Інфлюенсери приватності, структура безликих зірок @nesaorg , @OpenGradient , @xeetdotai Поняття інфлюенсера приватності — це термін, що описує структуру, в якій обличчя особи, справжнє ім'я або конкретний зміст контенту не розкриваються, а лише на основі фігури впливу. Модель побудована навколо трьох компонентів: Nesa — технології, що зберігає приватність, OpenGradient — шару штучного інтелекту, який перевіряє вплив, та Xeet, який кількісно оцінює дані соціального впливу та пов'язує їх із винагородами. Ця структура привернула увагу своєю спробою перетворити цифровий вплив на економічну цінність, мінімізуючи особисту експозицію. Відправною точкою цієї моделі є втома від розкриття особистості та особистого бренду, яку вимагає існуюча індустрія інфлюенсерів. Деякі творці монетизували трафік контенту або метрики залученості виключно, не розкриваючи обличчя і не використовуючи справжнє ім'я, і це спостерігається у менш регульованих сферах, таких як сторінки інформації про здоров'я, мем-акаунти та технічні аналітичні акаунти. Однак ці справи також розглядалися з урахуванням поступливості або толерантності платформи, і жодних справ не було підтверджено, що вони охоплюють всю рекламну сферу, де юридична відповідальність чітко потрібна. NESA базується на технології, розробленій для виконання операцій штучного інтелекту у зашифрованому стані, з шаром, відповідальним за захист приватності в цій структурі. Ця технологія має на меті довести, що обчислення було виконано правильно, не розкриваючи вхідні дані, вихідні результати та внутрішню структуру моделі. Теоретично можна довести, що певні розрахунки були зроблені правильно, не розкриваючи ідентифікації користувачів чи контенту, але досі немає доведених випадків у реальних умовах надійного підтвердження масштабних даних, що змінюються в реальному часі, таких як вплив соціальних мереж. OpenGradient — це шар перевірки штучного інтелекту, який забезпечує надійність обчислювальних результатів. Система надає перевірений запис процесу мислення, який виконує штучний інтелект, і створює модель для виявлення дублювання між акаунтами або можливість атаки sybil у певних регіонах. Однак у даних, опублікованих на даний момент, не виявлено спеціалізованої моделі, яка точно оцінює якість або фактичний вплив соціального контенту, і це лише на рівні аналізу існування акаунтів або мережевих шаблонів. Це радше допоміжний спосіб відфільтрувати автентичність акаунта, ніж довести його вплив сам по собі. Xeet — це шар даних, відповідальний за саму структуру винагород, і він аналізує та оцінює різні сигнали, що генеруються з постів і взаємодій за допомогою штучного інтелекту. Система зосереджується на якості та контексті відповідей, а не на простій кількості підписників, і включає пристрої, які виявляють і карають спам або автоматизовані шаблони. Насправді бувають випадки, коли очки впливу пов'язані з винагородами через операційні рейтинги та структури турнірів, але це також не гарантує повної точності, наприклад, коли звичайні користувачі тимчасово опиняються в невигідному становищі під час навчання алгоритму. Суть моделі інфлюенсера приватності, яка поєднує ці три елементи, полягає лише в тому, щоб доводити вплив, приховуючи контент і особистість. Однак перевірені технології обмежуються відносно статичними показниками, такими як кількість підписників, або сумарними цифрами, такими як загальна участь, а фактична переконливість або комерційний ефект окремого контенту не підтверджено в реальному часі. Крім того, цей процес підтвердження неминуче пов'язаний із зовнішніми платформами та питання довіри. Регуляторне середовище є найбільшим обмеженням цієї моделі. Регулювання реклами у США та Європі вимагають чіткого розкриття відносин між рекламодавцями та компенсацією, а також вимагають, що відповідальна особа має бути чітко ідентифікована, щоб споживачі могли розпізнати, що це реклама. Ці правила базуються на ідентифікації осіб або суб'єктів, які брали участь у рекламі, і суперечать структурі отримання рекламних доходів при збереженні повної анонімності. Фактичні прецеденти та регуляторні тлумачення також чітко вказують, що платформи можуть бути притягнуті до відповідальності, якщо вони ігнорують анонімну рекламну структуру. Також виявляються обмеження щодо довіри. Дослідження та реакції користувачів показують, що в сферах, де відповідальність важлива, таких як фінанси, інвестиції та високоцінні продукти, довіра до безликих постачальників інформації зазвичай низька. Структура, яка пояснює вплив лише балом, розрахованим алгоритмом, створює сприйняття непрозорості критеріїв оцінки, що викликає повторні суперечки та скарги. Економічна структура також відображає проблеми існуючого ринку інфлюенсерів. Реальні дані показують, що винагороди, засновані на впливі, надзвичайно зосереджені серед топ-декількох учасників, і більшість учасників мають низьку прибутковість. Замість того, щоб полегшити цю структуру розподілу, анонімність може посилити недовіру, роблячи стандарти компенсації більш непрозорими. Крім того, оскільки збитки від маніпуляцій метриками та активність ботів постійно фіксуються на рекламному ринку, структура усунення відповідальності за ідентичність не дає підстав для пом'якшення цих проблем. У сукупності модель інфлюенсера приватності має чіткі характеристики: це технічна спроба мінімізувати розкриття особистої інформації, але також практичні обмеження, такі як технічні обмеження у доповіді впливу, конфлікти з рекламними регуляціями, питання довіри та підзвітності, а також дисбаланси в існуючій структурі ринку. Виходячи з опублікованих і підтверджених фактів, ця модель має значення як експериментальна структура, але немає доказів її стабільної роботи в основній рекламній екосистемі. $XEET $NESA