Taifabの共同創設者であるVitalik Buterinは、インターネットユーザーを招待するオープンテストを開始しました。このテストは、10年の間に匿名で書かれ、公開されています。 試験は、AI テキスト分析とネットワークの匿名性に関する直接議論を観測可能な実験に変えました。
Buterinは、AIライティング解析がオンライン匿名性が維持しにくいと述べていると示唆しています。 この判断に基づき、「匿名性の一部を実験する」と決めました。 しかし、彼は文書の名前を出版しませんでした。また、彼はより直接的な場所を与えました。
文書の範囲はまだ公開されていません
Buterinによると、これは「中の重要性」のEtherwoodファイルです。 ETAでは、約200～2,000の文書が同等であったと推定した。 つまり、外部の世界は、複数の候補テキスト間の簡単な比較ではなく、幅広い検索タスクに直面しています。
送信時と同様に、ターゲット文書が正常に確認されたことを示す公に利用可能な情報はありません。 その結果、試験は開いたままであり、結果は時間内に判断できません。 Buterin自身または他の信頼できる情報源が答えを確認しない限り、与えられた推測が正確かどうかを検証するために、外部の世界では困難です。
テキスト認識の焦点
テストの核心では、それは、スタイル、単語の習慣や文構造を記述することにより、著者の ' s のアイデンティティの推論など、身体の認識にポイントします。 方法論は新しいものではなく、研究者や研究機関が長年使用してきました。 違いは、新しいAIツールは、より大きな集計テキストの処理を高速化し、手動マッチングよりも大幅に効率的な識別を可能にすることです。
AIがより大きな規模で匿名の作者をターゲットにできる場合、ネットワーク上の擬似書き込みスペースがさらに圧縮される場合があります。 この問題は、多くの研究者、開発者、およびガバナンスの参加者が、セミアニムースやパブリックディスカッションの疑似に長い間依存しているため、暗号化されたコミュニティにとって特に敏感です。
最近のプライバシーコールの代わりに、
近年、AIセキュリティとプライバシーに関する懸念が続いています。 クラウド展開がデータ暴露、情報漏洩、操作の危険性につながる可能性が高まっている地上では、AIツールのローカル優先プログラムをより広く使用するために主張していた。
Ethera レベルでは、プライバシー改善の方向について、近年話しています。 過去の開示は、アカウントの抽象化、キード・ノーズ、アクセス・レベルの最適化によるメタデータの漏洩のリスクの低減と見直しを想定しました。 同時に、AIは正式化認証に使用できると述べ、認証を強化するためのコードを開発するのに役立ちます。
現時点では、このテストは終了しています。 しかし、どのような結果でも、より大きな問題の新たなサンプルを提供することが可能である:AIがテキストから著者を識別する際、オープンコミュニティが匿名性を保持する程度。