Web3 Sosyal Medyanın Geleceğini Keşfetmek: Kullanıcı TANIMLAMA Sorununu Çözmek İçin Kriptografi Teknolojileri

Bu makale, merkeziyetsiz sosyal medya serisinin ikinci bölümüdür ve mevcut teknolojilerin ve eğilimlerin merkeziyetsiz sosyal ağların karşılaştığı bir dizi zorluğu nasıl çözdüğünü keşfetmektedir.

2017 yılında, bir grup MIT Medya Laboratuvarı araştırmacısı, merkeziyetsiz sosyal ağların karşılaştığı üç büyük zorluğu bir makalede ortaya koydu: sıfırdan kullanıcı çekmek, kullanıcı kişisel bilgilerini işlemek ve kullanıcılara yönelik reklam sorunları. Araştırmacılar, teknoloji devlerinin ölçek avantajı nedeniyle bu sorunların neredeyse çözülemeyeceğini düşündüler.

Ancak, günümüzde bu "imkansız" zorlukların aşılabilir hale geldiği görünmektedir. Sosyal medya ağları kavramında bir dönüşümün şafağındayız. Bu makale serisi, merkeziyetsiz sosyal (DeSo) içindeki yeni fikirlerin bu zorluklarla nasıl başa çıktığını inceleyecektir, bunlar arasında:

1. Açık sosyal katmanları kullanarak soğuk başlangıç sorununu çözmek
2. Kullanıcı TANIMLAMA sorunlarını çözmek için kimlik kanıtı ve Kriptografi teknolojilerini kullanma
3. Gelir sorununu çözmek için token ekonomi modeli ve teşvik mekanizmaları kullanmak

Bu makale, ikinci sorunun çözüm yollarına odaklanacaktır.

Sosyal Medya Kullanıcı TANIMLAMA Zorlukları

Modern sosyal medya ciddi bir bot sorunu ile karşı karşıya. Botlar, seçimleri etkileme suçlamalarından pandemiye dair kamu görüşünü etkilemeye kadar kamu tartışmaları üzerinde önemli bir etki yarattı. Anonimlik ve gizliliği vurgulayan merkeziyetsiz sosyal platformlar için, yapay zeka çağında kullanıcıları platformdaki hesapların gerçek olduğunu, bot olmadığını ikna etmek büyük bir zorluktur.

Basit bir yöntem, geleneksel KYC protokollerinin benimsenmesidir, ancak bu, hemen gizlilik sorunlarını gündeme getirir. Kullanıcılar neden herhangi bir platformun hassas kişisel verilerini saklayacağına güvenmelidir?

Bu nedenle, "Kullanıcı TANIMLAMA" sorunu esasen kullanıcıların "gerçekten insan olup olmadığını" doğrulamak ile kişisel veri gizliliğini koruma arasında bir denge arayışıdır. Bu makalede iki farklı çözüm yolu incelenecektir: biyometrik yöntem ( sıfır bilgi kanıtı ) ve sosyal teminat yöntemi.

Biyometrik Kimlik Doğrulama Çözümü

"Kişilik Kanıtı" alanında, bir proje en tanınmış ve en tartışmalı projelerden biridir. Bu projenin "kimlik kanıtı" sorununa çözümü oldukça doğrudandır: Kullanıcının insan olduğunu ve robot olmadığını kanıtlamak için retina taraması kullanarak biyometrik bir kanıt oluşturmak ve bir sertifika jetonu almak. Veri gizliliği açısından, bu proje biyometrik verilerin güvenli depolanmasını sağlamak için sıfır bilgi kanıtı kullandığını iddia ediyor.

Bu proje, yapay zekanın toplum içindeki rolünün giderek artmasıyla, insanları ve robotları ayırmak için gizliliği koruma ve merkeziyetsiz bir yaklaşım benimsemenin gerekli olduğunu düşünmektedir. Retinal tarama yoluyla, kullanıcılar "dijital pasaport" benzeri bir kimlik alabilirler; bu, sahiplerinin kripto para birimine dayalı küresel temel gelire hak kazanmasını ve yeni küresel demokratik yönetim mekanizmalarına katılmasını sağlama potansiyeline sahiptir.

Ancak, bu gizliliği koruma beyanlarına rağmen, gerçek gizlilik, güvenlik ve adil garanti konularında hâlâ birçok tartışma var. Sertifika kimlik bilgilerinin çalındığı ve kimliklerin karaborsada satıldığı bildirildi. Ayrıca, genel adalet sorunları da mevcut, bazı makaleler projenin test aşamasında kullanıcılara yönelik aldatma ve istismar davranışları sergilediğini eleştiriyor. Aslında, bir zamanlar projenin en büyük veri toplama alanlarından biri olan Kenya, güvenlik, gizlilik ve finansal sorunlar nedeniyle ilgili tarama faaliyetlerini yasakladı.

Bunların yanı sıra, özel donanım kullanarak biyometrik kimlik doğrulama ile ilgili daha geniş bir endişe de bulunmaktadır. Yazılım kusursuz olsa bile, donanımın arka kapılara sahip olmadığı ve kullanıcıların gerçek biyometrik verilerinin gizlice toplanmasına izin vermediği garanti edilemez. Şüpheciler için, projenin tüm gizlilik garantileri sadece bir alay gibi görünmektedir.

Sosyal Güvence Yöntemleri

Kişisel kimlik sorununu çözmenin bir diğer yolu sosyal garantidir. Temel ilke, eğer birden fazla doğrulanmış insan birine kefil olursa, o kişinin de muhtemelen insan olduğu anlamına gelir. Anahtar, "insanı doğrulama"yı en üst düzeye çıkarmak için teşvik mekanizmalarının tasarlanmasıdır.

Bazı projeler, insanların TANIMLAMA'sını doğrulamak için sosyal grafikler benzeri yöntemler kullanmıştır. Bu, video görüşmesi doğrulaması, karşılıklı doğrulama, sürekli doğrulama kodu oluşturma ve çözme oyunları ve güven halkasına dayalı doğrulama gibi yöntemleri içermektedir.

Bu sosyal doğrulama temelli platformların en büyük çekiciliği, biyometrik çözümler kadar müdahaleci olmamış olmalarıdır. Bu yöntemlerden bazıları, büyük miktarda kişisel veri paylaşımı veya üçüncü taraf tanımlama merkezleri gerektirmeden belirli bir anonimlik düzeyini bile korumaktadır.

İnsan TANIMLAMA'nın geleceği

Yapay zekanın sürekli ilerlemesiyle, yenilikçi insan tanımlama mekanizmalarının tasarımı giderek daha önemli hale geliyor; bu sadece evrensel temel gelir gibi teşvik önlemleri için değil, aynı zamanda gelecekteki sosyal ağları daha iyi temizlemek ve denetlemek için de önemlidir.

Ancak, veri gizliliğinden süreçlerin müdahaleciliğine, insan kimliğinin geçerliliğini belirlemeye kadar bu süreç birçok dengeyi içermekte ve kripto para alanında bir muamma olmaktadır. Görünüşe göre en ideal insan tanımlama biçimi yoktur; olası bir karma yol, biyometrik temelli bir başlangıç yöntemi olabilir, ancak uzun vadede daha çok sosyal grafik temelli yöntemlere geçiş yapılabilir.

Geleceğe baktığımızda, bu alanda daha fazla süreç, kod ve veri şeffaflığına ihtiyaç var. Kısacası, kullanıcıların "bu güvene ihtiyaç duymayan bir çözüm olduğuna inanması gereken" gibi bir paradoks olmamalıdır. Ancak bu şekilde, kripto paranın başlangıçta sunduğu merkeziyetsizlik ve gizlilik vizyonuna gerçekten uygun bir sosyal ağ temeli oluşturabiliriz.