Cunhagem de NFT de Dados Faciais: Explorando a Fusão de Cálculo de Privacidade e IA

Recentemente, um projeto de cunhagem de NFT de reconhecimento facial chamou a atenção generalizada. O projeto permite que os usuários registrem seu rosto através de um aplicativo móvel e o transformem em NFT. Este conceito aparentemente simples atraiu rapidamente a participação de um grande número de usuários, com um volume de cunhagem superior a 200.000 NFTs.

O verdadeiro objetivo deste projeto não é simplesmente transformar dados faciais em NFT, mas sim verificar a identidade real dos usuários através do reconhecimento facial. No atual ambiente da internet, programas maliciosos representam uma parte considerável do tráfego, trazendo muitos problemas para os prestadores de serviços e usuários comuns. Os métodos tradicionais de verificação homem-máquina enfrentam desafios contínuos, especialmente no contexto do rápido desenvolvimento da tecnologia de IA.

No domínio do Web3, a verificação humano-máquina é igualmente crucial. Especialmente em operações de alto risco que envolvem segurança de contas, transações e airdrops, são necessárias formas de autenticação mais confiáveis. No entanto, como alcançar esse objetivo em um ambiente descentralizado, ao mesmo tempo que se protege a privacidade dos usuários, tornou-se um problema urgente a ser resolvido.

Para enfrentar esse desafio, uma empresa propôs uma solução inovadora. Eles construíram uma rede de computação privada baseada na tecnologia de criptografia homomórfica totalmente (FHE), com o objetivo de resolver os problemas de privacidade em cenários de aplicações de IA no ambiente Web3. A arquitetura dessa rede inclui vários papéis, como proprietários de dados, nós de computação, descriptografadores e receptores de resultados, garantindo a segurança e a privacidade dos dados durante o processo de computação por meio de um fluxo de trabalho complexo.

A rede utiliza um mecanismo duplo de prova de trabalho (PoW) e prova de participação (PoS) para gerenciar nós e distribuir recompensas. Os usuários podem participar do cálculo da rede e obter lucros comprando NFTs específicos, ao mesmo tempo que podem aumentar o multiplicador de lucros através de outro NFT. Este design visa equilibrar a importância dos recursos computacionais e econômicos na rede, oferecendo aos usuários diversas formas de participação.

Apesar de a tecnologia de criptografia homomórfica completa oferecer novas possibilidades para a computação privada, ela também enfrenta alguns desafios, principalmente em relação à eficiência computacional. Em comparação com a computação em texto claro, a velocidade de operação do FHE ainda apresenta uma grande lacuna. No entanto, com os avanços na otimização de algoritmos e na aceleração de hardware, as perspectivas de aplicação desta tecnologia estão a expandir-se gradualmente.

Este projeto demonstra o potencial da fusão profunda entre Web3 e IA, oferecendo novas abordagens para a proteção da privacidade e a verificação de identidade. Embora ainda existam algumas limitações técnicas, com a pesquisa e a inovação contínuas, essa combinação tem a capacidade de desempenhar um papel importante em mais áreas, impulsionando o desenvolvimento da computação de privacidade e das aplicações de IA.