Yüz Verisi NFT'leştirme: Web3 ve AI'nin Birleşik Yeniliğini Keşfetmek

Son zamanlarda, bir yüz NFT mintleme projesi geniş bir ilgi uyandırdı. Bu proje, kullanıcıların mobil uygulama aracılığıyla kendi yüz verilerini NFT olarak mintlemelerine olanak tanıyor ve lansmanından bu yana 200.000'den fazla kullanıcının katılımını sağladı. Bu fenomenin arkasında derin teknolojik yenilikler ve uygulama senaryosu keşifleri yatıyor.

Sürekli İnsan-Makine Tanıma Zorluğu

İnsan-makine tanıma, internet dünyasında her zaman kritik bir sorun olmuştur. Verilere göre, 2024'ün ilk çeyreğinde kötü niyetli Bot trafiği, internetin toplam trafiğinin %27,5'ini oluşturmuştur. Bu otomatik programlar yalnızca kullanıcı deneyimini etkilemekle kalmaz, aynı zamanda hizmet sağlayıcılarına da ciddi zararlar verebilir.

Web2 ortamında, CAPTCHA, kimlik doğrulama gibi çeşitli yöntemler insan ile makineyi ayırt etmek için kullanılmaktadır. Ancak, AI teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, geleneksel doğrulama yöntemleri yeni zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Doğrulama yöntemleri, davranış özellikleri tespitinden biyometrik özellik tanımaya doğru aşamalı olarak yükselmek zorunda kalmaktadır.

Web3 alanı da insan-makine tanıma ihtiyacıyla karşı karşıya, özellikle cadı avlarını önleme ve yüksek riskli işlemleri koruma açısından. Ancak, merkeziyetsiz bir ortamda etkili yüz tanıma gerçekleştirmek ve kullanıcı gizliliğini korumak, karmaşık bir teknik zorluk haline geliyor.

Gizlilik Hesaplama Ağı'nın Yenilikçi Denemeleri

Web3 ortamındaki AI uygulama sorunlarını çözmek için bir şirket, tamamen homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisini kullanarak bir gizlilik AI ağı inşa etti. Bu ağ, FHE teknolojisini makine öğrenimi senaryolarına uyarlamak için optimizasyonlar yaparak, temel çözümlerden bin kat daha fazla hesaplama hızlandırması sağladı.

Bu ağ dört tür rol içerir: veri sahipleri, hesaplama düğümleri, çözücüler ve sonuç alıcıları. Temel iş akışı, kullanıcı kaydından görev gönderimine ve sonuç doğrulamasına kadar olan süreci kapsar ve verilerin işleme süreci boyunca gizliliğini ve güvenliğini sağlar.

Bu ağ, düğümleri yönetmek ve ödül dağıtımını sağlamak için hem PoW hem de PoS çift mekanizmasını kullanmaktadır. Kullanıcılar belirli NFT'leri satın alarak ağ hesaplamalarına katılabilir ve gelir elde edebilirler, aynı zamanda token'ları stake ederek gelir çarpanını artırabilirler. Bu tasarım, hem gerçek iş çıktısını kullanmakta hem de ekonomik kaynakların dağılımını dengelemektedir.

FHE teknolojisinin avantajları ve sınırlamaları

Tam eşitlik şifreleme, bir tür yeni nesil kriptografi teknolojisi olarak, gizlilik hesaplama alanında büyük bir potansiyel sergilemektedir. Sıfır bilgi kanıtı (ZKP) ve güvenli çok taraflı hesaplama (SMC) ile karşılaştırıldığında, FHE veri gizliliğini korumak gerektiren karmaşık hesaplama senaryoları için daha uygundur.

Ancak, FHE hesaplama verimliliği sorunlarıyla karşı karşıyadır. Son yıllarda algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırması alanında bazı ilerlemeler kaydedilmiş olmasına rağmen, FHE'nin performansı hâlâ açık metin hesaplaması ile büyük bir fark göstermektedir.

Gelecek Görünümü

Teknolojinin sürekli ilerlemesi ve uygulama alanlarının genişlemesi ile FHE tabanlı gizlilik hesaplama ağlarının daha fazla alanda rol oynaması bekleniyor. Web3 ile AI'nın derinlemesine entegrasyonunu sağlayan bu çaba, kullanıcılara güvenli bir veri işleme ortamı sunmakla kalmıyor, aynı zamanda gelecekteki gizlilik koruma AI uygulamaları için yeni olasılıkların kapılarını aralıyor.