Ontology призывает к верификации людей в данных для обучения ИИ без ущерба для конфиденциальности

Ontology обращает внимание на растущую проблему в мире ИИ: как доказать, что фрагмент обучающих данных получен от реального человека, не превратив весь процесс в кошмар для конфиденциальности?

В недавней публикации проект заявил, что ответом не должна быть усиленная слежка. Вместо того чтобы просить участников предоставлять селфи, удостоверения личности, биометрические сканы и другие персональные данные, Ontology считает, что отрасль должна опираться на верифицируемые учётные данные и избирательное раскрытие информации, чтобы люди могли доказать свою принадлежность к людям, не раскрывая о себе всего.

Эта идея актуальнее сегодня, чем год назад. Дискуссия об обучающих данных для ИИ явно изменилась. Раньше речь шла преимущественно о масштабе, объёме и количестве собираемых данных. Теперь главный вопрос — откуда эти данные, действительно ли они созданы людьми и насколько они уже засорены синтетическим контентом.

Эта проблема больше не является нишевой. Она стала одной из самых серьёзных головных болей для команд ИИ, стремящихся создавать более чистые и надёжные модели. Ontology утверждает, что рынок уже начинает рассматривать подтверждение личности как ценный актив. Верифицированные данные, созданные людьми, становятся тем, за что компаниям, возможно, придётся платить дополнительно.

Спрос растёт, но предложение ограничено, а способ верификации пользователей, который планируют применять многие платформы, по мнению компании, глубоко порочен. Самый простой путь для большинства платформ является и наиболее инвазивным.

Если они хотят убедиться, что перед ними человек, они обычно запрашивают всё больше и больше персональных данных. Они могут потребовать селфи, удостоверение государственного образца, проверку на «живость», поведенческое отслеживание, снятие цифрового отпечатка устройства или какое-либо сочетание всего перечисленного.

Каждый уровень может повышать уверенность верификации, но это также означает, что пользователь жертвует всё большей частью своей конфиденциальности. Со временем человек, пытающийся доказать свою реальность, превращается в набор точек данных, хранящихся в чужих системах. Ontology утверждает, что это неправильный компромисс.

Компания говорит, что проблема не в том, что людей нужно верифицировать. Проблема в том, что нынешняя модель предполагает: верификация неизбежно влечёт за собой постоянное раскрытие данных. Именно это происходит, когда отрасль использует централизованные инструменты, предназначенные для сбора максимального количества данных. На практике человек становится ценой доверия.

Настоящий прорыв

Альтернатива, на которую указывает Ontology, построена на основе модели данных верифицируемых учётных данных W3C 2.0, объявленной Рекомендацией в мае 2025 года. Идея довольно проста, даже если стоящая за ней криптография таковой не является: доверенный эмитент — например, государство, банк или поставщик услуг верификации — может однажды подтвердить что-либо о человеке, и это учётное данное может храниться на собственном устройстве пользователя.

Когда платформе впоследствии нужно выяснить, является ли этот человек человеком, пользователь может предоставить криптографическое доказательство вместо того, чтобы передавать всю исходную запись. Это означает, что верификатор получает то, что ему нужно, и ничего сверх того.

Он узнаёт, что доверенный эмитент подтвердил: перед ним человек. Он не видит полного файла удостоверения личности, биометрических данных или иных дополнительных сведений. Эмитенту не нужно связываться с ним каждый раз при использовании учётных данных, и пользователь не оставляет цепочки связанных идентификаторов на разных платформах.

Ontology утверждает, что настоящий прорыв здесь — избирательное раскрытие информации. Именно оно делает систему по-настоящему конфиденциальной. Учётные данные могут содержать много информации, но пользователь раскрывает лишь те фрагменты, которые важны для конкретного запроса. Поэтому, если платформе нужно только подтверждение личности, она получает именно это и ничего больше.

Никаких лишних персональных данных, никакой биометрии, никаких повторно используемых фрагментов профиля, которые можно было бы впоследствии собрать воедино. Компания также указала на собственные разработки в области децентрализованной идентификации, включая ONT ID и ONTO Wallet, как на примеры применения этого подхода на практике.

По данным Ontology, эти инструменты разработаны для хранения учётных данных на устройстве и локальной генерации доказательств пользователями без раскрытия их личных данных эмитентам или верификаторам. Однако более широкий смысл заключается не только в Ontology. Речь идёт о том, куда движется инфраструктура ИИ.

По мере того как компании стремятся очистить свои обучающие данные и выяснить, чему ещё можно доверять, давление с целью верификации участников-людей будет только нарастать. Настоящий вопрос в том, решит ли отрасль эту проблему, встраивая всё больше слежки в стек, или используя системы, позволяющие людям доказать свою реальность, не жертвуя при этом конфиденциальностью.

Ontology явно делает ставку на второй вариант. И поскольку компании в сфере ИИ теперь больше беспокоятся о происхождении данных, чем об их грубом количестве, эта ставка может начать выглядеть не как нишевой аргумент в пользу конфиденциальности, а как практическое требование для следующего этапа сбора данных для ИИ.