Estructura y aplicación práctica de un sistema de reputación AI-DID basado en identidad auto-soberana que combina autenticación biométrica y pruebas de conocimiento cero @billions_ntwk , @idOS_network , @foruai El sistema de reputación AI-DID basado en identidad auto-soberana comienza describiendo una estructura que define y verifica la identidad de humanos y agentes de inteligencia artificial mediante tecnologías de autenticación biométrica y pruebas de conocimiento cero, formando confianza sin exponer información personal. En esta estructura, la identidad humana sigue el estándar de identificador descentralizado definido por W3C y se genera e interpreta a través de la implementación de ION anclada en la red de Bitcoin y el protocolo Sidetree. Los usuarios generan y gestionan sus propios documentos DID que incluyen claves públicas y puntos finales de servicio, y esta identidad se utiliza de manera uniforme en varias redes sin estar sujeta a una blockchain específica. Por otro lado, la identidad del agente de inteligencia artificial utiliza un sistema de registro en forma de NFT basado en el estándar ERC-8004, gestionado junto con un archivo de registro que incluye las funciones del agente, el entorno de ejecución y el modelo de confianza. Este enfoque se distingue claramente en que la identidad humana es intransferible, mientras que la identidad del agente puede transferirse. Sobre esta estructura de identidad, la capa de autenticación biométrica desempeña un papel de verificación de unicidad para garantizar que cada persona tenga solo una identidad. Worldcoin, que ya está desplegado y en funcionamiento, genera un código de iris a través de un escaneo de iris utilizando hardware dedicado, lo incluye en un árbol de Merkle y prueba su unicidad mediante pruebas de conocimiento cero. Humanode combina el reconocimiento facial con pruebas de supervivencia de múltiples proveedores para hashizar características faciales y utilizarlas en la verificación de identidad. En este proceso, se utilizan pruebas de supervivencia activas que requieren parpadeos o movimientos de cabeza y pruebas de supervivencia pasivas que analizan la textura de la piel o movimientos sutiles, y en algunos casos se aplican otros elementos biométricos como la voz. En todos los sistemas, se confirma que la información biométrica original no sale del dispositivo y que lo único que se transmite externamente son las pruebas de conocimiento cero. La capa de pruebas de conocimiento cero permite la verificación manteniendo la divulgación opcional de información y el anonimato. Semaphore proporciona un método de señalización anónima que prueba la pertenencia a un grupo específico sin revelar la identidad del individuo, y se utiliza en votaciones privadas o pruebas anónimas. Sismo ofrece un método de insignia ZK que agrega múltiples fuentes de datos en un vault de datos y solo prueba que se cumplen ciertas propiedades, sin necesidad de revelar la cuenta misma. Además, ZK-SD-VC es una tecnología en fase de investigación para probar selectivamente solo algunas propiedades de credenciales verificables, combinando árboles de Merkle y pruebas de conocimiento cero para permitir la verificación de propiedades individuales como la edad. Estas pruebas se vinculan con el registro de verificación ERC-8004, conectando diversos modelos de verificación como la verificación basada en staking, la verificación de aprendizaje automático basada en conocimiento cero y oráculos de entornos de ejecución confiables. En la capa de reputación, se utiliza una estructura diseñada para acumular un historial de actividades sobre identidades verificadas, pero que no puede ser transferida. El registro de reputación ERC-8004 permite que los agentes den retroalimentación a través de mensajes de aprobación firmados previamente, y los usuarios presentan puntuaciones, etiquetas y pruebas opcionales. Los datos de reputación se acumulan en la cadena, pero la interpretación se realiza fuera de la cadena y se clasifica según campos o contextos específicos. Humanode conecta identidades basadas en biometría directamente a nodos, permitiendo solo un nodo y un derecho de voto por persona, limitando estructuralmente los ataques Sybil. En los modelos basados en Semaphore y Sismo, se forma una reputación colectiva probando la pertenencia a grupos de contribución específicos. Además, se aplica un mecanismo de atenuación que reduce la reputación con el tiempo, exigiendo participación continua. En la capa de gobernanza y recuperación, se abordan los problemas de cancelación de identidad y resolución de disputas. Worldcoin opera una lista de cancelación centralizada que permite la eliminación de códigos de iris según los requisitos regulatorios, mientras que Humanode maneja disputas a través de múltiples proveedores de supervivencia y gobernanza comunitaria. Los métodos de recuperación de identidad incluyen recuperación social, recuperación basada en billeteras de hardware y re-registro biométrico, pero se ha confirmado claramente que hasta ahora no existe un sistema de recuperación biométrica completamente descentralizado. La resolución de disputas se compone de impugnaciones basadas en staking sobre la salida del agente, revisión de pruebas de reputación y procedimientos de cambio de protocolo a través de votación ponderada por tokens. Desde el punto de vista del análisis de seguridad, se utilizan múltiples autenticaciones biométricas y verificaciones de supervivencia continuas en sistemas reales para contrarrestar ataques de falsificación biométrica como los deepfakes, y se ha confirmado que los sistemas basados en biometría aumentan significativamente el costo de los ataques Sybil en comparación con los sistemas puramente criptográficos. Sin embargo, en términos de gestión de claves, todavía se depende de métodos tradicionales, por lo que la introducción de firmas umbral o técnicas de computación multipartita sigue siendo un tema de investigación. Así, el sistema de reputación AI-DID basado en identidad auto-soberana que combina autenticación biométrica y pruebas de conocimiento cero puede confirmarse a través de casos de implementación reales utilizando componentes ya operativos como el estándar de identidad descentralizada de W3C, ION y Sidetree, ERC-8004, Worldcoin, Humanode, Semaphore, Sismo, entre otros. Esta estructura se evalúa como un caso que muestra objetivamente cómo distinguir las identidades de humanos e inteligencia artificial y acumular reputación sin exponer información personal, a nivel de la tecnología actual. $BILL $IDOS $WLD $FORU $BNB $SOMI