Merkeziyetsizlik sosyal medyanın TANIMLAMA doğrulama zorlukları ve çözüm önerileri araştırması

2017 yılında, bir grup MIT Media Lab araştırmacısı, merkeziyetsizlik sosyal ağlarının karşılaştığı üç büyük zorluğu bir makalede ortaya koydu: kullanıcı kazanımı ve tutma, kişisel bilgilerin işlenmesi ve reklam modelleri. Mevcut teknoloji devlerinin ölçek avantajı nedeniyle, bu sorunların yeni ortaya çıkan platformlar tarafından çözülmesinin zor olduğunu düşünüyorlar.

Ancak zamanla, bu "imkansız" zorlukların aşılmaya başlandığı görülüyor. Bu makale, merkeziyetsizlik sosyal (DeSo) alanındaki yeni yaklaşımların, kullanıcı TANIMLAMA doğrulama sorununu nasıl ele aldığını inceleyecektir.

Sosyal Medya Kullanıcı TANIMLAMA Sorunu

Modern sosyal medya ciddi bir robot sorunu ile karşı karşıya. Platformların ifade özgürlüğünü koruma sorumluluğu olsa da, "kullanıcılar" aslında robotlar olduğunda durum karmaşık hale geliyor. Robotların, seçimlere müdahale etmekten önemli olaylar hakkındaki kamu görüşünü etkilemeye kadar, kamu tartışmaları üzerinde önemli bir etkisi olduğu kanıtlanmıştır.

Merkeziyetsizlik platformları için anonimlik ve gizliliği vurgularken, yapay zekanın giderek daha gelişmiş hale geldiği bir çağda kullanıcıların gerçekliğini nasıl güvence altına alacağımız, çözülmesi gereken acil bir sorundur.

Basit bir yöntem, geleneksel KYC sürecini benimsemektir, ancak bu hemen gizlilik endişelerini gündeme getirir. Kullanıcılar neden platformun hassas verilerini güvenli bir şekilde saklayacağına inansın?

Bu nedenle, "Kullanıcı TANIMLAMA" sorununun özü, kullanıcıların gerçekliğini doğrulama ile kişisel verilerin gizliliğini koruma arasında bir denge arayışıdır. Bu makalede, bu sorunu çözmenin iki farklı yolu ele alınacaktır: biyometrik yöntemler ve sosyal güvenceye dayalı yöntemler.

Biyometrik doğrulama çözümü

"Kişilik Kanıtı" alanında, bir proje en tanınmış ve en tartışmalı temsilcilerden biri olarak öne çıkmaktadır. Bu proje, kullanıcıların insan olduğunu ve robot olmadığını kanıtlamak için biyometrik kanıt oluşturmak amacıyla retina taraması kullanmakta ve buna dayanarak bir doğrulama belirteci üretmektedir. Veri gizliliği konusunda, proje biyometrik verilerin güvenli depolanmasını sağlamak için sıfır bilgi doğrulama yöntemi kullandığını iddia etmektedir.

Bu proje, yapay zekanın toplumdaki rolü arttıkça, insanlarla robotları ayırt etmek için gizliliği koruma ve Merkeziyetsizlik yoluyla bir ayrım yapmanın gerekli olduğunu düşünmektedir. Retinal tarama ile kullanıcılar, kripto para birimlerine dayalı küresel temel gelir mekanizmasını desteklemesi beklenen bir "dijital pasaport" elde edebilir ve yeni bir küresel demokratik yönetişime katılabilir.

Proje, orijinal görüntülerin silinmesi, yalnızca iris hash değerlerinin saklanması, sıfır bilgi kanıtlarının çalıştırılması gibi gizlilik öncelikli çözümlerini vurgulamaktadır. Şu anda bu veriler merkezi bir veritabanında saklansa da, ekip gelecekte verilerin blok zincirinde saklanacağına söz vermektedir.

Ancak, bu gizliliği koruma beyanlarına rağmen, gerçek gizlilik, güvenlik ve adaletle ilgili birçok tartışma devam etmektedir. Doğrulama belgelerinin çalındığı ve dijital kimliklerin karaborsada satıldığına dair raporlar var. Ayrıca, genel adalet sorunları da mevcut, bazı makaleler projenin test aşamasında aldatma ve sömürü eylemleriyle suçlandığını belirtiyor. Aslında, yakın zamanda, bu projenin en büyük veri toplama merkezi olan bir ülke, güvenlik, gizlilik ve mali sorunlar nedeniyle ilgili tarama faaliyetlerini yasakladı.

Proje spesifik anlaşmazlıklarının ötesinde, özel donanım kullanarak biyometrik doğrulama yöntemine yönelik daha geniş endişeler de bulunmaktadır. Yazılım mükemmel olsa bile, donanımın arka kapakları olmadığına dair bir garanti verilemez, bu da kullanıcıların gerçek biyometrik verilerini gizlice toplamasına veya sahte profillerin eklenmesine izin verir. Şüpheciler için, projenin tüm gizlilik garantileri sadece bir alay ifadesi gibi görünmektedir.

Sosyal Güvenceye Dayalı İnsan Kanıtı

Kişisel tanıma sorununu çözmenin bir diğer yolu, sosyal güvenceler mekanizmasını benimsemektir. Temel ilke, eğer birden fazla doğrulanmış birey birisi için kefil olursa, o kişinin de gerçek bir insan olma olasılığının yüksek olduğudur. Temel zorluk, insan kimliğini en üst düzeyde doğrulamak için teşvik mekanizmasının nasıl tasarlanacağıdır.

Bir proje, bu alandaki en erken ve en önemli girişimlerden biridir. "TANIMLAMA" süreci şunları içerir:

1. Kişisel bilgilerinizi, fotoğraflarınızı ve videolarınızı gönderin ve depozito ödeyin.
2. Kayıt defterinde bulunan birinin tanıklığını almak
3. "Meydan Okuma Dönemi" aracılığıyla. Eğer bu süre zarfında birisi itirazda bulunursa, dava merkeziyetsiz mahkemeye karar verilmesi için sunulacak ve teminat riske girecektir.

Kullanıcı, kimliğinin doğruluğunu teyit etmek için öncelikle bir doğrulayıcı ile eşleşip video görüşmesi yapar. Biyometrik çözümlere benzer şekilde, bu proje de kullanıcıların doğrulamasını sağlamak için evrensel temel gelir sağlama olasılığını uzun vadede araştırmaktadır.

Diğer bazı projeler, insanların TANIMLAMA'sını doğrulamak için sosyal grafiklerden yararlanarak benzer bir yol izliyor; bunlar arasında video görüşmeleriyle karşılıklı doğrulama, sürekli doğrulama kodu oluşturma ve çözme oyunları, güven halkasına dayalı doğrulama gibi çözümler yer alıyor.

Bu sosyal doğrulama temelli platformların en büyük çekiciliği, biyometrik çözümler kadar müdahaleci görünmemeleridir. Bu yöntemlerin bazıları, büyük miktarda kişisel veri paylaşımı veya merkezi bir TANIMLAMA doğrulama kurumuna ihtiyaç duymadan belli bir anonimlik seviyesini koruyor gibi görünmektedir.

İnsan TANIMLAMA doğrulama geleceği

Yapay zekanın sürekli ilerlemesiyle birlikte, yenilikçi bir insan kimlik tanımlama mekanizması tasarlamak giderek daha önemli hale geliyor, bu sadece evrensel temel gelir gibi teşvikleri desteklemek için değil, aynı zamanda gelecekteki sosyal ağları daha iyi temizlemek ve denetlemek için de.

Ancak, veri gizliliğinden sürecin müdahaleciliğine, ardından insan TANIMLAMA'sının geçerliliğini belirlemeye kadar, bu süreç birçok dengeyi içerir ve kripto para alanında önemli bir zorluktur. Şu anda en ideal insan doğrulama biçimi gibi görünmüyor, olası bir karma yol ise: kısa vadede biyometrik temelli bir başlangıç yöntemi benimsemek, uzun vadede daha fazla sosyal grafik temelli yöntemlere geçiş yapmaktır.

Geleceğe bakıldığında, bu alanda daha fazla süreç, kod ve veri şeffaflığına ihtiyaç var. Kısacası, kullanıcıların "bunun güvene ihtiyaç duymayan bir çözüm olduğuna inanması gerektiği" gibi ironik bir paradoks olmamalıdır. Ancak bu şekilde, kripto paraların ilk merkeziyetsizlik ve gizlilik vizyonuna gerçekten uygun bir sosyal ağ temeli oluşturabiliriz.