Prova de identidade em criações de IA @OpenGradient , @idOS_network , @opensea A rápida disseminação de criações usando tecnologia de IA tem gerado repetidamente confusão e controvérsias sobre plágio sobre quem as criou. Em particular, em um ambiente onde imagens ou vídeos gerados por IA são distribuídos na forma de NFTs, muitas vezes é difícil distinguir claramente a entidade responsável apenas com base no conceito existente de direitos autorais. Nesse contexto, a estrutura de autenticação de identidade de criação de IA, que combina OpenGradient, idOS e OpenSea, está atraindo atenção como uma forma de responder tecnicamente à questão de quem será responsável, em vez de perguntar quem será responsável pela criação. O ponto de partida dessa estrutura é provar qual processo a IA realmente passou para gerar o resultado. O OpenGradient utiliza uma arquitetura de computação de IA chamada HACA para registrar o processo de execução de modelos de IA na blockchain. Nesse processo, o nó de inferência realiza o cálculo real, o nó completo verifica que o cálculo utiliza o modelo e os parâmetros pré-determinados, e o nó de armazenamento e o nó de dados mantêm a integridade do modelo e dos dados de entrada. Isso deixa um registro único de transação que indica qual modelo foi usado e sob quais condições ele foi criado em uma saída de IA. Isso significa que as saídas da IA não são apenas arquivos, mas sim saídas com histórico generativo verificável. No entanto, a prova do processo de criação não é suficiente. Isso porque é necessário conectar quem operava essa IA e quem é responsável pelos resultados. Esse papel é desempenhado pelo idOS, um sistema de identidade distribuído. O idOS verifica a identidade de um indivíduo ou organização uma vez por meio de pathporting e estrutura de ingestão de dados, e então fornece o resultado na forma de credenciais reutilizáveis. Isso permite que os criadores comprovem que sua identidade foi verificada mesmo que não divulguem suas informações de nome real, e só podem divulgar informações de forma limitada quando necessário. Essa estrutura funciona como um equilíbrio técnico para manter anonimato e responsabilidade ao mesmo tempo. O link que une registros gerados por IA com identidades humanas é gerenciado pelo EAS, um serviço de atestation Ethereum. Os resultados de inferência de IA gerados pelo OpenGradient recebem um hash único, que é combinado com um hash das credenciais de identidade emitidas pelo idOS e registrado como uma única estação de acesso. Essa estação de atestation pode ser armazenada on-chain ou off-chain e pode eventualmente ser incluída nos metadados do NFT. Como resultado, os compradores de NFTs podem verificar criptograficamente de qual modelo de IA o trabalho foi criado e qual entidade humana é responsável pelo resultado. Essas informações podem ser usadas como estão ao registrar um NFT na OpenSea. Como o OpenSea já suporta estruturas de metadados baseadas em IPFS, é possível incluir identificadores de atestado EAS como atributos dos metadados. Embora não substitua os procedimentos tradicionais de autenticação orientada por volume ou relatórios manuais, oferece uma camada adicional de confiança. Em particular, quando surgem suspeitas de plágio, a diferença é que, ao contrário do processo DMCA existente, que pode levar vários dias, o histórico de criação e a conexão de identidade podem ser imediatamente verificados. Essa estrutura também está em linha com o ambiente jurídico de 2025, em certa medida. Nos Estados Unidos, Thaler v. A decisão Perlmutter confirma claramente que o direito autoral pertence apenas a autores humanos, e a lei de IA da UE também enfatiza a responsabilidade dos operadores humanos pelas consequências dos sistemas de IA. Nessa tendência, o método de registrar claramente o ser humano que operou e usou a IA como entidade responsável, sem reconhecer a própria IA como o assunto dos direitos autorais, serve para fazer a ponte entre as necessidades institucionais e a realidade técnica. Claro, há limitações. Práticas como a cunhagem por procuração, onde identidades verificadas fornecem assinaturas em seu nome, são tecnicamente difíceis de bloquear completamente e permanecem como uma tensão entre privacidade e resolução de disputas. Além disso, como essa estrutura não pode verificar se os dados de treinamento do modelo de IA são legítimos, a questão dos direitos autorais no nível do modelo permanece uma questão separada. No entanto, essa estrutura de prova de identidade é caracterizada por transformar a controvérsia sobre plágio de IA em uma questão de pré-verificação, em vez de uma disputa pós-morte, conectando o processo de criação das criações de IA e as entidades responsáveis em um único registro verificável. Como resultado, o modelo, que combina a prova de computação do OpenGradient, a identidade distribuída do idOS, o atestation do EAS e a estrutura de distribuição de NFTs do OpenSea, se posiciona como uma forma realista de resolver tecnicamente as questões de confiança em torno das criações de IA. Isso muda a discussão em torno de obras criadas por IA da ambiguidade dos temas criativos para a clareza da responsabilidade, fornecendo uma base para uma gestão verificável de direitos autorais no cenário criativo digital.