NFT Data Wajah: Menjelajahi Inovasi Perpaduan Web3 dan AI
Baru-baru ini, sebuah proyek pencetakan NFT wajah manusia telah menarik perhatian yang luas. Proyek ini memungkinkan pengguna mencetak data wajah mereka menjadi NFT melalui aplikasi seluler, dan sejak diluncurkan telah menarik lebih dari 200.000 pengguna untuk berpartisipasi. Fenomena ini mengandung inovasi teknologi yang mendalam dan eksplorasi skenario aplikasi.
Tantangan Berkelanjutan dalam Pengenalan Manusia dan Mesin
Pengidentifikasian manusia dan mesin telah menjadi masalah kunci di dunia internet. Menurut data, pada kuartal pertama 2024, lalu lintas Bot jahat menyumbang 27,5% dari total lalu lintas internet. Program otomatis ini tidak hanya mempengaruhi pengalaman pengguna, tetapi juga dapat menyebabkan kerusakan serius bagi penyedia layanan.
Dalam lingkungan Web2, berbagai cara seperti CAPTCHA dan verifikasi identitas digunakan untuk membedakan antara manusia dan mesin. Namun, dengan cepatnya perkembangan teknologi AI, metode verifikasi tradisional menghadapi tantangan baru. Metode verifikasi harus secara bertahap meningkat dari deteksi fitur perilaku ke pengenalan fitur biometrik.
Bidang Web3 juga menghadapi kebutuhan identifikasi manusia dan mesin, terutama dalam mencegah serangan penyihir dan melindungi operasi berisiko tinggi. Namun, bagaimana cara melakukan pengenalan wajah yang efektif di lingkungan terdesentralisasi sambil melindungi privasi pengguna, menjadi tantangan teknis yang kompleks.
Upaya Inovasi Jaringan Perhitungan Privasi
Untuk mengatasi masalah aplikasi AI di lingkungan Web3, sebuah perusahaan telah membangun jaringan AI privasi yang berbasis pada teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE). Jaringan ini mengoptimalkan pengemasan, sehingga teknologi FHE dapat disesuaikan dengan skenario pembelajaran mesin, memberikan percepatan komputasi seribu kali lipat dibandingkan dengan solusi dasar.
Jaringan ini terdiri dari empat jenis peran: pemilik data, node komputasi, dekoder, dan penerima hasil. Alur kerja inti mencakup seluruh proses dari pendaftaran pengguna, pengajuan tugas hingga verifikasi hasil, yang memastikan privasi dan keamanan data selama proses pengolahan.
Jaringan ini menggunakan mekanisme ganda PoW dan PoS untuk mengelola node dan mendistribusikan hadiah. Pengguna dapat berpartisipasi dalam perhitungan jaringan dan memperoleh pendapatan dengan membeli NFT tertentu, sementara juga dapat meningkatkan faktor penghasilan dengan mempertaruhkan token. Desain ini memanfaatkan hasil kerja nyata dan sekaligus menyeimbangkan distribusi sumber daya ekonomi.
Keunggulan dan Keterbatasan Teknologi FHE
Enkripsi homomorfik penuh sebagai teknologi kriptografi yang muncul, menunjukkan potensi besar di bidang komputasi privasi. Dibandingkan dengan bukti nol pengetahuan (ZKP) dan komputasi multi-pihak yang aman (SMC), FHE lebih cocok untuk skenario komputasi kompleks yang memerlukan perlindungan privasi data.
Namun, FHE juga menghadapi tantangan efisiensi komputasi. Meskipun dalam beberapa tahun terakhir telah ada kemajuan dalam optimasi algoritma dan percepatan perangkat keras, kinerja FHE masih memiliki jarak yang cukup besar dibandingkan dengan komputasi plaintext.
Prospek Masa Depan
Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus menerus dan perluasan skenario aplikasi, jaringan komputasi privasi berbasis FHE diharapkan dapat berfungsi di lebih banyak bidang. Upaya untuk mengintegrasikan Web3 dengan AI secara mendalam ini tidak hanya menyediakan lingkungan pemrosesan data yang aman bagi pengguna, tetapi juga membuka kemungkinan baru untuk aplikasi AI yang melindungi privasi di masa depan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
5
Bagikan
Komentar
0/400
WarmLightLin
· 10jam yang lalu
Pohon tua yang berisik
Lihat AsliBalas0
RugpullAlertOfficer
· 12jam yang lalu
Mencetak wajah? Lebih mirip dengan bau Dianggap Bodoh.
Lihat AsliBalas0
OldLeekMaster
· 12jam yang lalu
Apakah spekulasi NFT datang lagi?
Lihat AsliBalas0
UnluckyMiner
· 12jam yang lalu
Menarik, sudah sampai ke wajah.
Lihat AsliBalas0
ClassicDumpster
· 12jam yang lalu
Suckers bisa diperlakukan seperti ini? Keras sekali.
NFT Wajah dan AI Privasi: Praktik Inovatif Web3 yang Menggabungkan AI
NFT Data Wajah: Menjelajahi Inovasi Perpaduan Web3 dan AI
Baru-baru ini, sebuah proyek pencetakan NFT wajah manusia telah menarik perhatian yang luas. Proyek ini memungkinkan pengguna mencetak data wajah mereka menjadi NFT melalui aplikasi seluler, dan sejak diluncurkan telah menarik lebih dari 200.000 pengguna untuk berpartisipasi. Fenomena ini mengandung inovasi teknologi yang mendalam dan eksplorasi skenario aplikasi.
Tantangan Berkelanjutan dalam Pengenalan Manusia dan Mesin
Pengidentifikasian manusia dan mesin telah menjadi masalah kunci di dunia internet. Menurut data, pada kuartal pertama 2024, lalu lintas Bot jahat menyumbang 27,5% dari total lalu lintas internet. Program otomatis ini tidak hanya mempengaruhi pengalaman pengguna, tetapi juga dapat menyebabkan kerusakan serius bagi penyedia layanan.
Dalam lingkungan Web2, berbagai cara seperti CAPTCHA dan verifikasi identitas digunakan untuk membedakan antara manusia dan mesin. Namun, dengan cepatnya perkembangan teknologi AI, metode verifikasi tradisional menghadapi tantangan baru. Metode verifikasi harus secara bertahap meningkat dari deteksi fitur perilaku ke pengenalan fitur biometrik.
Bidang Web3 juga menghadapi kebutuhan identifikasi manusia dan mesin, terutama dalam mencegah serangan penyihir dan melindungi operasi berisiko tinggi. Namun, bagaimana cara melakukan pengenalan wajah yang efektif di lingkungan terdesentralisasi sambil melindungi privasi pengguna, menjadi tantangan teknis yang kompleks.
Upaya Inovasi Jaringan Perhitungan Privasi
Untuk mengatasi masalah aplikasi AI di lingkungan Web3, sebuah perusahaan telah membangun jaringan AI privasi yang berbasis pada teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE). Jaringan ini mengoptimalkan pengemasan, sehingga teknologi FHE dapat disesuaikan dengan skenario pembelajaran mesin, memberikan percepatan komputasi seribu kali lipat dibandingkan dengan solusi dasar.
Jaringan ini terdiri dari empat jenis peran: pemilik data, node komputasi, dekoder, dan penerima hasil. Alur kerja inti mencakup seluruh proses dari pendaftaran pengguna, pengajuan tugas hingga verifikasi hasil, yang memastikan privasi dan keamanan data selama proses pengolahan.
Jaringan ini menggunakan mekanisme ganda PoW dan PoS untuk mengelola node dan mendistribusikan hadiah. Pengguna dapat berpartisipasi dalam perhitungan jaringan dan memperoleh pendapatan dengan membeli NFT tertentu, sementara juga dapat meningkatkan faktor penghasilan dengan mempertaruhkan token. Desain ini memanfaatkan hasil kerja nyata dan sekaligus menyeimbangkan distribusi sumber daya ekonomi.
Keunggulan dan Keterbatasan Teknologi FHE
Enkripsi homomorfik penuh sebagai teknologi kriptografi yang muncul, menunjukkan potensi besar di bidang komputasi privasi. Dibandingkan dengan bukti nol pengetahuan (ZKP) dan komputasi multi-pihak yang aman (SMC), FHE lebih cocok untuk skenario komputasi kompleks yang memerlukan perlindungan privasi data.
Namun, FHE juga menghadapi tantangan efisiensi komputasi. Meskipun dalam beberapa tahun terakhir telah ada kemajuan dalam optimasi algoritma dan percepatan perangkat keras, kinerja FHE masih memiliki jarak yang cukup besar dibandingkan dengan komputasi plaintext.
Prospek Masa Depan
Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus menerus dan perluasan skenario aplikasi, jaringan komputasi privasi berbasis FHE diharapkan dapat berfungsi di lebih banyak bidang. Upaya untuk mengintegrasikan Web3 dengan AI secara mendalam ini tidak hanya menyediakan lingkungan pemrosesan data yang aman bagi pengguna, tetapi juga membuka kemungkinan baru untuk aplikasi AI yang melindungi privasi di masa depan.