Khám phá tương lai của mạng xã hội Web3: Phương pháp mới để giải quyết vấn đề danh tính người dùng
Trong lĩnh vực xã hội Web3, việc giải quyết vấn đề xác thực danh tính người dùng luôn là một thách thức quan trọng. Bài viết này sẽ khám phá hai giải pháp mới nổi: phương pháp sinh trắc học và phương pháp bảo lãnh xã hội.
Vấn đề danh tính người dùng trên mạng xã hội
Các phương tiện truyền thông xã hội hiện đại đang đối mặt với vấn đề tràn lan robot. Mặc dù các nền tảng có trách nhiệm duy trì tự do ngôn luận, nhưng khi "người dùng" thực sự là robot, tình hình trở nên phức tạp. Robot đã được chứng minh là có ảnh hưởng lớn đến các cuộc thảo luận công cộng, từ can thiệp vào các cuộc bầu cử đến ảnh hưởng đến quan điểm của công chúng về các sự kiện quan trọng.
Nền tảng xã hội phi tập trung khi nhấn mạnh tính ẩn danh và quyền riêng tư, cũng kế thừa "vấn đề robot" này. Trong thời đại trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, việc thuyết phục người dùng rằng tài khoản trên nền tảng là thật chứ không phải robot trở thành một vấn đề nan giải.
Rõ ràng việc áp dụng giải pháp KYC truyền thống là không khả thi, vì điều này lại gây ra vấn đề về quyền riêng tư. Tại sao người dùng lại phải tin tưởng nền tảng để lưu trữ dữ liệu cá nhân nhạy cảm?
Do đó, bản chất của vấn đề "danh tính người dùng" là tìm kiếm sự cân bằng giữa việc xác nhận người dùng "thật sự là người" và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu cá nhân. Dưới đây sẽ thảo luận hai hướng giải quyết khác nhau.
Giải pháp xác thực sinh trắc học
Trong lĩnh vực "chứng minh danh tính", một dự án nổi tiếng đã áp dụng một giải pháp sinh trắc học trực tiếp: sử dụng quét võng mạc để tạo ra chứng minh sinh trắc học, chứng minh người dùng là con người chứ không phải là robot, và tạo ra mã xác thực. Dự án này tuyên bố sử dụng chứng minh không kiến thức để đảm bảo lưu trữ an toàn dữ liệu sinh trắc học.
Kế hoạch này cho rằng, với vai trò ngày càng gia tăng của AI trong xã hội, cần thiết phải phân biệt giữa con người và robot theo cách bảo vệ quyền riêng tư và phi tập trung. Thông qua quét võng mạc, người dùng có thể nhận được một ID giống như "hộ chiếu số", điều này có thể trở thành cơ chế cơ bản cho mạng xã hội số trong tương lai.
Dự án này nhấn mạnh các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư của mình, chẳng hạn như chỉ lưu trữ băm mống mắt, sử dụng chứng minh không biết để chia sẻ thông tin danh tính, v.v. Nhưng vẫn còn nhiều tranh cãi, chẳng hạn như bằng chứng bị đánh cắp, ID bị giao dịch trên thị trường chợ đen, và sự khai thác người dùng ở các nước đang phát triển.
Ngoài ra, việc sử dụng phần cứng chuyên dụng cho sinh trắc học cũng đã gây ra nhiều lo ngại hơn. Ngay cả khi phần mềm hoàn hảo, cũng không thể đảm bảo rằng phần cứng không có lỗ hổng, cho phép thu thập bí mật dữ liệu sinh trắc thực tế của người dùng.
Phương pháp bảo đảm xã hội
Một phương pháp khác là sử dụng đảm bảo xã hội. Nguyên tắc cơ bản là, nếu nhiều người dùng đã được xác minh có thể "đảm bảo" cho một người nào đó, thì người đó rất có thể cũng là con người. Chìa khóa là thiết kế cơ chế khuyến khích hợp lý, nhằm tối đa hóa việc xác minh danh tính con người.
Một dự án điển hình yêu cầu người dùng nộp thông tin cá nhân và tiền đặt cọc, được chứng thực bởi những người đã có trong hệ thống, và thông qua một khoảng thời gian thách thức nhất định. Nếu có ai đó nghi ngờ, vụ việc sẽ được gửi đến tòa án phi tập trung để phán quyết.
Các dự án khác cũng áp dụng cách xác minh xã hội tương tự, chẳng hạn như xác minh qua cuộc gọi video, trò chơi mã xác minh liên tục, v.v. Những giải pháp dựa trên xã hội này có vẻ ít xâm phạm hơn so với các giải pháp sinh trắc học, một số thậm chí còn giữ lại một mức độ ẩn danh nhất định.
Tương lai của xác thực danh tính con người
Với sự tiến bộ không ngừng của AI, việc thiết kế cơ chế xác minh danh tính con người mới mẻ trở nên ngày càng quan trọng, không chỉ liên quan đến các biện pháp khuyến khích mà còn để cải thiện việc làm sạch và quản lý các mạng xã hội trong tương lai.
Tuy nhiên, từ quyền riêng tư dữ liệu đến tính xâm phạm của quy trình, cho đến hiệu quả của việc xác thực, quá trình này liên quan đến nhiều sự đánh đổi. Hiện tại dường như không có giải pháp hoàn hảo nào, một con đường có thể là áp dụng phương pháp sinh trắc học trong ngắn hạn, và chuyển sang phương pháp dựa trên mạng xã hội trong dài hạn.
Nhìn về tương lai, lĩnh vực này cần nhiều quy trình, mã nguồn và dữ liệu minh bạch hơn. Chỉ có như vậy, mới có thể thực sự tạo ra một cơ sở hạ tầng mạng xã hội phù hợp với tầm nhìn về phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MetaMisery
· 20giờ trước
Phi tập trung của mạng xã hội có đáng tin cậy không
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunterWang
· 07-24 20:07
Có ý nghĩa, tiếp tục chạy on-chain chuyên nghiệp haha
Xem bản gốcTrả lời0
rugpull_ptsd
· 07-24 20:04
Quét võng mạc? Để đây chơi cyberpunk à?
Xem bản gốcTrả lời0
SatoshiChallenger
· 07-24 20:01
Đừng ồn ào, việc ghi lại trên chuỗi võng mạc có phải là vì sự riêng tư chết không đủ nhanh?
Xem bản gốcTrả lời0
RugResistant
· 07-24 19:56
đã phát hiện nhiều dấu hiệu cảnh báo trong việc triển khai định danh sinh trắc học. rủi ro lỗ hổng lớn thật sự
Khám phá tương lai mạng xã hội Web3: sinh trắc học vs đảm bảo xã hội giải quyết vấn đề xác minh danh tính
Khám phá tương lai của mạng xã hội Web3: Phương pháp mới để giải quyết vấn đề danh tính người dùng
Trong lĩnh vực xã hội Web3, việc giải quyết vấn đề xác thực danh tính người dùng luôn là một thách thức quan trọng. Bài viết này sẽ khám phá hai giải pháp mới nổi: phương pháp sinh trắc học và phương pháp bảo lãnh xã hội.
Vấn đề danh tính người dùng trên mạng xã hội
Các phương tiện truyền thông xã hội hiện đại đang đối mặt với vấn đề tràn lan robot. Mặc dù các nền tảng có trách nhiệm duy trì tự do ngôn luận, nhưng khi "người dùng" thực sự là robot, tình hình trở nên phức tạp. Robot đã được chứng minh là có ảnh hưởng lớn đến các cuộc thảo luận công cộng, từ can thiệp vào các cuộc bầu cử đến ảnh hưởng đến quan điểm của công chúng về các sự kiện quan trọng.
Nền tảng xã hội phi tập trung khi nhấn mạnh tính ẩn danh và quyền riêng tư, cũng kế thừa "vấn đề robot" này. Trong thời đại trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, việc thuyết phục người dùng rằng tài khoản trên nền tảng là thật chứ không phải robot trở thành một vấn đề nan giải.
Rõ ràng việc áp dụng giải pháp KYC truyền thống là không khả thi, vì điều này lại gây ra vấn đề về quyền riêng tư. Tại sao người dùng lại phải tin tưởng nền tảng để lưu trữ dữ liệu cá nhân nhạy cảm?
Do đó, bản chất của vấn đề "danh tính người dùng" là tìm kiếm sự cân bằng giữa việc xác nhận người dùng "thật sự là người" và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu cá nhân. Dưới đây sẽ thảo luận hai hướng giải quyết khác nhau.
Giải pháp xác thực sinh trắc học
Trong lĩnh vực "chứng minh danh tính", một dự án nổi tiếng đã áp dụng một giải pháp sinh trắc học trực tiếp: sử dụng quét võng mạc để tạo ra chứng minh sinh trắc học, chứng minh người dùng là con người chứ không phải là robot, và tạo ra mã xác thực. Dự án này tuyên bố sử dụng chứng minh không kiến thức để đảm bảo lưu trữ an toàn dữ liệu sinh trắc học.
Kế hoạch này cho rằng, với vai trò ngày càng gia tăng của AI trong xã hội, cần thiết phải phân biệt giữa con người và robot theo cách bảo vệ quyền riêng tư và phi tập trung. Thông qua quét võng mạc, người dùng có thể nhận được một ID giống như "hộ chiếu số", điều này có thể trở thành cơ chế cơ bản cho mạng xã hội số trong tương lai.
Dự án này nhấn mạnh các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư của mình, chẳng hạn như chỉ lưu trữ băm mống mắt, sử dụng chứng minh không biết để chia sẻ thông tin danh tính, v.v. Nhưng vẫn còn nhiều tranh cãi, chẳng hạn như bằng chứng bị đánh cắp, ID bị giao dịch trên thị trường chợ đen, và sự khai thác người dùng ở các nước đang phát triển.
Ngoài ra, việc sử dụng phần cứng chuyên dụng cho sinh trắc học cũng đã gây ra nhiều lo ngại hơn. Ngay cả khi phần mềm hoàn hảo, cũng không thể đảm bảo rằng phần cứng không có lỗ hổng, cho phép thu thập bí mật dữ liệu sinh trắc thực tế của người dùng.
Phương pháp bảo đảm xã hội
Một phương pháp khác là sử dụng đảm bảo xã hội. Nguyên tắc cơ bản là, nếu nhiều người dùng đã được xác minh có thể "đảm bảo" cho một người nào đó, thì người đó rất có thể cũng là con người. Chìa khóa là thiết kế cơ chế khuyến khích hợp lý, nhằm tối đa hóa việc xác minh danh tính con người.
Một dự án điển hình yêu cầu người dùng nộp thông tin cá nhân và tiền đặt cọc, được chứng thực bởi những người đã có trong hệ thống, và thông qua một khoảng thời gian thách thức nhất định. Nếu có ai đó nghi ngờ, vụ việc sẽ được gửi đến tòa án phi tập trung để phán quyết.
Các dự án khác cũng áp dụng cách xác minh xã hội tương tự, chẳng hạn như xác minh qua cuộc gọi video, trò chơi mã xác minh liên tục, v.v. Những giải pháp dựa trên xã hội này có vẻ ít xâm phạm hơn so với các giải pháp sinh trắc học, một số thậm chí còn giữ lại một mức độ ẩn danh nhất định.
Tương lai của xác thực danh tính con người
Với sự tiến bộ không ngừng của AI, việc thiết kế cơ chế xác minh danh tính con người mới mẻ trở nên ngày càng quan trọng, không chỉ liên quan đến các biện pháp khuyến khích mà còn để cải thiện việc làm sạch và quản lý các mạng xã hội trong tương lai.
Tuy nhiên, từ quyền riêng tư dữ liệu đến tính xâm phạm của quy trình, cho đến hiệu quả của việc xác thực, quá trình này liên quan đến nhiều sự đánh đổi. Hiện tại dường như không có giải pháp hoàn hảo nào, một con đường có thể là áp dụng phương pháp sinh trắc học trong ngắn hạn, và chuyển sang phương pháp dựa trên mạng xã hội trong dài hạn.
Nhìn về tương lai, lĩnh vực này cần nhiều quy trình, mã nguồn và dữ liệu minh bạch hơn. Chỉ có như vậy, mới có thể thực sự tạo ra một cơ sở hạ tầng mạng xã hội phù hợp với tầm nhìn về phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư.