[Місце ②] "Нічого красти"... Чон, технологія підтвердження особи без особистих даних
У новій моделі підтвердження особи, яка була представлена, користувачі можуть безпосередньо підтверджувати та володіти своїми відносинами, відходячи від традиційної структури, де платформа зберігає особисті дані та дані про відносини. Чон планує розширити цю концепцію в "інфраструктуру довіри", яка з'єднує сім'ї, клієнтів та організації, а також AI-агентів.
Представник Чон, Імін Чже, виступив 16 числа на "CHON Investor Day 2026" у Сеулі, де обговорював "світ без платформ", представляючи відмінності між традиційними платформами та Чон, бізнес-моделі, що використовують дані про відносини, а також стратегії розширення в епоху AI.
Імін Чже підсумував довгостроковий напрямок Чон словами: "Відносини — це і є особа". Він зазначив, що "починаючи з сім'ї, через членство та посвідчення особи, ми перейдемо до ідентифікації та безпеки AI-агентів", підкреслюючи намір розширити технології на основі відносин, що виникли з корейської культури родинних зв'язків, в глобальну інфраструктуру довіри.
По-перше, він вказав на обмеження традиційних платформ, де користувачі вводять особисті дані, такі як ім'я та дата народження, під час реєстрації на сервіс, а дані про відносини та активність накопичуються на серверах платформи, перетворюючи дані про відносини користувачів на активи платформи, що робить сервери, які зберігають особисті дані, мішенню для хакерів.
Натомість Чон пропонує, що перше, що робить користувач після встановлення програми, — це підтвердження відносин з близькими людьми, де необхідно, щоб обидві сторони підтвердили свої зв'язки. Імін Чже зазначив: "Ця різниця визначає, хто є власником відносин" і додав: "Коли члени безпосередньо з'єднуються через відносини, платформа, яка раніше збирала особисті дані, природно втрачає своє місце".
Далі він сказав: "Створення довіри через взаємне підтвердження та поступове розширення ринку за допомогою даних про відносини — це підхід Чон", підкреслюючи намір створити середовище, де особи та організації можуть безпосередньо з'єднуватися без посередництва платформ.
Особливо він наголосив, що в епоху AI ці дані про відносини можуть стати засобом підтвердження особи. Хоча обличчя, голоси та навіть посвідчення особи можуть бути підроблені, створити десятки або сотні відносин, які одна людина накопичила протягом тривалого часу, буде важко. Він пояснив: "Коли накопичуються взаємно підтверджені відносини і формується графік відносин, можна створити систему підтвердження особи, яку важко підробити".
Найближчі сімейні зв'язки є початковою точкою для створення графіка відносин. Коли члени сім'ї взаємно підтверджують, формується їх родовід, а кілька родоводів з'єднуються через родинні зв'язки, розширюючись до даних про роди та родоводи. Чон розробляє послуги, такі як "Безпечний дзвінок" для запобігання шахрайству з голосовими дзвінками, а також нагадування про події та свята на основі підтверджених сімейних зв'язків.
Імін Чже особливо звернув увагу на можливості використання величезних даних про родоводи, які є в Кореї. Інформація про народження, шлюб та смерть, яка існує окремо, може стати новою базою даних, якщо вона буде пов'язана з відносинами між людьми, і в майбутньому, у поєднанні з ДНК та іншою біометричною інформацією, її використання може ще більше розширитися.
Чон веде переговори з кількома родовими асоціаціями щодо цифровізації існуючих родоводів та бізнесу з підтвердження відносин, розширюючи діяльність за межі сімей до малих підприємств, груп, шкіл та компаній. Коли обидві сторони відносин підтверджують свої особи, створюється одна цифрова картка, і чим більше таких підтверджених відносин накопичується, тим вища довіра до особи.
У сфері малих підприємств реалізується рішення для управління відносинами з клієнтами (CRM), де власники магазинів та клієнти безпосередньо встановлюють зв'язки. Клієнти реєструють відносини через QR-код магазину, а власники можуть використовувати це для управління постійними клієнтами. У деяких закладах громадського харчування це застосовується для управління клієнтами, а в клубах — для поєднання перевірки віку та управління входом з цифровими пропусками та членством.
У групах використовується "підтвердження зустрічі" для підтвердження відносин між організаторами та учасниками. Відносини, видані на семінарах, клубах, весіллях тощо, залишаються в ідентифікаторі Чон користувача після закінчення заходу, на відміну від одноразових перепусток, які зникають після події, і Чон вважає мережевий ефект, коли під час одного заходу формується десятки або сотні відносин, важливим засобом для розширення користувачів.
У школах реалізується цифровий випускний альбом, заснований на взаємному підтвердженні між учнями, а в компаніях та організаціях — посвідчення особи та членські картки. Щодо посвідчення особи також було запропоновано зв'язати доступ до важливої інформації.
Імін Чже зазначив: "Видача картки є легкою, але в момент використання картки перевіряється, хто ця особа, скільки разів вона проходила підтвердження та скільки різноманітних відносин вона підтримувала", підкреслюючи, що "видача є легкою, але підробити важко".
В кінцевому підсумку, область, на яку націлюється Чон, — це питання особи та довіри в епоху AI-агентів. Коли AI-агенти виконують бронювання, контракти та платежі від імені людей, важливо перевірити, хто насправді стоїть за цими агентами і наскільки їм можна довіряти.
Імін Чже пояснив, що інформація про належність, посаду, родинні зв'язки, яка зараз введена в AI, є лише інформацією, яку користувачі самостійно ввели, і її важко вважати перевіреною особою, тоді як у графіку відносин Чон можна підтвердити особу та повноваження на основі відносин, підтверджених іншими, такими як сім'я, компанія, клієнти.
Він зазначив: "AI-агент не отримує особисті дані безпосередньо, а запитує графік відносин, отримуючи лише відповіді на запитання: 'Ці відносини підтверджені?' та 'Який рівень довіри?'". Він додав: "Якщо LLM працює на рівні обробки інформації, то Чон працює на нижчому рівні, забезпечуючи довіру між людьми".
Чон планує спочатку перевірити модель підтвердження особи на основі відносин у Кореї, а потім розширити її на глобальний ринок. У країнах, де культура родинних зв'язків та родоводів є звичною, таких як Корея та Азія, планується безпосереднє розширення бізнесу, тоді як у США та Європі розглядається можливість використання місцевих компаній та глобальних партнерств.
Ціна --
Цей контент надано лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-акцій або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Доступність послуг, продуктів WEEX та пов’язаних із ними подій може відрізнятися залежно від регіону. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності вашої участі чинному місцевому законодавству та нормативним актам.
Вам також може сподобатися

CME Group та Silicon Data запускають продукт індексу витрат на токени на основі AI

Маск говорить про державні облігації, рефлексії щодо DOGE та роботизовану економіку, розкриваючи правду про втрату контролю над суперінтелектом

Google відкриває код TorchTPU, кидаючи виклик домінуванню NVIDIA в екосистемі AI

Чи зможе Celestia відновитися завдяки AI після падіння більш ніж на 97%?

Vitalik створив обгортку режиму параної на основі Tor для інструменту проксі pi

Meta випустила "найсильнішу відкриту модель в США"

DeepSeek інвестує в стартап Ю ТАО, оцінка досягає 200 мільйонів доларів

Суворіша регуляція може призвести до нового циклу концентрації на ринку криптовалют у Бразилії

Генеральний директор Coinbase: «Модель штучного інтелекту, навчена на власних даних, демонструє високу ефективність виявлення шахрайства»

Лінія вбивства китайських великих моделей була вбита

Агенти ШІ можуть загрожувати інфраструктурі блокчейн

Закритий обмін Sequoia Capital: Від 'Доставки програмного забезпечення' до 'Доставки результатів', Нова логіка комерціалізації ШІ та ціноутворення капіталу

TypeSafe AI та OpenRouter запустили Jev розумний маршрутизатор для підвищення ефективності викликів LLM

ШІ-агент Джев очікує на ончейн-інновації завдяки автоматизованому ухваленню рішень

Ціна токенів LLM падає на 52%, попит на ШІ залишається високим

Еволюція ШІ: межі та істина рекурсивного самовдосконалення (RSI)

VVV досяг історичного максимуму: як засновник оцінює модель, конфіденційність та криптовалюти

BlackRock випустила білу книгу, що з'єднує цифрові активи та розумний бізнес

X-Agent випустив білу книгу, що сприяє переходу AI від генерації контенту до виконання та торгівлі

Відкриття ери трильйонів токенів: Глобальний розрахунковий шар B.AI для агентської економіки

Bitcoin Core отримує понад 1000 звітів про безпеку, згенерованих за допомогою ШІ
Від CTA до ШІ: еволюція адаптивних кількісних стратегій на крипторинках
Дізнайтеся, як нейтральна до ринку торгова стратегія на базі LLM досягла коефіцієнта Шарпа 2.75 за контрольованої просадки. Зазирніть у систему адаптивного хеджування crypto_trade на хакатоні WEEX AI Trading Hackathon.
Від «чорного лебедя» до фіналу: як контроль ризиків за допомогою ШІ допоміг ClubW_9Kid пройти AI-хакатон WEEX
Як AI-трейдингова система витримала екстремальну волатильність і допомогла здобути місце у фіналі AI-хакатону WEEX.

Біткоїн у лівій руці, обчислювальна потужність ШІ — у правій: золото й нафта епохи інтелектуальних даних

ETHPanda Talk | Від Nethermind до Фонду Ефіріуму: шлях Томаша в основній розробці Ефіріуму

a16z: 11 сценаріїв зближення ШІ та криптовалюти




