários ou conteúdo de conteúdo, mas ainda não há casos comprovados em ambientes reais para comprovar de forma confiável dados em grande escala que flutuam em tempo real, como a influência das redes sociais. OpenGradient é uma camada de verificação de inteligência artificial para garantir a confiabilidade dos resultados computacionais. O sistema fornece um registro verificável do processo de raciocínio realizado pela inteligência artificial e fornece um modelo para detectar duplicação entre contas ou a possibilidade de um ataque de Sybil em algumas áreas. No entanto, nos dados divulgados até agora, um modelo dedicado que avalie com precisão a qualidade ou o impacto real do conteúdo social não foi identificado, e ele está apenas no nível de análise da existência de contas ou padrões de rede. Isso é mais um meio auxiliar de filtrar a autenticidade de uma conta do que de provar sua influência por si só. O Xeet é uma camada de dados responsável pela estrutura real da recompensa, e analisa e pontua vários sinais gerados a partir de posts e interações usando inteligência artificial. O sistema foca na qualidade e no contexto das respostas, em vez do simples número de seguidores, e inclui dispositivos que detectam e penalizam spam ou padrões automatizados. Na verdade, há casos em que pontos de influência estão ligados a recompensas por meio dos rankings operacionais e das estruturas do torneio, mas isso também não garante precisão completa, como nos casos em que usuários normais ficam temporariamente prejudicados durante o processo de treinamento do algoritmo. O núcleo do modelo de influenciador de privacidade, que combina esses três elementos, está apenas em provar influência enquanto esconde conteúdo e identidade. No entanto, as tecnologias comprovadas até agora se limitam a indicadores relativamente estáticos, como o número de seguidores ou números agregados, como participação total, e a persuasão real ou o efeito comercial do conteúdo individual não foi confirmado em tempo real. Além disso, esse processo de prova inevitavelmente envolve ligação de dados com plataformas externas e questões de confiança. O ambiente regulatório é a maior restrição desse modelo. As regulamentações de publicidade nos Estados Unidos e na Europa exigem uma divulgação clara da relação entre anunciantes e remuneração, e estipulam que a parte responsável deve ser claramente identificada para que os consumidores possam reconhecer que se trata de um anúncio. Essas regulamentações baseiam-se na identificação de indivíduos ou sujeitos que participaram de anúncios e entram em conflito com a estrutura de obtenção de receita publicitária mantendo total anonimato. Precedentes reais e interpretações regulatórias também deixam claro que as plataformas podem ser responsabilizadas se negligenciarem a estrutura de publicidade anônima. Também são reveladas limitações em termos de confiança. Pesquisas e respostas dos usuários mostram que, em áreas onde a responsabilidade é importante, como finanças, investimentos e produtos de alto valor, a confiança em provedores de informação anónimos tende a ser baixa. Uma estrutura que explica a influência apenas pela pontuação calculada pelo algoritmo tende a criar a percepção de que os critérios de avaliação são opacos, o que causa disputas e reclamações repetidas. A estrutura econômica também reflete os problemas do mercado de influenciadores existente. Dados reais mostram que as recompensas baseadas em influência estão extremamente concentradas entre os poucos mais altos, com a maioria dos participantes mantendo baixos retornos. Em vez de flexibilizar essa estrutura de distribuição, o anonimato tem o potencial de amplificar a desconfiança ao tornar os padrões de remuneração mais opacos. Além disso, com perdas causadas pela manipulação de métricas e atividades de bots sendo continuamente reportadas em todo o mercado de publicidade, a estrutura de remoção da responsabilidade baseada em identidade não fornece uma base para mitigar esses problemas. Em conjunto, o modelo de influenciador de privacidade possui características claras, pois é uma tentativa técnica de minimizar a exposição de informações pessoais, mas também possui limitações práticas, como limitações técnicas na prova de influência, conflitos com regulamentações publicitárias, questões de confiança e responsabilidade, e desequilíbrios na estrutura de mercado existente. Com base nos fatos publicados e verificados até agora, esse modelo tem importância como estrutura experimental, mas não há evidências de que ele esteja operando de forma estável no ecossistema publicitário mainstream. $XEET $NESA

Comprovante de identidade Clube Nobre @billions_ntwk , @moonbirds , @inference_labs O conceito de clube aristocrático de prova de identidade é apresentado como um exemplo de como comunidades digitais podem ser formadas que exigem tanto anonimato quanto exclusividade. A chave dessa estrutura é o processo de provar que certos critérios foram cumpridos sem revelar quem são, criando um espaço fechado ao qual apenas alguns poucos podem acessar. Esse conceito pode ser entendido como uma combinação de prova de identidade zero-knowledge, verificação por inteligência artificial e o já conhecido modelo de comunidade NFT. O processo de entrada do clube começa com comprovantes de identidade baseados em zero conhecimento fornecidos pela Billions Network. A Billions Network forneceu tecnologia para provar que uma pessoa não é duplicada sem divulgar ou armazenar informações pessoais identificáveis, e tem sido usada em airdrops e experimentos financeiros. Essas provas são usadas como um meio de provar que o candidato cumpriu as condições, sem revelar seu nome real ou informações pessoais. No entanto, nos dados divulgados até agora, não há caso comercial que comprove que o ranking em si está entre os 0,1% melhores de todos os candidatos de forma zero-conhecimento. Além dessa etapa de prova de identidade, a verificação de inteligência artificial da Inference Labs é combinada. A Inference Labs desenvolveu tecnologia para provar criptograficamente o processo de inferência de modelos de inteligência artificial, fornecendo a infraestrutura para verificar se entradas específicas atendem a certos critérios. Com base em documentação publicada e repositórios de código, a tecnologia foca em provar que o modelo realmente realizou essa inferência, e não há registro de demonstrações ou falhas aplicadas ao controle de acesso comunitário em larga escala. Essa etapa é explicada como uma estrutura que determina automaticamente o status do candidato, mas os critérios e resultados não são revelados ao mundo exterior. A comunidade Moonbirds NFT é apresentada na forma de uma comunidade que só pode ser acessada por aqueles que passam por essa dupla verificação. A Moonbirds já possui uma estrutura onde a filiação é formada por meio da propriedade de NFTs, e a propriedade é distribuída para um número limitado de detentores com base em dados on-chain. Essa estrutura está alinhada com o modelo existente de bloqueio de tokens, que usa tokens ou NFTs como chaves para acessar o espaço. Casos anteriores de comunidades de tokens baseadas em convite, como a Friends With Benefits, mostraram na prática que esse modelo é tecnicamente possível, mas também mostra que vieses internos ou controvérsias operacionais podem surgir. Exemplos semelhantes de provas de identidade incluem o sistema de prova humana do Gitcoin Passport e a autenticação de usuários não duplicada do BrightID. Esses sistemas têm sido usados para reduzir ataques ao Sybil, permitindo apenas uma conta por pessoa, mantendo o anonimato. Esse precedente é avaliado como um exemplo objetivo que mostra que provas de identidade anônimas podem ser usadas para controlar o acesso da comunidade. Por outro lado, houve relatos de casos em que estruturas excessivamente fechadas, como o caso da Fundação que retirou sua política baseada em convite, não receberam resposta do mercado. Do ponto de vista legal e social, há uma interpretação de que, se esse modelo de clube aristocrático for classificado como uma comunidade privada, pode não estar diretamente sujeito às regulamentações antidiscriminação aplicadas a instalações públicas em algumas áreas. Ao mesmo tempo, o marco regulatório de inteligência artificial da UE pode classificar a inteligência artificial usada para controle de acesso como um grupo de alto risco, levantando a necessidade de documentação de justiça e explicabilidade. Provas de conhecimento zero são avaliadas como elementos que cumprem as normas de proteção de informações pessoais em termos de minimização de informações pessoais, mas casos em que a própria estrutura, na qual os padrões não são divulgados ao mundo externo, também foram alvo de discussões sobre justiça também foram abordados em acadêmicos e na mídia. Em resumo, o clube aristocrático de prova de identidade é descrito como uma estrutura que conecta os elementos existentes da tecnologia de prova de identidade de conhecimento zero, infraestrutura de verificação de inteligência artificial e associação baseada em NFTs em um único fluxo. Cada elemento tem um caso real de uso e documentação técnica individualmente, mas não houve casos objetivos de operação como um sistema totalmente comercial que os combine para filtrar apenas os poucos principais. No entanto, esse modelo pode ser resumido como uma estrutura que pode ser usada como referência para entender quais procedimentos técnicos podem ser usados para construir uma comunidade digital que exige tanto anonimato quanto exclusividade. $BILL $BIRB $ETH

DeFi para Estados Soberanos: A Estrutura e Limitações do DeFi Exclusivo do Governo @IOPn_io , @RaylsLabs , @fraxfinance O conceito de DeFi para estados soberanos é usado como uma expressão para se referir a uma tentativa de gerenciar os ativos financeiros e as operações de tesouraria mantidas pelo Estado em uma estrutura financeira baseada em blockchain. No centro dessa discussão estão o IOPn, chamado de sistema nacional de identidade, o Rayls, um blockchain projetado para conformidade regulatória, e o Frax Finance, um protocolo de finanças descentralizadas que já opera no setor privado. Esses três elementos foram desenvolvidos para propósitos e origens diferentes e, até agora, não foram confirmados casos em que tenham sido combinados e operados em um único sistema integrado. No entanto, o motivo pelo qual são mencionados juntos é que são usados como exemplos representativos para explicar a discussão sobre se o governo pode utilizar diretamente a estrutura DeFi. O IOPn é uma rede para lidar com identidades digitais na blockchain, e possui uma estrutura que expressa a identidade de indivíduos ou instituições em forma tokenizada. O sistema foca em tratar identidades como identificadores difíceis de alterar, e não apenas contas, e seu uso potencial tem sido discutido principalmente em áreas como tokenização de ativos do mundo real e conexões de serviços públicos. O próprio IOPn funciona como uma infraestrutura de gerenciamento de identidade e não é um sistema que realize diretamente transações financeiras ou gestão de ativos. Portanto, nas discussões sobre DeFi para estados soberanos, o IOPn é referido como camada de identidade para distinguir claramente com quem um estado ou instituição pública transaciona e em quais termos. Rayls é uma blockchain projetada com conformidade regulatória como premissa central, com uma estrutura que combina redes públicas e autorizadas. A cadeia foca na implementação técnica de verificação de identidade e controle de acesso para participantes de transações, e foi projetada para permitir que reguladores ou operadores designados gerenciem partes da rede. O Rayls inclui dispositivos técnicos para atender a condições como privacidade, rastreamento de transações e auditabilidade exigidas por bancos centrais ou instituições financeiras. Por causa dessas características, o Rayls é considerado uma infraestrutura favorável à regulamentação, que pode ser utilizada por governos e pelo setor público ao experimentar com a tecnologia blockchain. Frax Finance é um protocolo financeiro descentralizado que opera no setor privado e tem fornecido stablecoins atreladas ao dólar e diversos mecanismos financeiros para apoiá-las. A Frax emite stablecoins de acordo com suas próprias regras de protocolo e estrutura de colateral, e as utiliza para fornecer liquidez ou gerenciar ativos ao conectá-las a outros serviços DeFi. O sistema opera em um ambiente de blockchain público e não é diretamente operado pelo governo ou por instituições públicas. No entanto, há casos em que procedimentos de verificação de identidade ou conformidade foram introduzidos para responder a mudanças no ambiente regulatório. Quando o termo DeFi para estados soberanos aparece, esses três elementos às vezes são descritos como um sistema contínuo. No entanto, segundo dados públicos e documentos oficiais até o momento, não há confirmação de qualquer implementação real de estruturas de integração ou casos de operação conjunta entre IOPn, Rayls e Frax Finance. Cada um deles existe como um projeto independente, e a filosofia de design, a entidade operacional e o objeto de aplicação também são diferentes. O precedente de o governo gerenciar diretamente o tesouro nacional por meio de protocolos DeFi ou gerenciar a liquidez com participantes comuns também é limitado na fase experimental. Analisando casos de uso governamentais existentes em blockchain, muitos focaram em propósitos limitados, como melhorar a eficiência dos sistemas de pagamento, projetos-piloto de tokenização de ativos e aprimorar estruturas de liquidação interagências. Nesse processo, o governo participou principalmente como supervisor ou emissor, e não houve casos relatados de atuação como operador DeFi totalmente definido. Isso está intimamente ligado a questões estruturais como regulação financeira, responsabilidade e a relação com a política monetária. Como resultado, o conceito de DeFi para estados soberanos é mais uma expressão analítica usada para descrever diferentes tecnologias e instituições do que um único modelo operacional neste momento. O IOPn funciona como infraestrutura de gerenciamento de identidade, o Rayls como uma blockchain regulada e o Frax Finance como um protocolo DeFi privado, respectivamente, e não há acoplamento direto ou integração liderada pelo governo entre eles. Esse fato mostra que o DeFi exclusivo do governo pode ser discutido no âmbito da imaginação técnica e do discurso político, mas falta um precedente claro antes que ele possa se tornar um exemplo operacional comprovado. $IOP $FRAX $RLS