Influenceři na ochranu soukromí, struktura bezejmenných hvězd @nesaorg, @OpenGradient, @xeetdotai Pojem influencer na ochranu soukromí je termín, který popisuje strukturu, při níž není odhalena tvář, skutečné jméno nebo konkrétní obsah obsahu, ale pouze na základě osoby vlivu. Model je postaven na třech komponentách: Nesa, technologii zachovávající soukromí, OpenGradient, vrstvě umělé inteligence ověřující dopad, a Xeet, který kvantifikuje data o sociálním vlivu a propojuje je s odměnami. Tato struktura vzbudila pozornost díky svému pokusu proměnit digitální vliv v ekonomickou hodnotu při minimalizaci osobní expozice. Výchozím bodem tohoto modelu je únava z odhalování identity a osobní značky, kterou požaduje stávající influencerský průmysl. Někteří tvůrci monetizovali metriky návštěvnosti nebo zapojení obsahu pouze bez odhalení své tváře nebo použití skutečných jmen, což bylo vidět v relativně méně regulovaných oblastech, jako jsou stránky s informacemi o wellness, meme účty a účty technické analýzy. Tyto případy však byly také učiněny se souhlasem nebo tolerancí platformy a nebyly potvrzeny případy, které by se vztahovaly na celou reklamní oblast, kde je právní odpovědnost jasně vyžadována. NESA je založena na technologii navržené pro provádění operací umělé inteligence v šifrovaném stavu s vrstvou odpovědnou za ochranu soukromí v této struktuře. Tato technologie si klade za cíl dokázat, že výpočet byl proveden správně, aniž by byla vystavena vstupní data, výstupní výsledky a interní struktura modelu. Teoreticky je možné dokázat, že některé výpočty byly provedeny správně bez zveřejnění uživatelské identity nebo obsahu, ale stále neexistují žádné ověřené případy v reálném prostředí, které by spolehlivě dokazovaly rozsáhlá data, která kolísají v reálném čase, například vliv sociálních médií. OpenGradient je ověřovací vrstva umělé inteligence, která zajišťuje spolehlivost výpočetních výsledků. Systém poskytuje ověřitelný záznam o procesu uvažování prováděném umělou inteligencí a poskytuje model pro detekci duplicit mezi účty nebo možnosti sybilového útoku v některých oblastech. V dosud zveřejněných datech však nebyl identifikován specializovaný model, který by přesně hodnotil kvalitu nebo skutečný dopad sociálního obsahu, a pouze na úrovni analýzy existence účtů nebo síťových vzorců. To je spíše pomocný prostředek k vyloučení pravosti příběhu než dokazování jeho vlivu samotného. Xeet je datová vrstva odpovědná za skutečnou strukturu odměn a analyzuje a hodnotí různé signály generované příspěvky a interakcemi pomocí umělé inteligence. Systém se zaměřuje na kvalitu a kontext odpovědí spíše než na jednoduchý počet sledujících a zahrnuje zařízení, která detekují a penalizují spam nebo automatizované vzorce. Ve skutečnosti existují případy, kdy jsou vlivové body propojeny s odměnami prostřednictvím provozních žebříčků a turnajových struktur, ale to také nezaručuje úplnou přesnost, například v případech, kdy jsou běžní uživatelé dočasně znevýhodněni během trénování algoritmu. Jádrem modelu influencerů na ochranu soukromí, který kombinuje tyto tři prvky, spočívá pouze v prokazování vlivu při skrývání obsahu a identity. Nicméně ověřené technologie jsou zatím omezeny na relativně statické ukazatele, jako je počet sledujících, nebo souhrnné čísla jako celková účast, a skutečná přesvědčivost nebo komerční dopad individuálního obsahu nebyly v reálném čase potvrzeny. Kromě toho tento proces ověřování nevyhnutelně zahrnuje propojení dat s externími platformami a otázky důvěry. Regulační prostředí je největším omezením tohoto modelu. Reklamní předpisy ve Spojených státech a Evropě vyžadují jasné zveřejnění vztahu mezi inzerenty a odměnou a stanovují, že odpovědná strana musí být jasně identifikována, aby spotřebitelé poznali, že se jedná o reklamu. Tato nařízení jsou založena na identifikaci jednotlivců nebo subjektů, kteří se účastnili reklam, a jsou v rozporu se strukturou získávání reklamních příjmů při zachování úplné anonymity. Skutečné precedenty a regulační výklady také jasně uvádějí, že platformy mohou být odpovědné, pokud zanedbají anonymní reklamní strukturu. Omezení se také ukazují v oblasti důvěry. Výzkumy a uživatelské reakce ukazují, že v oblastech, kde je odpovědnost důležitá, jako jsou finance, investice a produkty s vysokou hodnotou, je důvěra v anonymní poskytovatele informací obvykle nízká. Struktura, která vysvětluje vliv pouze skóre vypočítaným algoritmem, má tendenci vytvářet dojem, že hodnotící kritéria jsou neprůhledná, což způsobuje opakované spory a stížnosti. Ekonomická struktura také odráží problémy stávajícího trhu influencerů. Skutečná data ukazují, že odměny založené na vlivu jsou extrémně koncentrované v několika nejvyšších, přičemž většina účastníků zůstává na nízkých výnosech. Místo aby anonymita tuto distribuční strukturu zmírnila, může zvýšit nedůvěru tím, že standardy odměňování zůstanou neprůhlednějšími. Navíc, vzhledem k tomu, že ztráty z manipulace s metrikami a aktivitou botů jsou neustále hlášeny na reklamním trhu, struktura odstranění odpovědnosti na základě identity neposkytuje základ pro zmírnění těchto problémů. Celkově má model influencerů na ochranu soukromí jasné charakteristiky, protože jde o technický pokus minimalizovat zpřístupnění osobních údajů, ale má také praktická omezení, jako jsou technická omezení při prokazování vlivu, kolize s reklamními předpisy, otázky důvěry a odpovědnosti a nerovnováhy v existující struktuře trhu. Na základě dosud publikovaných a ověřených faktů má tento model význam jako experimentální struktura, ale neexistují důkazy, že by stabilně fungoval v hlavním reklamním ekosystému. $XEET $NESA