顔データのNFT化：Web3とAIの融合イノベーションを探る

最近、顔のNFT鋳造プロジェクトが広く注目を集めています。このプロジェクトでは、ユーザーがモバイルアプリを通じて自分の顔データをNFTとして鋳造することができ、開始以来20万人以上のユーザーが参加しています。この現象の背後には、深い技術革新とアプリケーションシーンの探求が含まれています。

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CAPTCHAの継続的な課題

人機認識はインターネットの世界において常に重要な問題です。データによると、2024年第1四半期に悪意のあるBotトラフィックはインターネット全体の27.5%を占めています。これらの自動化プログラムはユーザーエクスペリエンスに影響を与えるだけでなく、サービスプロバイダーに深刻な損害を与える可能性があります。

Web2環境では、キャプチャや本人確認などのさまざまな方法が人間と機械を区別するために使用されてきました。しかし、AI技術の急速な発展に伴い、従来の検証方法は新たな課題に直面しています。検証手段は行動特性検出から徐々に生体特性認識へとアップグレードせざるを得なくなっています。

Web3分野でも、人間と機械の識別の需要があり、特にウィッチ攻撃を防止し、高リスクな操作を保護する面で重要です。しかし、分散型環境で効果的な顔認識を実現しつつ、ユーザーのプライバシーを保護する方法は、複雑な技術的課題となっています。

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プライバシー計算ネットワークの革新的な試み

Web3環境におけるAIアプリケーションの課題を解決するために、ある会社が全同態暗号(FHE)技術に基づいてプライバシーAIネットワークを構築しました。このネットワークは、FHE技術を機械学習シーンに適応させるために最適化されたパッケージングを通じて、基本的なソリューションの千倍の計算加速を提供しています。

このネットワークには四つの役割があります：データ所有者、計算ノード、復号器及び結果受信者です。その核心的なワークフローは、ユーザー登録、タスク提出から結果確認までの全過程をカバーし、データ処理の全体を通じてプライバシーとセキュリティが確保されます。

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このネットワークは、ノードの管理と報酬の配分にPoWとPoSの二重メカニズムを採用しています。ユーザーは特定のNFTを購入することでネットワーク計算に参加し、利益を得ることができるほか、トークンをステーキングすることで利益倍率を向上させることもできます。この設計は、実際の作業出力を利用しながら、経済資源の配分をバランスさせています。

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FHE技術の利点と限界

全同態暗号は新興の暗号技術として、プライバシー計算分野で巨大な潜在能力を示しています。ゼロ知識証明(ZKP)や安全な多者計算(SMC)と比較して、FHEはデータのプライバシーを保護する必要がある複雑な計算シーンにより適しています。

しかし、FHEは計算効率の課題にも直面しています。近年、アルゴリズムの最適化やハードウェアの加速においていくつかの進展があったにもかかわらず、FHEの性能は依然として平文計算と大きなギャップがあります。

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今後の展望

技術の進歩と応用シーンの拡大に伴い、FHEに基づくプライバシー計算ネットワークは、より多くの分野で役割を果たすことが期待されています。このWeb3とAIの深い融合の試みは、ユーザーに安全なデータ処理環境を提供するだけでなく、将来のプライバシー保護AIアプリケーションに新しい可能性を開くものです。