Web3 Sosyal Medyanın Yeni Çağına Keşif: TANIMLAMA Sorununu Çözmek için Kimlik Doğrulama ve Şifreleme Teknolojileri

2017 yılında, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nden bir grup araştırmacı, merkeziyetsiz sosyal ağların karşılaştığı üç büyük zorluğu bir makalede ortaya koydu: kullanıcı çekme ve tutma, kişisel bilgi işleme ve reklam sorunları. Bu konularda mevcut teknoloji devlerinin ölçek avantajı nedeniyle, neredeyse yeni rakiplere hiçbir fırsat bırakmadıklarını düşünüyorlar.

Ancak, bugüne kadar, "imkansız" olarak görülen şeyler artık erişilebilir hale gelmiş gibi görünüyor. Sosyal medya konseptinin dönüşümünün şafağındayız. Bu makale serinin ikinci kısmı olarak, kullanıcı kimliği sorununu çözmek için TANIMLAMA ve kriptografi teknolojilerini nasıl kullanabileceğimize odaklanacaktır.

Sosyal Medya Tanımlama Dilemma

Modern sosyal medya platformları ciddi bir bot problemiyle karşı karşıya. Platformların ifade özgürlüğünü koruma sorumluluğu olsa da, "kullanıcılar" gerçekte botlar olduğunda durum karmaşık hale geliyor. Botların kamu tartışmalarını önemli ölçüde etkilediği kanıtlanmıştır; seçimlere müdahale etmekten, önemli olaylar hakkındaki kamu görüşünü etkilemeye kadar.

Gizlilik, güvenlik ve anonimliği vurgulayan merkeziyetsiz sosyal platformlar için, yapay zekanın yüksek derecede geliştiği bir çağda hesapların doğruluğunu kanıtlamak büyük bir zorluk haline geliyor. Geleneksel KYC yöntemlerinin basitçe kullanılması hemen gizlilik sorunlarını gündeme getirecektir.

Bu nedenle, kullanıcı tanımlama probleminin temel noktası, kullanıcıların "gerçekten insan" olduğunu doğrulamak ile kişisel veri gizliliğini korumak arasında nasıl bir denge kurulacağıdır. Bu makale, biyometrik yöntemler ve sosyal güvence yöntemleri olmak üzere iki çözüm yolunu inceleyecektir.

Biyometrik Kimlik Doğrulama Denemesi

"Kişilik Kanıtı" alanında, bir proje doğrudan bir çözüm sundu: Kullanıcıların insan olduğunu ve robot olmadığını kanıtlamak için retina taraması kullanarak biyometrik bir kanıt oluşturmak ve bir sertifika jetonu almak. Veri gizliliğini korumak için, bu proje biyometrik verileri güvenli bir şekilde depolamak için sıfır bilgi kanıtı kullandığını iddia ediyor.

Bu proje, yapay zekanın toplumdaki rolünün giderek artmasıyla birlikte, insan ile robotu ayırt etmenin gizliliği koruma ve merkeziyetsiz bir şekilde yapılmasının gerekli olduğunu düşünmektedir. Retinal tarama yoluyla, kullanıcılar "dijital pasaport" edinebilir ve bu, gelecekteki kripto para küresel temel gelir mekanizmasının ve küresel demokratik yönetim mekanizmasının temeli olabilir.

Ancak, bu gizliliği koruma beyanlarına rağmen, gerçek gizlilik, güvenlik ve adalet konusunda birçok tartışma bulunmaktadır. Sertifika kimlik bilgilerinin çalındığı ve dijital kimliklerin karaborsada satıldığına dair raporlar var. Ayrıca, projeye, özellikle gelişmekte olan ülkelerden gelen kullanıcılar üzerinde dolandırıcılık, manipülasyon ve istismar eylemleri olduğu yönünde suçlamalar yöneltiliyor.

Proje spesifik anlaşmazlıklarının yanı sıra, biyometrik kimlik doğrulama için özel donanım kullanımı da daha geniş endişeleri gündeme getirdi. Yazılım kusursuz olsa bile, donanımın arka kapaklarının olmadığına dair bir garanti yoktur; bu da kullanıcıların gerçek biyometrik verilerinin gizlice toplanmasına veya sisteme sahte profillerin eklenmesine izin verebilir.

Toplumsal Garanti Yöntemi

Kimlik doğrulama sorununu çözmenin bir diğer yolu sosyal garanti mekanizmasını kullanmaktır. Temel ilke, eğer birden fazla doğrulanmış insan kullanıcısı birisi için tanıklık ederse, o kişinin de gerçek bir insan olma olasılığının yüksek olduğudur. Temel zorluk, doğrulamanın doğruluğunu en üst düzeye çıkarmak için teşvik mekanizmalarının tasarlanmasıdır.

Bazı projeler bu yöntemi benimsemiş, kullanıcılardan kişisel bilgi, fotoğraf ve video göndermelerini ve teminat yatırmalarını istemektedir. Kayıtlı kullanıcılar yeni kullanıcılar için tanıklık yapar ve yeni kullanıcıların belirli bir süre zarfında bir zorluk döneminden geçmeleri gerekmektedir. Eğer bir itiraz olursa, durum merkeziyetsiz tahkim kurumuna iletilecektir.

Diğer projeler de video görüşmesi doğrulama, karşılıklı doğrulama, sürekli doğrulama oyunları gibi benzer sosyal grafik doğrulama yöntemlerini kullanmaktadır. Bu sosyal doğrulamaya dayalı platformlar, biyometrik yöntemler kadar müdahaleci görünmemekte ve bazıları belirli bir anonimlik derecesini korumaktadır.

İnsan Tanımlamanın Geleceği

Yapay zeka teknolojisinin sürekli ilerlemesiyle, yenilikçi insan kimlik doğrulama mekanizmalarının tasarımı giderek daha önemli hale geliyor. Bu, yalnızca evrensel temel gelir gibi teşvik önlemleriyle ilgili değil, aynı zamanda gelecekteki sosyal ağları daha iyi temizlemek ve denetlemek içindir.

Ancak, veri gizliliğinden süreçlerin müdahaleciliğine, insana ait kimliklerin geçerliliğini belirlemeye kadar, bu süreç birçok dengeyi içermektedir. Şu anda en ideal insan kimlik doğrulama biçimi gibi görünen bir şey yok, bazı uzmanlar olası bir karma yol öneriyor: kısa vadede biyometrik temelli, uzun vadede daha çok sosyal grafik yöntemlerine geçiş.

Geleceği göz önünde bulundurarak, bu alanda daha fazla süreç, kod ve veri şeffaflığına ihtiyaç var. Ancak bu şekilde, kripto paraların başlangıçtaki merkeziyetsiz ve gizlilik vizyonuna gerçekten uygun bir sosyal ağ temeli oluşturabiliriz.