Model prywatności influencerów, struktura gwiazd bez twarzy @nesaorg , @OpenGradient , @xeetdotai Koncepcja influencerów prywatności opisuje strukturę, w której osoby uzyskują przychody z reklam na podstawie jedynie wskaźnika wpływu, nie ujawniając swojej twarzy, prawdziwego imienia ani szczegółowej treści. Model ten oparty jest na trzech elementach: technologii ochrony prywatności Nesa, warstwie sztucznej inteligencji OpenGradient, która weryfikuje wpływ, oraz Xeet, która przekształca dane o wpływie społecznym w wartości liczbowe i łączy je z nagrodami. Ta struktura zyskała uwagę jako próba przekształcenia cyfrowego wpływu w wartość ekonomiczną przy minimalnym narażeniu osobistym. Punktem wyjścia tego modelu jest zmęczenie związane z ujawnianiem tożsamości i ekspozycją osobistych marek, które były wymagane w tradycyjnym przemyśle influencerów. Niektórzy twórcy generowali przychody wyłącznie na podstawie ruchu w treści lub wskaźników zaangażowania, nie ujawniając swojej twarzy ani prawdziwego imienia, a takie przypadki były potwierdzane w obszarach o stosunkowo słabszej regulacji, takich jak strony z informacjami o wellness, konta memowe czy konta analizy technicznej. Niemniej jednak, te przypadki miały miejsce w ramach tolerancji lub milczenia platformy, a nie potwierdzono ich rozszerzenia na obszary reklamowe, w których wymagana jest wyraźna odpowiedzialność prawna. Nesa pełni rolę warstwy ochrony prywatności w tej strukturze, opierając się na technologii zaprojektowanej w taki sposób, aby obliczenia sztucznej inteligencji odbywały się w stanie zaszyfrowanym. Technologia ta ma na celu udowodnienie, że obliczenia zostały dokładnie przeprowadzone, nie ujawniając danych wejściowych, wyników ani wewnętrznej struktury modelu. Teoretycznie można udowodnić, że konkretne obliczenia zostały przeprowadzone poprawnie, nie ujawniając tożsamości użytkownika ani treści, ale nie ma jeszcze potwierdzonych przypadków w rzeczywistym środowisku użytkowania, które stabilnie udowodniłyby to na podstawie dużych danych zmieniających się w czasie, jak wpływ w mediach społecznościowych. OpenGradient to warstwa weryfikacji sztucznej inteligencji, która ma na celu zapewnienie wiarygodności wyników obliczeń. System ten rejestruje procesy wnioskowania przeprowadzane przez sztuczną inteligencję w sposób umożliwiający ich weryfikację i w niektórych obszarach oferuje model wykrywający duplikaty między kontami lub możliwość ataków cywilnych. Niemniej jednak, w dotychczas opublikowanych materiałach nie potwierdzono istnienia dedykowanego modelu do precyzyjnej oceny jakości treści społecznych lub rzeczywistego wpływu, a analiza ogranicza się do poziomu istnienia konta lub wzorców sieciowych. To bardziej narzędzie pomocnicze do odróżniania autentyczności konta niż do udowadniania samego wpływu. Xeet to warstwa danych odpowiedzialna za rzeczywistą strukturę nagród, która analizuje różne sygnały powstające w interakcjach z postami za pomocą sztucznej inteligencji i przekształca je w punkty. System ten kładzie większy nacisk na jakość i kontekst reakcji niż na prostą liczbę obserwujących, a także zawiera mechanizmy wykrywające spam lub zautomatyzowane wzorce, które mogą prowadzić do niekorzystnych skutków. Istnieją przypadki, w których punkty wpływu są powiązane z nagrodami poprzez działające rankingi i struktury turniejowe, ale również w tym przypadku zgłaszano, że normalni użytkownicy czasami doświadczają niekorzystnych skutków w trakcie procesu uczenia algorytmu, co nie zapewnia pełnej dokładności. Kluczowym celem modelu influencerów prywatności, łączącego te trzy elementy, jest udowodnienie wpływu przy jednoczesnym ukryciu treści i tożsamości. Niemniej jednak, jak dotąd potwierdzone technologie ograniczają się do stosunkowo statycznych wskaźników, takich jak liczba obserwujących, lub zbiorczych danych dotyczących całkowitego zaangażowania, a nie potwierdzono sposobu na udowodnienie rzeczywistej siły perswazji lub efektu komercyjnego poszczególnych treści w czasie rzeczywistym. Ponadto, ten proces dowodzenia nieuchronnie wiąże się z problemami z zaufaniem i integracją danych z zewnętrznymi platformami. Środowisko regulacyjne stanowi największe ograniczenie dla tego modelu. Regulacje reklamowe w Stanach Zjednoczonych i Europie wymagają, aby reklamodawcy wyraźnie ujawniali relacje między sobą a nagrodami, a także określali odpowiedzialność, aby konsumenci mogli rozpoznać, że mają do czynienia z reklamą. Te regulacje opierają się na założeniu, że osoby lub podmioty biorące udział w reklamie są identyfikowalne, co stoi w sprzeczności z strukturą, która pozwala na uzyskiwanie przychodów z reklam przy pełnej anonimowości. W rzeczywistych orzeczeniach i interpretacjach regulacyjnych jasno wskazano, że platformy mogą ponosić odpowiedzialność, jeśli zignorują anonimowe struktury reklamowe. W aspekcie zaufania również ujawniają się ograniczenia. Badania i reakcje użytkowników wskazują, że w obszarach, gdzie odpowiedzialność jest kluczowa, takich jak finanse, inwestycje czy drogie produkty, zaufanie do dostawców informacji bez twarzy jest niskie. Struktura, która wyjaśnia wpływ jedynie na podstawie punktów generowanych przez algorytmy, łatwo rodzi wrażenie nieprzejrzystości kryteriów oceny, co prowadzi do powtarzających się sporów i niezadowolenia. Struktura ekonomiczna również odzwierciedla problemy istniejącego rynku influencerów. Rzeczywiste dane wskazują, że nagrody oparte na wpływie są ekstremalnie skoncentrowane w rękach nielicznych, podczas gdy większość uczestników pozostaje na niskim poziomie dochodów. Anonimowość może nie tylko nie złagodzić tej struktury dystrybucji, ale wręcz uczynić kryteria nagród jeszcze mniej przejrzystymi, co może zwiększyć brak zaufania. Dodatkowo, w całym rynku reklamowym zgłaszane są ciągłe straty spowodowane manipulacją wskaźnikami i działalnością botów, a struktura, która eliminuje odpowiedzialność opartą na tożsamości, nie dostarcza podstaw do złagodzenia tych problemów. Podsumowując, model influencerów prywatności ma wyraźną cechę jako techniczna próba minimalizacji ujawniania danych osobowych, ale jednocześnie boryka się z technicznymi ograniczeniami w udowadnianiu wpływu, konfliktami z regulacjami reklamowymi, problemami z zaufaniem i odpowiedzialnością oraz nierównowagą w istniejącej strukturze rynku. Na podstawie dotychczas opublikowanych i potwierdzonych faktów, model ten ma znaczenie jako struktura eksperymentalna, ale nie ma dowodów na to, że działa stabilnie w głównym ekosystemie reklamowym. $XEET $NESA