Mô hình người ảnh hưởng bảo mật, ngôi sao không có khuôn mặt @nesaorg , @OpenGradient , @xeetdotai Khái niệm người ảnh hưởng bảo mật mô tả một cấu trúc mà trong đó cá nhân kiếm lợi nhuận từ quảng cáo chỉ dựa trên chỉ số ảnh hưởng mà không công khai khuôn mặt, tên thật hay nội dung cụ thể của nội dung. Mô hình này được hình thành xung quanh ba thành phần chính: Nesa, công nghệ bảo vệ quyền riêng tư, OpenGradient, lớp trí tuệ nhân tạo xác thực ảnh hưởng, và Xeet, kết nối dữ liệu ảnh hưởng xã hội với phần thưởng. Cấu trúc này đã thu hút sự chú ý vì nó cố gắng chuyển đổi ảnh hưởng kỹ thuật số thành giá trị kinh tế trong khi tối thiểu hóa sự phơi bày cá nhân. Điểm khởi đầu của mô hình này là sự mệt mỏi về việc công khai danh tính và phơi bày thương hiệu cá nhân mà ngành công nghiệp người ảnh hưởng hiện tại yêu cầu. Một số người sáng tạo đã tạo ra doanh thu chỉ dựa vào lưu lượng nội dung hoặc chỉ số tham gia mà không cần công khai khuôn mặt hoặc tên thật, và các trường hợp này đã được xác nhận trong các lĩnh vực tương đối ít quy định như trang thông tin sức khỏe, tài khoản meme, và tài khoản phân tích kỹ thuật. Tuy nhiên, những trường hợp này cũng diễn ra trong sự đồng ý hoặc khoan dung của nền tảng, và chưa có trường hợp nào được xác nhận mở rộng ra toàn bộ lĩnh vực quảng cáo mà trách nhiệm pháp lý được yêu cầu rõ ràng. Nesa là lớp chịu trách nhiệm bảo vệ quyền riêng tư trong cấu trúc này, dựa trên công nghệ được thiết kế để thực hiện các phép toán trí tuệ nhân tạo trong trạng thái mã hóa. Công nghệ này nhằm mục đích chứng minh rằng các phép toán đã được thực hiện chính xác mà không tiết lộ dữ liệu đầu vào, kết quả đầu ra, hoặc cấu trúc nội bộ của mô hình. Về lý thuyết, nó có thể chứng minh rằng một phép toán cụ thể đã được thực hiện đúng mà không cần công khai danh tính người dùng hoặc nội dung, nhưng chưa có trường hợp nào được xác nhận trong môi trường sử dụng thực tế cho cách chứng minh ổn định dữ liệu quy mô lớn biến động theo thời gian như ảnh hưởng trên mạng xã hội. OpenGradient là lớp xác thực trí tuệ nhân tạo nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả tính toán. Hệ thống này ghi lại quá trình suy luận mà trí tuệ nhân tạo thực hiện một cách có thể xác minh và cung cấp mô hình phát hiện khả năng tấn công lặp lại hoặc tấn công dân sự giữa các tài khoản trong một số lĩnh vực. Tuy nhiên, tài liệu công khai cho đến nay chưa xác nhận mô hình chuyên dụng nào để đánh giá chính xác chất lượng nội dung xã hội hoặc ảnh hưởng thực tế, mà chỉ dừng lại ở mức phân tích sự tồn tại của tài khoản hoặc mẫu mạng. Điều này gần như là một phương tiện hỗ trợ để phân biệt tính xác thực của tài khoản hơn là chứng minh chính ảnh hưởng. Xeet là lớp dữ liệu chịu trách nhiệm cho cấu trúc phần thưởng thực tế, phân tích các tín hiệu khác nhau phát sinh từ bài đăng và tương tác bằng trí tuệ nhân tạo để chấm điểm. Hệ thống này chú trọng đến chất lượng và ngữ cảnh của phản ứng hơn là chỉ số số lượng người theo dõi, và bao gồm các cơ chế để phát hiện spam hoặc mẫu tự động và gây bất lợi. Thực tế, có những trường hợp mà điểm ảnh hưởng được kết nối với phần thưởng thông qua cấu trúc xếp hạng và giải đấu đang hoạt động, nhưng điều này cũng không đảm bảo độ chính xác hoàn toàn, với các báo cáo về việc người dùng bình thường tạm thời bị thiệt hại trong quá trình học thuật của thuật toán. Điểm cốt lõi của mô hình người ảnh hưởng bảo mật kết hợp ba yếu tố này là chứng minh ảnh hưởng chỉ trong khi ẩn danh nội dung và danh tính. Tuy nhiên, cho đến nay, công nghệ đã được xác minh chỉ giới hạn ở các chỉ số tương đối tĩnh như số lượng người theo dõi hoặc số liệu tổng thể về tham gia, và chưa có cách nào để chứng minh sức thuyết phục thực tế hoặc hiệu quả thương mại của nội dung cụ thể theo thời gian thực. Hơn nữa, quá trình chứng minh này tất yếu đi kèm với vấn đề liên kết dữ liệu và độ tin cậy với các nền tảng bên ngoài. Môi trường quy định là rào cản lớn nhất đối với mô hình này. Quy định quảng cáo ở Mỹ và châu Âu yêu cầu các nhà quảng cáo công khai rõ ràng mối quan hệ giữa quảng cáo và phần thưởng, và quy định rằng các bên chịu trách nhiệm phải rõ ràng để người tiêu dùng nhận thức được đó là quảng cáo. Những quy định này dựa trên khả năng xác định các cá nhân hoặc thực thể tham gia quảng cáo, và xung đột với cấu trúc kiếm lợi nhuận từ quảng cáo trong khi duy trì hoàn toàn tính ẩn danh. Thực tế, trong các án lệ và cách giải thích quy định, đã rõ ràng rằng nếu nền tảng bỏ qua cấu trúc quảng cáo ẩn danh, họ có thể phải chịu trách nhiệm. Về mặt độ tin cậy, cũng có những giới hạn. Nghiên cứu và phản ứng của người dùng cho thấy rằng trong các lĩnh vực quan trọng như tài chính, đầu tư, và hàng hóa đắt tiền, độ tin cậy đối với người cung cấp thông tin không có khuôn mặt thường thấp. Cấu trúc chỉ giải thích ảnh hưởng chỉ dựa trên điểm số do thuật toán tạo ra dễ dẫn đến nhận thức rằng tiêu chí đánh giá không minh bạch, và điều này trở thành nguyên nhân gây ra tranh chấp và bất mãn lặp đi lặp lại. Cấu trúc kinh tế cũng phản ánh chính xác các vấn đề của thị trường người ảnh hưởng hiện tại. Dữ liệu thực cho thấy phần thưởng dựa trên ảnh hưởng cực kỳ tập trung vào một số ít người đứng đầu, trong khi phần lớn người tham gia chỉ nhận được lợi nhuận thấp. Tính ẩn danh có khả năng làm tăng sự nghi ngờ hơn là làm giảm cấu trúc phân phối này, làm cho tiêu chí phần thưởng trở nên không minh bạch hơn. Hơn nữa, trong bối cảnh thị trường quảng cáo nói chung, các tổn thất do thao túng chỉ số và hoạt động của bot đang được báo cáo liên tục, và cấu trúc loại bỏ trách nhiệm dựa trên danh tính không cung cấp cơ sở để giảm thiểu những vấn đề này. Tóm lại, mô hình người ảnh hưởng bảo mật có những đặc điểm rõ ràng trong nỗ lực công nghệ nhằm tối thiểu hóa việc phơi bày thông tin cá nhân, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với những hạn chế kỹ thuật trong việc chứng minh ảnh hưởng, xung đột với quy định quảng cáo, vấn đề về độ tin cậy và trách nhiệm, cũng như sự mất cân bằng trong cấu trúc thị trường hiện tại. Dựa trên những sự thật đã được công khai và xác minh cho đến nay, mô hình này có ý nghĩa như một cấu trúc thử nghiệm, nhưng chưa có cơ sở nào được xác nhận cho thấy nó hoạt động ổn định trong hệ sinh thái quảng cáo chính thống.

Câu lạc bộ quý tộc xác minh danh tính @billions_ntwk , @moonbirds , @inference_labs Khái niệm về câu lạc bộ quý tộc xác minh danh tính được đưa ra như một ví dụ về cách mà một cộng đồng kỹ thuật số yêu cầu cả tính ẩn danh và tính độc quyền có thể được cấu thành. Trong cấu trúc này, điều cốt lõi là quy trình chứng minh rằng một người đã đáp ứng các tiêu chí nhất định mà không cần tiết lộ danh tính của họ, từ đó hình thành một không gian khép kín chỉ có một số ít người có thể tiếp cận. Khái niệm này có thể được hiểu như là sự kết hợp giữa xác minh danh tính bằng kiến thức không tiết lộ và xác thực bằng trí tuệ nhân tạo, cùng với mô hình cộng đồng NFT đã được biết đến rộng rãi. Quy trình gia nhập câu lạc bộ này bắt đầu từ xác minh danh tính dựa trên kiến thức không tiết lộ do Billions Network cung cấp. Billions Network đã cung cấp công nghệ chứng minh rằng một người là duy nhất mà không cần công khai hoặc lưu trữ thông tin nhận dạng cá nhân, và thực tế đã có các trường hợp được báo cáo sử dụng trong các thử nghiệm airdrop hoặc tài chính. Chứng minh này được sử dụng như một phương tiện để chứng minh rằng người nộp đơn đã đáp ứng các điều kiện mà không tiết lộ tên thật hoặc thông tin cá nhân. Tuy nhiên, cho đến nay, không có trường hợp thương mại nào được xác minh theo cách kiến thức không tiết lộ cho thấy rằng họ thuộc top 0,1% trong tổng số người nộp đơn. Trên giai đoạn xác minh danh tính này, xác thực bằng trí tuệ nhân tạo của Inference Labs được kết hợp. Inference Labs đã phát triển công nghệ chứng minh quá trình suy luận của mô hình trí tuệ nhân tạo một cách mật mã, từ đó cung cấp cơ sở hạ tầng để xác minh xem một đầu vào cụ thể có đáp ứng các tiêu chí nhất định hay không. Dựa trên tài liệu công khai và kho mã, công nghệ này tập trung vào việc chứng minh rằng mô hình thực sự đã thực hiện suy luận đó, và hiện chưa có ghi chép nào về các trường hợp thực nghiệm hoặc thất bại áp dụng cho kiểm soát truy cập cộng đồng quy mô lớn. Giai đoạn này đóng vai trò tự động xác định trạng thái của người nộp đơn, nhưng tiêu chí và kết quả xác định không được công khai. Cộng đồng Moonbirds NFT được trình bày như một hình thức cộng đồng mà chỉ những người vượt qua xác minh kép này mới có thể tiếp cận. Moonbirds đã có cấu trúc mà trong đó tư cách thành viên được hình thành thông qua việc sở hữu NFT, và quyền sở hữu được phân phối cho một số lượng hạn chế người nắm giữ dựa trên dữ liệu on-chain. Cấu trúc này tương tự như mô hình kiểm soát truy cập bằng token hoặc NFT, nơi mà token hoặc NFT được sử dụng như chìa khóa để vào không gian. Các cộng đồng token dựa trên lời mời như Friends With Benefits trong quá khứ đã cho thấy rằng mô hình này có thể hoạt động về mặt kỹ thuật, nhưng đồng thời cũng cho thấy rằng có thể xảy ra thiên lệch nội bộ hoặc tranh cãi về cách vận hành. Các ví dụ xác minh danh tính tương tự bao gồm hệ thống xác minh con người của Gitcoin Passport hoặc xác thực người dùng không trùng lặp của BrightID. Những hệ thống này đã được sử dụng để giảm thiểu các cuộc tấn công Sybil thông qua cấu trúc cho phép chỉ một tài khoản cho mỗi người trong khi vẫn giữ được tính ẩn danh. Những tiền lệ này được đánh giá là những ví dụ khách quan cho thấy xác minh danh tính ẩn danh có thể được sử dụng trong kiểm soát truy cập cộng đồng. Ngược lại, như trường hợp Foundation đã từng vận hành chính sách dựa trên lời mời nhưng sau đó đã rút lại, cho thấy rằng cấu trúc quá khép kín có thể không nhận được phản hồi tích cực từ thị trường. Về mặt pháp lý và xã hội, mô hình câu lạc bộ quý tộc này có thể được phân loại là cộng đồng tư nhân, và trong một số khu vực, có thể không bị áp dụng trực tiếp các quy định cấm phân biệt đối xử áp dụng cho các cơ sở công cộng. Đồng thời, trong hệ thống quy định trí tuệ nhân tạo của Liên minh Châu Âu, trí tuệ nhân tạo được sử dụng cho kiểm soát truy cập có thể được phân loại là nhóm rủi ro cao, dẫn đến yêu cầu tài liệu về tính công bằng và khả năng giải thích. Chứng minh kiến thức không tiết lộ được đánh giá là phù hợp với các quy tắc bảo vệ dữ liệu cá nhân từ góc độ tối thiểu hóa thông tin cá nhân, nhưng cấu trúc mà tiêu chí không được công khai đã trở thành đối tượng của các cuộc thảo luận về tính công bằng trong học thuật và truyền thông. Tóm lại, câu lạc bộ quý tộc xác minh danh tính được mô tả như một cấu trúc kết nối các yếu tố đã tồn tại, bao gồm công nghệ xác minh danh tính bằng kiến thức không tiết lộ, cơ sở hạ tầng xác thực bằng trí tuệ nhân tạo và tư cách thành viên dựa trên NFT. Mỗi yếu tố đều có các trường hợp sử dụng thực tế và tài liệu kỹ thuật riêng, nhưng chưa có trường hợp khách quan nào được báo cáo cho thấy chúng được kết hợp thành một hệ thống thương mại hoàn chỉnh chỉ dành cho một số ít người. Tuy nhiên, mô hình này vẫn có thể được tổ chức như một cấu trúc tham khảo để hiểu cách mà một cộng đồng kỹ thuật số yêu cầu cả tính ẩn danh và tính độc quyền có thể được cấu thành thông qua các quy trình kỹ thuật. $BILL $BIRB $ETH

DeFi cho quốc gia có chủ quyền: Cấu trúc và giới hạn của tài chính phi tập trung dành riêng cho chính phủ @IOPn_io , @RaylsLabs , @fraxfinance Khái niệm DeFi cho quốc gia có chủ quyền được sử dụng để chỉ nỗ lực quản lý tài sản tài chính và hoạt động ngân sách của nhà nước trên nền tảng tài chính dựa trên blockchain. Ở trung tâm của cuộc thảo luận này là IOPn, được đề cập như một hệ thống danh tính quốc gia, Rayls, một blockchain được thiết kế với điều kiện tuân thủ quy định, và Frax Finance, một giao thức tài chính phi tập trung đã hoạt động trong lĩnh vực tư nhân. Ba yếu tố này được phát triển với các mục đích và bối cảnh khác nhau, và cho đến nay chưa có trường hợp nào được xác nhận là kết hợp thành một hệ thống thống nhất. Tuy nhiên, lý do mà chúng được đề cập cùng nhau là vì chúng được sử dụng như một ví dụ điển hình để giải thích liệu chính phủ có thể trực tiếp sử dụng cấu trúc tài chính phi tập trung hay không. IOPn là một mạng lưới nhằm xử lý danh tính kỹ thuật số trên blockchain, có cấu trúc thể hiện danh tính của cá nhân hoặc tổ chức dưới dạng token hóa. Hệ thống này tập trung vào việc xử lý danh tính không chỉ như một tài khoản mà còn như thông tin nhận dạng khó thay đổi, và đã được thảo luận về khả năng ứng dụng trong các lĩnh vực như token hóa tài sản thực hoặc liên kết dịch vụ công. IOPn tự nó hoạt động như một cơ sở hạ tầng quản lý danh tính và không phải là một hệ thống thực hiện giao dịch tài chính hay quản lý tài sản trực tiếp. Do đó, trong cuộc thảo luận về DeFi cho quốc gia có chủ quyền, IOPn được đề cập như một lớp danh tính để phân biệt rõ ràng ai là người giao dịch với nhà nước hoặc cơ quan công. Rayls là một blockchain được thiết kế với điều kiện tuân thủ quy định là yếu tố cốt lõi, có cấu trúc kết hợp giữa mạng lưới công khai và mạng lưới có sự cho phép. Chuỗi này tập trung vào việc thực hiện xác minh danh tính và kiểm soát truy cập cho các bên tham gia giao dịch, và được thiết kế để cho phép các cơ quan quản lý hoặc các chủ thể vận hành được chỉ định quản lý một phần của mạng lưới. Rayls bao gồm các thiết bị kỹ thuật nhằm đáp ứng các điều kiện như bảo vệ thông tin cá nhân, theo dõi giao dịch và khả năng kiểm toán mà các ngân hàng trung ương hoặc tổ chức tài chính yêu cầu. Chính vì những đặc điểm này, Rayls được đánh giá là cơ sở hạ tầng thân thiện với quy định có thể được chính phủ hoặc khu vực công sử dụng khi thử nghiệm công nghệ blockchain. Frax Finance là một giao thức tài chính phi tập trung hoạt động trong lĩnh vực tư nhân, đã cung cấp stablecoin liên kết với đô la và nhiều cơ chế tài chính hỗ trợ. Frax phát hành stablecoin theo các quy tắc và cấu trúc tài sản thế chấp riêng của mình, và sử dụng chúng để cung cấp thanh khoản hoặc quản lý tài sản thông qua các dịch vụ tài chính phi tập trung khác. Hệ thống này hoạt động trong môi trường blockchain công khai và không phải là một cấu trúc do chính phủ hoặc cơ quan công trực tiếp điều hành. Tuy nhiên, đã có những trường hợp áp dụng xác minh danh tính hoặc quy trình tuân thủ để ứng phó với sự thay đổi của môi trường quy định. Khi khái niệm DeFi cho quốc gia có chủ quyền xuất hiện, ba yếu tố này đôi khi được mô tả như một hệ thống liên tục. Tuy nhiên, theo tài liệu công khai và văn bản chính thức cho đến nay, không có cấu trúc tích hợp hoặc trường hợp vận hành chung nào được xác nhận giữa IOPn, Rayls và Frax Finance. Mỗi yếu tố tồn tại như một dự án độc lập với triết lý thiết kế, chủ thể vận hành và đối tượng áp dụng khác nhau. Các tiền lệ về việc chính phủ trực tiếp quản lý ngân sách thông qua giao thức tài chính phi tập trung hoặc cùng với các bên tham gia thông thường để quản lý thanh khoản cũng vẫn chỉ ở giai đoạn thử nghiệm hạn chế. Khi xem xét các trường hợp sử dụng blockchain của chính phủ hiện có, nhiều trường hợp tập trung vào việc cải thiện hiệu quả của hệ thống thanh toán, thử nghiệm token hóa tài sản, cải thiện cấu trúc thanh toán giữa các tổ chức với các mục đích hạn chế. Trong quá trình này, chính phủ chủ yếu tham gia như một người giám sát hoặc chủ thể phát hành, và chưa có trường hợp nào được báo cáo là đã trở thành nhà điều hành tài chính phi tập trung theo nghĩa hoàn toàn. Điều này liên quan chặt chẽ đến các vấn đề cấu trúc như quy định tài chính, trách nhiệm và mối quan hệ với chính sách tiền tệ. Kết quả là, khái niệm DeFi cho quốc gia có chủ quyền hiện tại gần như là một biểu thức phân tích được sử dụng để mô tả các công nghệ và chế độ khác nhau hơn là một mô hình vận hành thực sự. IOPn hoạt động như một cơ sở hạ tầng quản lý danh tính, Rayls là blockchain tuân thủ quy định, và Frax Finance là giao thức tài chính phi tập trung trong lĩnh vực tư nhân, và chưa có sự kết hợp trực tiếp hoặc vận hành tích hợp do chính phủ dẫn dắt được xác nhận. Thực tế này cho thấy rằng tài chính phi tập trung dành riêng cho chính phủ có thể được thảo luận trong lĩnh vực tưởng tượng công nghệ hoặc chính sách, nhưng vẫn thiếu các tiền lệ rõ ràng để trở thành các trường hợp vận hành đã được xác minh.