分散型ソーシャルネットワークのユーザー認証の課題と解決策の探索

2017年、マサチューセッツ工科大学メディアラボの研究者たちがある記事で、分散化ソーシャルネットワークが直面する三つの大きな課題を提起しました: ユーザーの獲得と維持、個人情報の処理、そして広告モデルです。彼らは、既存のテクノロジー巨人の規模の利点により、これらの問題は新興プラットフォームによって解決されるのが難しいと考えています。

しかし、時間が経つにつれて、これらの「不可能」と思われる課題が徐々に克服されているようです。本記事では、分散化されたソーシャル(DeSo)領域における新しいアプローチが、ユーザーの身分証明という重要な問題にどのように対処しているかを探ります。

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ソーシャルメディアのユーザー身分証明のジレンマ

現代のソーシャルメディアは深刻なロボット問題に直面しています。プラットフォームは言論の自由を守る責任がありますが、"ユーザー"が実際にはロボットである場合、状況は複雑になります。ロボットは公共の議論に重大な影響を与えることが確認されており、選挙に干渉したとされることから、重大な出来事に対する公衆の見解に影響を与えるまで至っています。

分散化プラットフォームにおいて匿名性とプライバシーを強調する場合、人工知能がますます進化する時代において、ユーザーの真実性をどのように確保するかは、解決が急務の課題です。

一つの簡単な方法は従来のKYCプロセスを採用することですが、これはすぐにプライバシーの懸念を引き起こします。なぜユーザーはプラットフォームに自分の敏感なデータを保管することを信じなければならないのでしょうか？

したがって、「ユーザー身分」問題の本質は、ユーザーの真実性を確認することと個人データのプライバシーを保護することの間でバランスを求めることです。本稿では、この問題を解決するための2つの異なるアプローチ、すなわち生体認証に基づく方法と社会的保証に基づく方法について探ります。

生体認証方式

"身分証明"の分野において、あるプロジェクトは最も有名であり最も議論を呼ぶ代表の一つです。このプロジェクトは網膜スキャンを用いて生体認証を作成し、ユーザーが人間であることを確認し、ロボットではないことを証明し、それに基づいて認証トークンを生成します。データプライバシーの観点から、このプロジェクトはゼロ知識確認を使用して生体データの安全な保存を保証すると主張しています。

このプロジェクトは、人工知能が社会で果たす役割がますます大きくなる中で、プライバシーを保護し、分散化の方法で人間とロボットを区別する必要があると考えています。網膜スキャンを通じて、ユーザーは「デジタルパスポート」を取得でき、暗号通貨に基づくグローバルベーシックインカムメカニズムをサポートし、新しいグローバル民主的ガバナンスに参加することが期待されています。

プロジェクトはプライバシーを優先する解決策を強調しており、原画像の削除、虹彩ハッシュ値の保存のみ、ゼロ知識証明の実行などが含まれます。現在、これらのデータは中央集権的なデータベースに保存されていますが、チームは将来的にはデータをブロックチェーンに保存することを約束しています。

しかし、これらのプライバシー保護に関する声明があるにもかかわらず、実際のプライバシー、安全性、公平性に関する多くの論争が存在します。認証証明書が盗まれたという報告があり、デジタル身分証明が闇市場で販売されています。また、全体的な公平性の問題も存在し、ある記事では、テスト段階での詐欺や搾取行為があったと非難しています。実際、最近まで、当該プロジェクトの最大のデータ収集地であったある国は、安全性、プライバシー、財務上の問題から関連するスキャン活動を禁止しました。

プロジェクト特有の争いを除いて、専用ハードウェアを用いた生体認証の方法には、より広範な懸念が存在します。ソフトウェアが完璧であっても、ハードウェアにバックドアがないことを保証することはできず、ユーザーの実際の生体データを秘密裏に収集したり、偽のプロフィールを挿入することを許す可能性があります。懐疑論者にとって、このプロジェクトのすべてのプライバシー保証は、単なる皮肉な発言のように思えるでしょう。

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社会的保証に基づく人間性の証明

人身証明問題を解決するもう一つの方法は、社会的保証メカニズムを採用することです。基本原則は、複数の検証された人間が誰かのために保証する場合、その人も実際の人間である可能性が高いということです。核心的な課題は、人間の身分を最大限に検証するためのインセンティブメカニズムを設計することです。

あるプロジェクトはこの分野で最も早く、最も重要な試みの一つです。その「人間の身分証明」を証明するプロセスには、:

1. 個人情報、写真、動画を提出し、デポジットを支払う
2. 登録簿にある者のために証言を得る
3. "チャレンジ期間"を通じて。期間中に誰かが異議を唱えた場合、案件は分散化された裁判所に提出され、保証金がリスクにさらされる。

証明プロセスでは、ユーザーはまず、身分証明を検証するために、検証者とペアリングしてビデオ通話を行います。生体認証プログラムと同様に、このプロジェクトはユーザーを検証するための普遍的基本所得の可能性を長期的に探求しています。

他のいくつかのプロジェクトも、ビデオ通話による相互確認、継続的な確認コードの作成と解決ゲーム、信頼の輪に基づく確認などの方法を通じて、ソーシャルグラフを利用して人の身分証明を確認する類似の道を進んでいます。

これらのソーシャル検証に基づくプラットフォームの最大の魅力は、バイオメトリクスに基づくソリューションのように侵入的でないように見えることです。その中には、膨大な個人データの共有や中央集権的な身分証明機関を必要とせず、ある程度の匿名性を保持しているように見える方法もあります。

人間による認証の未来

人工知能の進歩に伴い、新しいタイプの人間の身分証明メカニズムを設計することがますます重要になっています。これは、普遍的基本所得などのインセンティブを支援するためだけでなく、未来のソーシャルネットワークをより良く浄化し、監視するためにも必要です。

しかし、データプライバシーからプロセスの侵入性、そして人間の身分証明の有効性を確定することまで、このプロセスには多くのトレードオフが関与しており、暗号通貨領域の重要な課題です。現時点では、最も理想的な人間の身分証明の形は存在しないようです。考えられる混合アプローチは、短期的には生体認証に基づくスタートアップ方法を採用し、長期的にはよりソーシャルグラフに基づく方法に移行することです。

未来を展望すると、この分野にはより多くのプロセス、コード、データの透明性が必要です。要するに、ユーザーが「これは信頼を必要としないソリューションであると信じなければならない」という皮肉なパラドックスが存在してはいけません。この方法を通じてのみ、私たちは本当に暗号通貨の元々の分散化とプライバシーのビジョンに沿ったソーシャルネットワークの基盤を作り出すことができます。

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