Pencetakan NFT Data Wajah: Menjelajahi Perpaduan Komputasi Privasi dan AI

Baru-baru ini, sebuah proyek pencetakan NFT wajah telah menarik perhatian luas. Proyek ini memungkinkan pengguna untuk memasukkan wajah mereka melalui aplikasi seluler dan mencetaknya sebagai NFT. Konsep yang tampaknya sederhana ini telah menarik banyak pengguna untuk berpartisipasi dalam waktu singkat, dengan jumlah pencetakan melebihi 200.000 NFT.

Tujuan sebenarnya dari proyek ini bukan sekadar mengubah data wajah menjadi NFT, tetapi untuk memverifikasi identitas asli pengguna melalui pengenalan wajah. Dalam lingkungan internet saat ini, program jahat menyita proporsi besar dari lalu lintas, menyebabkan banyak masalah bagi penyedia layanan dan pengguna biasa. Metode verifikasi manusia-mesin tradisional menghadapi tantangan yang berkelanjutan, terutama dalam konteks perkembangan cepat teknologi AI.

Di bidang Web3, verifikasi manusia juga sangat penting. Terutama dalam operasi berisiko tinggi yang melibatkan keamanan akun, transaksi, dan airdrop, dibutuhkan metode verifikasi identitas yang lebih andal. Namun, bagaimana mencapai tujuan ini dalam lingkungan terdesentralisasi sambil melindungi privasi pengguna menjadi masalah yang perlu segera dipecahkan.

Untuk mengatasi tantangan ini, sebuah perusahaan mengusulkan solusi inovatif. Mereka membangun jaringan komputasi privasi berdasarkan teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE), yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah privasi dalam skenario aplikasi AI di lingkungan Web3. Arsitektur jaringan ini mencakup berbagai peran seperti pemilik data, node komputasi, dekripsi, dan penerima hasil, yang memastikan keamanan dan privasi data selama proses komputasi melalui alur kerja yang kompleks.

Jaringan ini menggunakan mekanisme ganda dari bukti kerja (PoW) dan bukti kepemilikan (PoS) untuk mengelola node dan mendistribusikan hadiah. Pengguna dapat berpartisipasi dalam perhitungan jaringan dan mendapatkan keuntungan dengan membeli NFT tertentu, sekaligus dapat meningkatkan faktor keuntungan melalui NFT lain. Desain ini bertujuan untuk menyeimbangkan pentingnya sumber daya komputasi dan sumber daya ekonomi dalam jaringan, serta memberikan cara partisipasi yang beragam bagi pengguna.

Meskipun teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE) menawarkan kemungkinan baru untuk komputasi privasi, ia juga menghadapi beberapa tantangan, terutama masalah efisiensi komputasi. Dibandingkan dengan komputasi plaintext, kecepatan operasi FHE masih memiliki jarak yang cukup besar. Namun, seiring dengan kemajuan dalam optimasi algoritma dan percepatan perangkat keras, prospek aplikasi teknologi ini sedang diperluas secara bertahap.

Proyek ini menunjukkan potensi integrasi mendalam antara Web3 dan AI, menawarkan pendekatan baru untuk perlindungan privasi dan verifikasi identitas. Meskipun saat ini masih ada beberapa batasan teknis, dengan penelitian dan inovasi yang berkelanjutan, kombinasi ini diharapkan dapat memainkan peran penting di lebih banyak bidang, mendorong perkembangan komputasi privasi dan aplikasi AI.