Vzpon velikih jezikovnih modelov je pokazal, da so današnji algoritmi več kot sposobni posnemati človeško vedenje na spletu.
A študija iz marca 2023 je razkrilo, da udeleženci niso mogli natančno razlikovati med človeškim besedilom ali besedilom umetne inteligence. Raziskovalce skrbi, da bi lahko te modele uporabili kot orodje za zlonamerna dejanja.
Podjetja všeč Microsoft so v svojo umetno inteligenco uvedli zaščitne ograje, da bi preprečili njihovo uporabo za napačne informacije in druge vrste shem. Vendar pa je veliko teh generativnih modelov odprtokodnih ali razkritih, kar vsakomur omogoča uporabo teh modelov za lastno korist.
Vse težje je dokazati, da je vsak uporabnik, s katerim komunicirate na internetu, bot. Platforme družbenih medijev, kot je npr Reddit in Tik Tok so že postavili pravila skupnosti, ki omejujejo pošiljanje vsebine AI.
Ker postajajo naša življenja bolj odvisna od spletnih interakcij, je pomembno, da te spletne platforme vzpostavijo protokole, ki lahko dokažejo, da račun vodi človek.
V tem članku bomo razložili zahteve za takšen protokol in preučili napredek, ki so ga razvile aplikacije Web3, da bi rešili to težavo dokazovanja osebnosti.
Kaj je dokazilo o osebnosti?
Dokaz osebnosti ali PoP je vrsta protokola, ki omrežju omogoča, da preveri, ali za določenim dogodkom stoji pravi človek.
Decentralizirani sistemi lahko izvajajo mehanizme PoP za preprečevanje zlonamerne dejavnosti.
Kaj se zgodi, ko a decentralizirano omrežje nima načina za preverjanje človečnosti?
Eden najtežjih izzivov Web3 je iskanje načinov za preprečevanje a Sybil napad. Ta vrsta grožnje se pojavi, ko uporabnik najde način za uporabo več računov za pridobitev nepoštene prednosti na platformi ali omrežju.
Napadalec lahko na primer ustvari več lažnih računov na platformi, kot sta Twitter ali Facebook. Po pridobitvi dostopa do velikega števila računov lahko napadalec njihov doseg uporabi za širjenje dezinformacij ali manipulacijo javnega mnenja.
Ali pa v omrežjih, ki omogočajo vsakemu uporabniku glasovanje, lahko napadalec ustvari več lažnih identitet za manipulacijo rezultatov.
Protokoli dokazovanja osebnosti lahko preprečijo napade Sybil tako, da od posameznikov zahtevajo, da dokažejo, da so resnična človeška bitja, preden jim dovolijo sodelovanje v omrežju.
Nevarnost modelov AI na trenutne metode PoP
Morda ste že naleteli na osnovno obliko PoP s storitvami zaznavanja botov, kot je recaptcha. Spletna mesta dodajo te teste, da zagotovijo, da je oseba, ki uporablja storitev, dejanski človek. Pogosto od vas zahtevajo, da izvedete test, ki je dovolj enostaven za reševanje človeka, vendar je veliko težji za računalnike.
Na primer, običajen test recaptcha bi od uporabnika zahteval, da izbere vse kvadrate v mreži, ki imajo most, znak stop ali stopnice.
Ker pa modeli AI postajajo vse naprednejši pri zaznavanju slik, te vrste testov počasi postajajo zastarele. Ti testi imajo tudi eno ključno omejitev: reševanje testa ne dokazuje, da ste edinstven uporabnik.
Ustrezen in varen protokol PoP mora imeti način, da zanesljivo dokaže, da profil pripada dejanskemu uporabniku in da uporabnik sam ne more ustvariti več računov.
V naslednjem razdelku si bomo podrobneje ogledali glavne zahteve za mehanizme dokazovanja osebnosti in kako lahko te značilnosti pomagajo vzpostaviti globalne decentralizirane identitete.
Zahteve za dokazilo o osebnosti
Tukaj je nekaj ključnih lastnosti idealnega protokola za dokaz osebnosti.
- Protokol mora vrednost zasebnost. Mehanizem PoP mora biti sposoben ohraniti uporabnika anonimnega
- Protokol PoP mora biti tudi odporen na goljufije. Uporabniki ne bi smeli imeti možnosti ustvariti več profilov na isti platformi.
- Da bi lahko protokol PoP dosegel globalno prilagoditev, mora biti omrežje samo razširljive in Decentralizirano.
Preden preučimo nekaj obetavnih izvedb protokolov PoP, katerih namen je doseči vse zgoraj navedene lastnosti, si poglejmo slabe strani nekaterih najbolj priljubljenih metod dokazovanja osebnosti.
Najprej si oglejmo pristop Turingovega testa. Zagotovo ste se že srečali s katerim od teh testov, če ste kdaj morali reševati captcha na spletu.
Ste že kdaj opazili, da postajajo ti testi vse bolj zapleteni za reševanje? Umetna inteligenca dosega točko, ko so testi izziv-odziv, kot je razumevanje slike, zdaj nepomembna naloga. Zlonamerni akterji lahko uporabljajo tudi storitve, ki se zanašajo na skupino človeških uporabnikov, ki jim je dodeljeno reševanje teh testov v velikem obsegu.
Drug pogost pristop PoP je preverjanje identitete. Večina finančnih institucij sledi določeni obliki standarda KYC (Know-Your-Customer). upravljajo goljufivo ali zlonamerno dejavnost na svoji platformi.
Recimo, da želite ustvariti nov račun pri lokalni banki. Banka bo običajno zahtevala, da predložite določeno obliko državne osebne izkaznice. Platforme družbenih medijev, kot sta Facebook in Twitter, prav tako uporabljajo obliko preverjanja identitete. Te platforme od uporabnikov zahtevajo, da potrdijo svojo številko mobilnega telefona ali e-pošto, da preprečijo, da bi en sam uporabnik ustvaril na desetine računov na njihovi platformi.
Čeprav ta metoda pomaga odvrniti zlonamerne akterje, je še vedno veliko načinov, kako zaobiti te omejitve. Zlonamerni akter lahko na primer uporabi tehnike, kot je lažno pošiljanje sporočil SMS, da pridobi dostop do velikega števila računov.
Poleg tega je identifikacijo KYC težko izvajati globalno, saj nima vsaka oseba ID-ja. Tudi če je posameznik imel ID, centralizirani organ še vedno hrani in nadzoruje te zapise.
Možni pristopi k dokazovanju osebnosti
Splet zaupanja
Pristop spleta zaupanja za dokaz osebnosti je decentralizirana metoda preverjanja identitete.
Pri tem pristopu uporabniki ustvarjajo in upravljajo lastne digitalne identitete z ustvarjanjem digitalnih potrdil na javni platformi. Uporabniki nato počakajo, da ta potrdila preverijo drugi posamezniki v skupnosti, ki jim zaupajo in so preverjeni. Ta proces ustvari "mrežo zaupanja", ki jamči za posameznikovo identiteto.
Več posameznikov kot podpiše uporabniško potrdilo, bolj zaupanja vredna in preverjena postane njihova identiteta. To ustvari mrežo zaupanja, ki lahko pomaga preveriti posameznikovo identiteto na spletu.
Projekti, kot so Dokaz človečnosti osredotočite se na gradnjo mrež zaupanja za Web3. Uporabniki morajo naložiti videoposnetek svojega pogovora z naslovom Ethereum, ki je jasno viden na napravi ali listu papirja. Uporabnik mora položiti majhno število žetonov, ki bodo vrnjeni, ko registrirani uporabnik jamči za vašo identiteto.
Biometrija
Biometrija je metoda avtentikacije, ki se za preverjanje identitete opira na edinstvene biološke značilnosti posameznika. Ker teh lastnosti ni mogoče izgubiti ali pozabiti, se biometrija lahko uporablja kot zanesljiva metoda za dokaz osebnosti.
Obstaja več metod biometrije z različnimi stopnjami težav pri izvajanju.
Biometrija prstnih odtisov vključuje uporabo posameznikovih edinstvenih vzorcev prstnih odtisov za preverjanje njihove identitete. Biometrija prstnih odtisov je splošno sprejeta kot priročna metoda dokazovanja osebnosti v državnih in poslovnih okoljih.
Uporabniki lahko svojo identiteto preverijo tudi z uporabo biometrija obraza. Platforme lahko uporabljajo tehnologijo prepoznavanja obraza, da ujemajo uporabnikov obraz z osebno izkaznico ali drugimi dokumenti, ki jih je izdal državni organ. Uspeh Applovega sistema Face ID je pokazal izvedljivost biometrije obraza v mobilnih napravah kot alternative geslom in biometriji prstnih odtisov.
Druga možna metoda je uporaba biometrije šarenice za skeniranje edinstvenih vzorcev, ki jih najdemo v posameznikovi šarenici. Raziskovalci trdijo, da je biometrija šarenice natančnejša od biometrije prepoznavanja obraza in prstnih odtisov. Vzorci šarenice so bolj edinstveni kot prstni odtisi in s starostjo posameznika ostanejo razmeroma razvezani.
Eno opozorilo pri biometriji šarenice je, da skeniranje uporabnikove šarenice zahteva specializirane naprave.
Platforma digitalne identitete, osredotočena na zasebnost worldcoin načrtuje uporabo prilagojene strojne opreme, imenovane "Orb". Naprava izda dokazilo o osebnosti, ki ga bo umetna inteligenca težko ponaredila. Orb tudi varuje podatke uporabnika tako, da po vsakem preverjanju izbriše vse fotografije.
zaključek
Ker decentralizirane aplikacije najdejo več primerov uporabe v resničnem svetu, morajo razvijalci integrirati načine za preprečevanje zlonamernih akterjev, da bi izkoristili sistem. Mehanizmi dokazovanja osebnosti so ključni del ohranjanja varnosti in zanesljivosti teh platform.
Raziskave pristopov dokazovanja osebnosti bi se morale osredotočiti tudi na nevarnost napadalcev, ki uporabljajo umetno inteligenco, da preslepijo sistem. Če ima umetna inteligenca zmožnost posnemanja obraza in govora katere koli osebe, bi spletne platforme lahko bile v nevarnosti, da jih preplavijo goljufivi in zlonamerni profili, ki se predstavljajo kot pravi ljudje.
Kateri je po vašem mnenju najboljši način za pristop k vprašanju digitalnih identitet v dobi umetne inteligence?
Pustite Odgovori