Personverninfluensere, strukturen til ansiktsløse stjerner @nesaorg, @OpenGradient, @xeetdotai Begrepet personverninfluencer er et begrep som beskriver en struktur der en persons ansikt, virkelige navn eller spesifikt innhold i innholdet ikke oppgis, men kun basert på påvirkningspersonen. Modellen er bygget rundt tre komponenter: Nesa, en personvernbevarende teknologi, OpenGradient, et lag med kunstig intelligens som verifiserer påvirkning, og Xeet, som kvantifiserer data om sosial påvirkning og kobler dem til belønninger. Denne strukturen har fått oppmerksomhet for sitt forsøk på å omdanne digital innflytelse til økonomisk verdi samtidig som personlig eksponering minimeres. Utgangspunktet for denne modellen er utmattelsen av identitetsavsløring og personlig merkevareeksponering, som har blitt etterspurt av den eksisterende influencer-industrien. Noen skapere har tjent penger på innholdstrafikk eller engasjementsmålinger utelukkende uten å avsløre ansiktene sine eller bruke sine virkelige navn, og dette har blitt sett i relativt mindre regulerte områder som helseinformasjonssider, meme-kontoer og tekniske analysekontoer. Disse sakene ble imidlertid også fremmet med plattformens medvirkning eller toleranse, og ingen saker ble bekreftet til å omfatte hele annonseområdet hvor juridisk ansvar åpenbart kreves. NESA er basert på en teknologi designet for å utføre kunstig intelligens-operasjoner i en kryptert tilstand med et lag ansvarlig for personvernbeskyttelse i denne strukturen. Denne teknologien har som mål å bevise at beregningen ble utført korrekt uten å eksponere inputdata, outputresultater og modellens interne struktur. Teoretisk sett er det mulig å bevise at visse beregninger ble gjort korrekt uten å avsløre brukeridentiteter eller innhold, men det finnes fortsatt ingen dokumenterte tilfeller i virkelige miljøer for pålitelig å bevise storskala data som svinger i sanntid, som påvirkning fra sosiale medier. OpenGradient er et verifiseringslag for kunstig intelligens for å sikre påliteligheten til beregningsresultatene. Systemet gir en verifiserbar oversikt over resonnementsprosessen utført av kunstig intelligens og gir en modell for å oppdage duplisering mellom kontoer eller muligheten for sybilangrep i enkelte områder. Imidlertid er det ikke identifisert en dedikert modell som nøyaktig vurderer kvaliteten eller den faktiske effekten av sosialt innhold, og den er kun på nivå med å analysere eksistensen av kontoer eller nettverksmønstre. Dette er mer et hjelpemiddel for å sile ut ektheten av en beretning enn å bevise dens innflytelse selv. Xeet er et datalag som er ansvarlig for selve belønningsstrukturen, og det analyserer og vurderer ulike signaler generert fra innlegg og interaksjoner ved hjelp av kunstig intelligens. Systemet fokuserer på kvaliteten og konteksten til svarene snarere enn det enkle antallet følgere, og inkluderer enheter som oppdager og straffer spam eller automatiserte mønstre. Faktisk finnes det tilfeller der påvirkningspoeng er knyttet til belønninger gjennom driftsrangeringer og turneringsstrukturer, men dette garanterer heller ikke fullstendig nøyaktighet, slik som tilfeller der vanlige brukere midlertidig er i ulempe under algoritmetreningsprosessen. Kjernen i personverninfluencer-modellen, som kombinerer disse tre elementene, ligger i kun å bevise innflytelse samtidig som innhold og identitet skjules. De dokumenterte teknologiene så langt er imidlertid begrenset til relativt statiske indikatorer som antall følgere eller samlede tall som total deltakelse, og den faktiske overtalelseseffekten eller kommersielle effekten av individuelt innhold er ikke bekreftet i sanntid. I tillegg innebærer denne bevisprosessen uunngåelig datakobling med eksterne plattformer og tillitsproblemer. Det regulatoriske miljøet er den største begrensningen for denne modellen. Reklameregler i USA og Europa krever tydelig opplysning om forholdet mellom annonsører og kompensasjon, og fastsetter at den ansvarlige parten må identifiseres tydelig slik at forbrukere kan kjenne igjen at det er en reklame. Disse reglene bygger på identifiserbarheten av personer eller personer som har deltatt i annonser, og er i konflikt med strukturen for å oppnå annonseinntekter samtidig som fullstendig anonymitet opprettholdes. Faktiske presedenser og regulatoriske tolkninger sier også tydelig at plattformer kan holdes ansvarlige hvis de forsømmer den anonyme annonsestrukturen. Begrensninger avsløres også når det gjelder tillit. Forskning og brukerresponser viser at i områder hvor ansvar er viktig, som finans, investering og høyverdiprodukter, har tilliten til ansiktsløse informasjonsleverandører en tendens til å være lav. En struktur som kun forklarer påvirkningen med poengsummen beregnet av algoritmen, skaper ofte en oppfatning av at evalueringskriteriene er uklare, noe som fører til gjentatte tvister og klager. Den økonomiske strukturen gjenspeiler også problemene i det eksisterende influencer-markedet. Reelle data viser at påvirkningsbaserte belønninger er sterkt konsentrert blant de øverste få deltakerne, med flertallet av deltakerne som holder lav avkastning. I stedet for å lette denne distribusjonsstrukturen, har anonymitet potensial til å forsterke mistillit ved å gjøre kompensasjonsstandardene mer ugjennomsiktige. I tillegg, med tap fra manipulering av måleparametere og bot-aktivitet som kontinuerlig rapporteres i annonsemarkedet, gir ikke strukturen for å fjerne identitetsbasert ansvar et grunnlag for å dempe disse problemene. Samlet sett har personverninfluencer-modellen klare kjennetegn ved at det er et teknisk forsøk på å minimere eksponeringen av personlig informasjon, men den har også praktiske begrensninger som tekniske begrensninger i å bevise påvirkning, konflikter med reklameregler, tillits- og ansvarlighetsproblemer, og ubalanser i den eksisterende markedsstrukturen. Basert på fakta som er publisert og verifisert så langt, har denne modellen betydning som en eksperimentell struktur, men det finnes ingen bevis for å evaluere at den fungerer stabilt i det etablerte reklameøkosystemet. $XEET $NESA