[Место события②] "Нечего красть"... Чон, представил технологию идентификации личности без личных данных
Представлена новая модель идентификации личности, в которой пользователи напрямую подтверждают и владеют своими отношениями, выходя за рамки традиционной структуры, в которой платформа хранит личные данные и данные о связях. Чон планирует расширить это в "инфраструктуру доверия", соединяющую семьи, клиентов и организации, а также AI-агентов.
Генеральный директор Чон Им Мин Чжэ 16 числа на "Дне инвестора Чон 2026", который прошел в Сеуле, выступил с темой "Мир без платформ" и представил различия между традиционными платформами и Чон, бизнес-модель, использующую данные о связях, а также стратегию расширения в эпоху AI.
Им описал долгосрочное направление Чон как "отношения — это идентичность". Он отметил, что "начиная с семьи, мы будем двигаться к членству и удостоверениям, а затем к идентификации и безопасности AI-агентов", заявив о намерении расширить технологию на основе отношений, возникшую из корейской культуры родства, в глобальную инфраструктуру доверия.
Сначала он упомянул о недостатках традиционных платформ, где пользователи вводят личные данные, такие как имя и дата рождения, при регистрации на сервисе, и в процессе накопления данных о связях и активности эти данные становятся активами платформы, что делает серверы, хранящие личные данные, мишенями для хакеров.
В отличие от этого, в Чон пользователи, установившие приложение, сначала подтверждают свои отношения с близкими, и для установления связи требуется взаимное подтверждение. Им отметил: "Это различие в корне определяет, кто является владельцем отношений", добавив, что "если участники напрямую соединяются через отношения, платформа, собирающая личные данные, естественным образом теряет свое место".
Он продолжил: "Создание доверия через взаимное подтверждение и поэтапное расширение рынка с помощью данных о связях — это подход Чон", заявив, что "мы создадим среду, в которой люди и организации могут напрямую соединяться без посреднических платформ".
Особенно он подчеркнул, что в эпоху AI такие данные о связях могут стать средством подтверждения идентичности. Хотя лица и голоса можно дублировать и подделывать, создать десятки или сотни идентичных связей, накопленных одним человеком за длительный период, будет сложно, заявив: "Когда взаимно подтвержденные связи накапливаются и формируется график отношений, можно создать систему идентификации, которую трудно подделать".
Ближайшие семейные связи являются отправной точкой для создания графика отношений. Когда члены семьи взаимно подтверждают свои связи, формируются их генеалогические деревья, и несколько генеалогий соединяются через родственные связи, расширяясь в данные о кланах и родословных. Чон разрабатывает такие жизненные услуги, как "Безопасный звонок" для предотвращения мошенничества с голосовыми вызовами и уведомления о событиях и юбилеях на основе подтвержденных семейных связей.
Им также обратил внимание на потенциал использования обширных данных о родословной, которые есть в Корее. Информация о рождении, браке и смерти, существующая отдельно, может быть связана между людьми, создавая новую базу данных, и в будущем, в сочетании с ДНК и другой биометрической информацией, область применения может значительно расшириться.
Чон ведет переговоры с несколькими кланами о цифровой трансформации существующих родословных и проектах по подтверждению связей, расширяя их за пределы семей на малый бизнес, группы, школы и компании. Когда обе стороны отношений взаимно подтверждают свои идентичности, создается одна цифровая карта, и чем больше таких подтвержденных связей, тем выше доверие к идентичности.
В сфере малого бизнеса реализуется решение по управлению отношениями с клиентами (CRM), где владельцы магазинов и клиенты напрямую устанавливают отношения. Когда клиенты регистрируют отношения через QR-код магазина, владельцы могут использовать эту информацию для управления постоянными клиентами. В некоторых ресторанах это применяется для управления клиентами, а в клубах — для сочетания проверки возраста и управления входом с цифровыми пропусками и членством.
В группах используется "Сертификат группы", подтверждающий отношения между организаторами и участниками. Связи, выданные на семинарах, клубах и свадьбах, остаются в идентификаторе Чон пользователя после завершения мероприятия, в отличие от одноразовых пропусков, которые исчезают. Чон рассматривает сетевой эффект, при котором за одно мероприятие формируется десятки или сотни связей, как основной способ распространения пользователей.
В школах разрабатываются цифровые выпускные альбомы, использующие взаимное подтверждение между студентами, а в компаниях и организациях — удостоверения сотрудников и членские карты. В случае удостоверений сотрудников также предложены способы связать доступ к важной информации с входом.
Им отметил: "Выдача проста, но в момент использования карты проверяется, кто этот человек, сколько людей подтвердили его идентичность и как долго он поддерживал разнообразные связи", добавив: "Выдача проста, но подделать сложно".
В конечном итоге целевой областью является проблема идентичности и доверия в эпоху AI-агентов. Когда AI-агенты начинают выполнять бронирование, контракты и платежи вместо людей, становится важным выяснить, кто стоит за этим агентом и насколько ему можно доверять.
Им объяснил, что информация о принадлежности, должности и семейных отношениях, введенная в AI, является лишь информацией, введенной пользователем, и не может считаться проверенной идентичностью, в то время как график отношений Чон позволяет проверять идентичность и полномочия на основе взаимно подтвержденных связей, таких как семья, компания и клиенты.
Он сказал: "AI-агент не получает личные данные напрямую, а спрашивает график отношений, получая только ответ на вопрос: 'Эта связь подтверждена?' или 'Каков уровень доверия?'" добавив: "Если LLM работает на уровне обработки информации, то Чон действует на уровне обеспечения доверия между людьми".
Чон планирует расширить модель идентификации на основе отношений, проверенную в Корее, на глобальный рынок. В странах, таких как Корея и Азия, где культура родства и родословной знакома, планируется расширение бизнеса, а в США и Европе — использование местных компаний и глобальных партнерств.
Цена --
Этот контент предоставляется исключительно в общих информационных целях и не является финансовым, инвестиционным, юридическим или налоговым советом. Любые мероприятия, вознаграждения, онлайн-акции или связанная с ними информация, упомянутые в настоящем документе, не должны рассматриваться как рекомендация, приглашение к покупке, продаже, торговле или иной сделке с какими-либо криптоактивами. Криптоактивы очень волатильны и могут привести к убыткам. Доступность услуг, продуктов WEEX и связанных с ними событий может варьироваться в зависимости от региона. Вы несете ответственность за обеспечение того, чтобы ваше участие соответствовало применимым местным законам и нормативным актам.
Вам также может понравиться

CME и Silicon Data запускают индекс расходов на токены на основе AI-моделей

Маск говорит о государственных облигациях, размышлениях о DOGE и роботизированной экономике, раскрывая правду о неконтролируемом суперинтеллекте

Google открывает исходный код TorchTPU, бросая вызов доминированию NVIDIA в экосистеме ИИ

Сможет ли Celestia восстановиться с помощью AI после падения более чем на 97%?

Виталик создал обертку для режима паранойи на основе Tor для инструмента pi

Meta выпустила "самую мощную открытую модель в США"

DeepSeek инвестирует в стартап Ю Тао, оценка достигает 200 миллионов долларов

Прогнозы аналитиков по рынку становятся оптимистичными, как в конце 2022 года — CryptoQuant

Ужесточение регулирования может привести к новому циклу концентрации крипторынка в Бразилии

Генеральный директор Coinbase: «Искусственный интеллект, обученный на собственных данных, демонстрирует высокую эффективность в обнаружении мошенничества»

Китайская линия убийства больших моделей была уничтожена

Агенты ИИ могут угрожать инфраструктуре блокчейна

Закрытая встреча Sequoia Capital: от 'доставки программного обеспечения' к 'доставке результатов', новая логика коммерциализации ИИ и ценообразования капитала

TypeSafe AI и OpenRouter представили умный маршрутизатор Jev для повышения эффективности вызовов LLM

ИИ-агент Жев ожидает инноваций в ончейн-сфере благодаря автоматизации принятия решений

Цена токена LLM снизилась на 52%, спрос на ИИ остается высоким

Эволюция ИИ: границы и реальность рекурсивного самоулучшения (RSI)

VVV достигает исторического максимума: взгляд основателя на модели, конфиденциальность и криптовалюту

BlackRock выпустила белую книгу, соединяющую цифровые активы и умный бизнес

X-Agent выпустил белую книгу, продвигая AI от генерации контента к выполнению и торговле

Открытие эпохи триллиона токенов: глобальный расчетный уровень B.AI для экономики агентов

Bitcoin Core получает более 1000 отчетов о безопасности, созданных с помощью ИИ
От CTA к ИИ: эволюция адаптивных количественных стратегий на крипторынках
Узнайте, как нейтральная к рынку торговая стратегия на базе ИИ и LLM достигла коэффициента Шарпа 2,75 при контролируемой просадке. Рассказываем об адаптивной системе хеджирования crypto_trade на хакатоне WEEX по торговле с ИИ.
От «черного лебедя» до финала: как контроль рисков с помощью ИИ помог ClubW_9Kid пройти хакатон WEEX по ИИ-трейдингу
Как устроена система ИИ-трейдинга, которая выдержала экстремальную волатильность и помогла занять место в финале хакатона WEEX по ИИ-трейдингу.

BTC в одной руке, вычислительные мощности ИИ — в другой: золото и нефть эпохи цифрового интеллекта

ETHPanda Talk | От Nethermind до Фонда Эфириума: путь Томаша в разработке ядра Ethereum

a16z: 11 сценариев сближения ИИ и криптовалют






