Dữ liệu khuôn mặt đang đúc NFT: Khám phá sự kết hợp giữa tính toán riêng tư và AI

Gần đây, một dự án đang đúc NFT khuôn mặt đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Dự án này cho phép người dùng nhập khuôn mặt của mình qua ứng dụng di động và đang đúc nó thành NFT. Khái niệm tưởng chừng đơn giản này lại thu hút một lượng lớn người dùng tham gia trong thời gian ngắn, với số lượng đang đúc vượt quá 200.000 NFT.

Mục đích thực sự của dự án này không chỉ đơn thuần là biến dữ liệu khuôn mặt thành NFT, mà là xác thực danh tính thực của người dùng thông qua nhận diện khuôn mặt. Trong môi trường internet hiện tại, các chương trình độc hại chiếm một tỷ lệ khá lớn trong lưu lượng, gây ra nhiều vấn đề cho nhà cung cấp dịch vụ và người dùng bình thường. Các phương pháp xác thực người-máy truyền thống đang phải đối mặt với những thách thức liên tục, đặc biệt là trong bối cảnh công nghệ AI phát triển nhanh chóng.

Trong lĩnh vực Web3, việc xác minh con người và máy móc cũng rất quan trọng. Đặc biệt khi liên quan đến các hoạt động rủi ro cao như bảo mật tài khoản, giao dịch và airdrop, cần có những phương thức xác thực danh tính đáng tin cậy hơn. Tuy nhiên, làm thế nào để đạt được mục tiêu này trong môi trường phi tập trung, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, đã trở thành một vấn đề cần giải quyết.

Để đối phó với thách thức này, một công ty đã đề xuất giải pháp đổi mới. Họ đã xây dựng một mạng tính toán riêng tư dựa trên công nghệ mã hóa đồng nhất (FHE), nhằm giải quyết vấn đề về quyền riêng tư trong các kịch bản ứng dụng AI trong môi trường Web3. Kiến trúc của mạng này bao gồm nhiều vai trò như chủ sở hữu dữ liệu, nút tính toán, bộ giải mã và người nhận kết quả, thông qua quy trình làm việc phức tạp để đảm bảo an ninh và quyền riêng tư của dữ liệu trong quá trình tính toán.

Mạng này sử dụng cơ chế kép bao gồm chứng minh công việc (PoW) và chứng minh cổ phần (PoS) để quản lý các nút và phân bổ phần thưởng. Người dùng có thể tham gia vào tính toán mạng và kiếm lợi nhuận bằng cách mua NFT cụ thể, đồng thời cũng có thể tăng hệ số lợi nhuận thông qua một loại NFT khác. Thiết kế này nhằm cân bằng tầm quan trọng của tài nguyên tính toán và tài nguyên kinh tế trong mạng, cung cấp cho người dùng nhiều cách tham gia khác nhau.

Mặc dù công nghệ mã hóa hoàn toàn đồng hình (FHE) cung cấp những khả năng mới cho tính toán riêng tư, nhưng nó cũng đối mặt với một số thách thức, chủ yếu là vấn đề hiệu suất tính toán. So với tính toán văn bản rõ, tốc độ tính toán của FHE vẫn còn chênh lệch lớn. Tuy nhiên, với sự tiến bộ trong việc tối ưu hóa thuật toán và tăng tốc phần cứng, triển vọng ứng dụng của công nghệ này đang dần được mở rộng.

Dự án này thể hiện tiềm năng sâu sắc của sự kết hợp giữa Web3 và AI, cung cấp những ý tưởng mới cho việc bảo vệ quyền riêng tư và xác thực danh tính. Mặc dù hiện tại vẫn còn một số hạn chế về mặt kỹ thuật, nhưng với sự nghiên cứu và đổi mới liên tục, sự kết hợp này có khả năng đóng vai trò quan trọng hơn trong nhiều lĩnh vực, thúc đẩy sự phát triển của tính toán bảo mật và ứng dụng AI.