Основатель
November 16, 2025
20 min read
В цифровую эпоху повествование (storytelling) и ведение записей (record-keeping) претерпели значительные трансформации, однако они по-прежнему сталкиваются с рядом ограничений. Традиционное повествование часто опирается на субъективный вклад отдельных лиц или небольших команд, что приводит к потенциальным предвзятостям и несоответствиям. Тем временем, системы ведения записей, особенно в контексте цифрового контента, склонны к централизации, что делает их уязвимыми для манипуляций, потери или несанкционированных изменений.
Существующие платформы для повествования, такие как традиционные социальные сети и системы управления контентом (CMS), сталкиваются с трудностями в поддержании целостности и подлинности нарратива. Эти платформы часто работают в централизованных средах, где контент может быть легко изменен или удален без следа, что приводит к проблемам доверия и надежности. Более того, отсутствие децентрализованного механизма вклада и непрозрачный контроль версий обычно препятствуют совместному созданию контента. Это приводит к фрагментированным нарративам и разногласиям по поводу авторства и владения контентом.
С другой стороны, ведение записей страдает от централизации, когда одна или несколько сущностей контролируют хранение и проверку данных. Это создает единую точку отказа, делая систему восприимчивой к взлому, повреждению данных или цензуре. Кроме того, традиционное ведение записей по своей сути не поддерживает динамичный и развивающийся характер цифровых нарративов, что приводит к сложностям в отслеживании изменений и проверке подлинности записей с течением времени.
Появление больших языковых моделей (LLM) и блокчейн-реестров предлагает революционное решение этих проблем, добавляя новые уровни сложности и глубины в повествование и ведение записей. Благодаря продвинутому искусственному интеллекту, LLM могут создавать сложные, интегрированные истории, которые меняются и растут в ответ на ввод пользователя. Эти модели создают насыщенные, захватывающие истории со сложными сюжетными линиями и хорошо проработанными персонажами, используя большие наборы данных и сложные алгоритмы.
Блокчейн-реестры предоставляют безопасный, прозрачный и неизменяемый метод записи и проверки данных. Децентрализуя процесс ведения записей, блокчейн обеспечивает защиту всех записей от несанкционированного доступа и их доступность для уполномоченных сторон, способствуя доверию и подотчетности.
При интеграции эти технологии работают на нескольких уровнях, каждый из которых улучшает различные аспекты процесса повествования и ведения записей.
Эта интеграция больших языковых моделей и блокчейн-реестров не только повышает подлинность и надежность нарративов, но и способствует созданию совместной и децентрализованной среды для создания контента. Эта новая эра повествования и ведения записей открывает огромный потенциал для различных отраслей, от издательского дела и игр до образования и не только, прокладывая путь к более прозрачному, безопасному и увлекательному цифровому будущему.
Следите за новостями отрасли от Genesis Hukuk и получайте приоритетную информацию об отраслевых аналитических обзорах от экспертов в области блокчейна.
Большие языковые модели (LLM) представляют собой передний край искусственного интеллекта в области генерации нарративов. Они обучены с помощью сложных методов машинного обучения для производства контента, который является не только увлекательным, но и богато детализированным и контекстуально релевантным. Обучение этих моделей включает в себя обширные наборы данных, содержащие литературу, сценарии, исторические тексты, интерактивные диалоги из различных жанров и культур, книги, статьи, скрипты и другие формы письменного контента. Благодаря этому разнообразному сочетанию LLM могут получить глубокое понимание языка, стиля и структуры повествования.
Наборы данных (Datasets): LLM обучаются на наборах данных, которые включают широкий спектр жанров и стилей. Эти наборы данных могут включать классическую литературу, современную художественную литературу, научную литературу и пользовательский контент из интернета. Разнообразие наборов данных гарантирует, что модели могут генерировать нарративы с различными темами, тональностями и структурами.
Предварительная обработка (Preprocessing): Собранные данные проходят предварительную обработку для удаления шума и нерелевантной информации. Этот этап включает токенизацию, при которой текст разбивается на более мелкие единицы (токены), которые AI может понимать и обрабатывать.
Технологии AI, используемые в LLM, в основном включают модели глубокого обучения, такие как трансформеры (transformers), которые хорошо справляются с обработкой и генерацией человекоподобного текста. Эти модели обучаются с использованием таких методов, как обучение с учителем (supervised learning), когда AI получает предварительно размеченные данные, и обучение без учителя (unsupervised learning), которое позволяет AI самостоятельно выявлять закономерности и взаимосвязи в данных. Кроме того, может быть включено обучение с подкреплением (reinforcement learning) для уточнения результатов работы AI на основе взаимодействий с пользователем, оптимизируя генерируемые нарративы для лучшего соответствия ожиданиям пользователей и показателям вовлеченности.
Нейронные сети: LLM (Большие языковые модели) используют глубокие нейронные сети, в частности архитектуры-трансформеры (transformer architectures), которые высокоэффективны для задач обработки естественного языка (NLP). Трансформеры состоят из нескольких слоев механизмов внимания (attention mechanisms), которые позволяют модели взвешивать важность различных слов в контексте, обеспечивая генерацию связного и контекстуально релевантного текста.
Обучение с учителем (Supervised Learning): Процесс обучения включает обучение с учителем, при котором модель учится предсказывать следующее слово в предложении, основываясь на предыдущих словах. Этот метод помогает модели понять грамматику, синтаксис и ход повествовательных структур.
Дообучение (Fine-Tuning): После первоначального обучения LLM могут проходить дообучение на конкретных подмножествах данных для улучшения их производительности в определенных жанрах или стилях. Дообучение позволяет модели генерировать более специализированный контент, отвечающий конкретным требованиям.
В области творческого письма (creative writing) LLM используются для помощи авторам, генерируя новые сюжетные идеи, биографии персонажей или даже целые черновики книг. Примером может служить роман, созданный AI (The Land of Machine Memories), который вошел в шорт-лист литературной премии, что иллюстрирует способность модели создавать убедительные, высококачественные повествования.
В гейминге LLM произвели революцию в создании контента, производя динамические диалоги (The Matrix Awakens) и сюжетные линии, которые адаптируются к выбору игрока. Заметным применением является использование в ролевых играх (RPG), где LLM генерируют квесты и диалоги в реальном времени, улучшая иммерсивный опыт и реиграбельность игр.
Образование также извлекло выгоду из LLM, где эти модели генерируют образовательный контент, который является одновременно информативным и увлекательным. Они используются для создания интерактивного учебного опыта, который адаптируется к темпу и стилю учащегося, делая обучение более персонализированным.
Интеграция пользовательского ввода: LLM могут генерировать повествования, которые адаптируются на основе ввода пользователя. Эта возможность позволяет создавать интерактивное повествование (interactive storytelling), где направление истории меняется в ответ на действия и решения пользователя.
Генерация в реальном времени: LLM могут создавать контент в режиме реального времени, что делает возможными такие приложения, как живые сессии повествования, динамичные игровые миры и интерактивный образовательный контент.
Масштабируемость: Эти модели могут генерировать широкий спектр результатов, от коротких стихотворений до длинных романов и всего, что между ними, причем все это будет адаптировано к конкретному стилю или жанру, запрошенному пользователем.
Сложные персонажи: LLM могут разрабатывать многомерных персонажей с различными личностями, мотивациями и арками развития.
Обширные миры: Эти модели могут создавать сложные и детализированные миры, дополненные историей, географией и культурными элементами, обеспечивая богатый фон для повествований.
Осознание контекста: LLM могут поддерживать и вспоминать повествовательный контекст на протяжении длительных взаимодействий, что крайне важно для создания историй, которые остаются связными и увлекательными с течением времени.
Интеграция больших языковых моделей с блокчейн-реестрами может еще больше расширить их возможности, гарантируя, что созданный контент будет не только креативным и увлекательным, но также безопасным и проверяемым.
Получите стратегические знания и станьте пионером цифровой трансформации с нашими экспертными консультационными услугами по блокчейну и DLT, разработанными для Турции.
Блокчейн-реестры — это децентрализованные и распределенные цифровые записи, которые безопасно документируют транзакции на множестве компьютеров. В отличие от традиционных централизованных реестров, блокчейн-реестры предлагают повышенную безопасность, прозрачность и неизменяемость (immutability). Вот более глубокий взгляд на то, как работают блокчейн-реестры и почему они по своей сути безопасны и неизменяемы:
Децентрализованная сеть. Блокчейн-реестр работает в децентрализованной сети узлов (nodes) (компьютеров), которые коллективно поддерживают и валидируют реестр. Каждый узел имеет копию всего реестра, обеспечивая избыточность и устраняя единую точку отказа (single point of failure).
Структура блока. Транзакции группируются в блоки, которые затем криптографически связываются, образуя цепь. Каждый блок содержит список транзакций, временную метку (timestamp) и ссылку на предыдущий блок, известную как хэш (hash).
Механизмы консенсуса. Чтобы добавить новый блок в цепь, узлы должны достичь консенсуса. Распространенные механизмы консенсуса включают Proof of Work (PoW) и Proof of Stake (PoS). Эти механизмы гарантируют, что все узлы согласны с валидностью транзакций, поддерживая целостность реестра.
Неизменяемость (Immutability). Как только блок добавлен в блокчейн, он становится неизменяемым. Это достигается за счет криптографического хэширования и децентрализованной природы сети. Любая попытка изменить блок потребует изменения всех последующих блоков и получения контроля над большинством сети, что практически невозможно.
Криптографическое хэширование: Каждый блок содержит уникальный криптографический хэш предыдущего блока, создавая между ними безопасную связь. Это делает чрезвычайно трудным изменение любой информации без обнаружения.
Децентрализация: Распределенная природа блокчейна означает, что ни одна отдельная сущность не контролирует реестр. Эта децентрализация обеспечивает устойчивость к взлому, мошенничеству и цензуре.
Прозрачность: Все транзакции видны авторизованным участникам, обеспечивая подотчетность и отслеживаемость. Эта прозрачность крайне важна для приложений, требующих высокого уровня доверия.
Технология блокчейн предлагает гибкость для создания настраиваемых реестров, адаптированных к конкретным потребностям и приложениям. Вот как могут функционировать настраиваемые реестры:
Кастомные узлы: В блокчейн-сети узлы могут быть настроены с определенными функциями и возможностями для обслуживания различных отраслевых решений. Например, узел может быть адаптирован для финансовых транзакций, управления цепочками поставок или медицинских записей.
Пользовательский интерфейс (UI): Этими настроенными узлами можно управлять через удобные пользовательские интерфейсы, что облегчает пользователям взаимодействие и контроль над функциями реестра.
Автоматизированные функции: Смарт-контракты — это самоисполняющиеся контракты, условия которых прямо записаны в коде. Они автоматически исполняют и обеспечивают соблюдение соглашений на основе предопределенных условий, снижая потребность в посредниках.
Применения: Смарт-контракты могут использоваться для широкого спектра приложений, таких как автоматизация выплаты роялти, управление логистикой цепочек поставок и облегчение peer-to-peer (P2P) транзакций.
Простые подключения: Блокчейн-кошельки обеспечивают безопасное хранение и передачу цифровых активов. Интеграция кошельков с блокчейн-реестрами упрощает взаимодействие с пользователем, обеспечивая бесшовное управление активами и выполнение транзакций.
KYC-решения: Кошельки могут включать в себя решения "Знай своего клиента" (KYC), обеспечивая соответствие регуляторным стандартам и повышая безопасность. Это особенно важно для приложений, связанных с финансовыми транзакциями и верификацией личности.
Выделенные реестры: Каждый реестр в блокчейн-сети может служить определенной цели или приложению, например, управлению цифровыми идентификаторами, записи прав собственности или отслеживанию движений в цепочке поставок.
Сетевые функции: Блокчейн-сети могут поддерживать различные функции в рамках этих реестров, такие как передача активов, механизмы управления (governance) и электронные подписи. Эти функции выполняются через смарт-контракты, обеспечивая эффективность и безопасность.
Управление активами: Блокчейн позволяет передавать любые активы, включая цифровые валюты, токены и даже права собственности, посредством безопасных и проверяемых транзакций.
Управление (Governance): Блокчейн может поддерживать децентрализованные модели управления, в которых заинтересованные стороны участвуют в процессах принятия решений. Это может включать голосование по предложениям, управление правами акционеров и реализацию политик управления через смарт-контракты.
Используя надежную и гибкую природу блокчейн-реестров, организации могут создавать индивидуальные решения, отвечающие конкретным потребностям, обеспечивая при этом безопасность, прозрачность и эффективность. Эта интеграция настраиваемых реестров с расширенными функциями, такими как смарт-контракты и интеграция кошельков, предлагает мощный набор инструментов для современных приложений.
Разработайте надежные фреймворки и модели управления блокчейном, адаптированные для турецкого рынка, с помощью нашей экспертной консультации.
Интеграция больших языковых моделей (LLM) и блокчейн-реестров работает на нескольких уровнях, каждый из которых вносит вклад в единую систему, улучшающую повествование и ведение записей. Этот многоуровневый подход гарантирует, что нарративы не только творчески генерируются, но и безопасно записываются и поддаются проверке.
На этом уровне LLM генерируют динамичные и захватывающие повествования. Эти AI-модели используют свои обучающие данные и алгоритмы для создания сложных сюжетов, развития персонажей и создания обширных миров. Создаваемый контент может адаптироваться в реальном времени в зависимости от взаимодействий с пользователем, обеспечивая персонализированный и увлекательный опыт повествования. Вот более пристальный взгляд на технические аспекты:
Использование данных: LLM, такие как GPT-3 и Gemini, обучаются на огромных объемах текстовых данных из разнообразных источников, что позволяет им понимать контекст, языковые паттерны и нарративные структуры.
Адаптация в реальном времени: Продвинутые методы AI, такие как обучение с подкреплением (reinforcement learning) и дообучение (fine-tuning), позволяют моделям адаптироваться к вводу и предпочтениям пользователя в реальном времени. Это включает в себя постоянное обучение на основе взаимодействий и соответствующее обновление нарратива.
Управление контекстом: Модели поддерживают контекст в ходе длительных разговоров или взаимодействий, обеспечивая связность и релевантность истории. Это достигается с помощью таких механизмов, как слои внимания (attention layers) в моделях-трансформерах, которые помогают AI сосредоточиться на важных частях входных данных.
Пользователи могут влиять на направление истории своими действиями и решениями. Эта интерактивность обеспечивается адаптивными возможностями LLM, делая каждое повествование уникальным и адаптированным к индивидуальным предпочтениям.
Пользовательский ввод: Пользователи взаимодействуют с нарративом через различные интерфейсы, такие как текстовые подсказки (prompts), голосовые команды или выборы в графическом пользовательском интерфейсе. LLM обрабатывает эти вводы и генерирует соответствующие ответы или продолжения истории.
Персонализация: AI может запоминать прошлые взаимодействия и предпочтения, создавая персонализированный опыт повествования. Это управляется через специфичные для пользователя модели или разделы данных, которые хранят предпочтения пользователя и историю взаимодействий.
Петли обратной связи (Feedback Loops): Система может реализовывать петли обратной связи, где метрики удовлетворенности или вовлеченности пользователя передаются обратно в модель AI для улучшения будущих взаимодействий и качества нарратива.
На этом уровне в игру вступают блокчейн-реестры, записывая каждое действие и изменение в рамках повествования. Каждое взаимодействие, решение и событие документируется как транзакция в блокчейне. Это создает прозрачную и неизменяемую запись эволюции нарратива.
Неизменяемые записи: Каждая транзакция имеет временную метку и хранится в блоке. Блоки криптографически связаны, образуя неизменяемую цепь (immutable chain), которая записывает всю историю повествования.
Децентрализованная валидация: Узлы в блокчейн-сети валидируют транзакции через механизмы консенсуса, такие как Proof of Work (PoW) или Proof of Stake (PoS). Это гарантирует, что в реестр добавляются только легитимные транзакции.
Прозрачность: Все транзакции видны авторизованным участникам, обеспечивая прозрачную запись всех действий и изменений, связанных с нарративом.
Этими транзакциями можно управлять и автоматизировать их с помощью смарт-контрактов. Например, смарт-контракт может автоматически запускать определенные нарративные события на основе предопределенных условий, таких как достижения пользователя или достигнутые в истории вехи.
Автоматизированное исполнение: Смарт-контракты — это самоисполняющиеся контракты, условия которых записаны в коде. Они автоматически обеспечивают соблюдение и исполнение соглашений при выполнении указанных условий.
Триггеры событий: Смарт-контракты можно запрограммировать на запуск нарративных событий, таких как разблокировка новых глав истории, когда пользователь выполняет определенные задачи или достигает вех. Эти триггеры обеспечивают развитие нарратива в ответ на действия пользователя.
Безопасность и доверие: Децентрализованная и неизменяемая природа блокчейна гарантирует, что смарт-контракты безопасны и защищены от несанкционированного доступа. Это создает доверие среди пользователей к тому, что нарратив будет развиваться, как обещано, без несанкционированных изменений.
Блокчейн-реестр гарантирует, что повествование остается последовательным и неизменным. Криптографическое хэширование и децентрализованная валидация обеспечивают безопасный механизм для проверки подлинности контента. Это предотвращает подделку и несанкционированные модификации, сохраняя целостность истории.
Криптографическое хэширование: Каждый блок содержит хэш предыдущего блока вместе с новыми транзакциями. Эта криптографическая связь гарантирует, что любое изменение в блоке потребует изменения всех последующих блоков, что вычислительно непрактично.
Децентрализованный консенсус: Сеть узлов должна прийти к согласию о валидности каждого нового блока через механизмы консенсуса. Этот децентрализованный процесс гарантирует, что ни одна отдельная сущность не может изменить нарратив в одностороннем порядке.
Каждый блок в блокчейне может служить доказательством происхождения для конкретных элементов повествования. Авторы и создатели могут ставить временные метки на свой вклад, предоставляя неопровержимые доказательства авторства и времени создания.
Временные метки (Timestamping): Каждая транзакция получает временную метку при добавлении в блокчейн, обеспечивая проверяемую запись о том, когда был создан или изменен определенный элемент повествования.
Верификация авторства: Создатели могут подписывать свой вклад, используя криптографические ключи, доказывая свое авторство. Эта цифровая подпись хранится на блокчейне, предлагая безопасное и неизменяемое доказательство владения.
Интеграция NFT: Невзаимозаменяемые токены (NFT) могут использоваться для представления уникальных элементов повествования или глав, обеспечивая дополнительные уровни отслеживания владения и происхождения (provenance).
Блокчейн для интеграции цепочки поставокУслугиJuly 14, 2025👤Genesis Hukuk
Синергия между большими языковыми моделями (LLM) и блокчейн-реестрами обещает новую парадигму для создания контента, особенно в средах для совместной работы. Однако этот технический потенциал скрывает за собой глубоко сложный и в значительной степени неурегулированный правовой ландшафт. Прежде чем смарт-контракт сможет автоматизировать выплату роялти, фундаментальные вопросы владения и авторства должны быть решены юридически.
Кто является автором?
Исторически защита авторских прав была привязана к человеческому авторству. Текущие правовые рамки, такие как те, что поддерживаются Ведомством по авторскому праву США, однозначно гласят, что произведение, созданное исключительно AI без достаточного творческого вмешательства человека, не подлежит защите авторским правом и переходит в общественное достояние.
Это создает критический конфликт для предлагаемой системы:
Является ли автором модель AI? Юридически — нет. AI считается инструментом, а не юридическим лицом, способным обладать правами.
Является ли автором разработчик модели? Маловероятно. Разработчики LLM владеют самой моделью, но они не имеют прямого творческого права на каждый уникальный результат, сгенерированный по запросу пользователя.
Является ли автором пользователь (тот, кто дает «промпт»)? Это и есть центральная «серая зона». Обеспечил ли «промпт» пользователя — или серия «промптов» — достаточно «творческого выражения», чтобы считаться человеческим автором полученной работы? Простой «промпт» (например, «Напиши историю о драконе») скорее всего, недостаточен. Однако очень детализированный, итеративный процесс курирования и уточнения может пересечь этот порог, но эта грань не определена и станет предметом значительных будущих судебных разбирательств.
Таким образом, система, регистрирующая «авторство» на блокчейне, на самом деле регистрирует лишь заявку на авторство, а не юридически установленный факт, пока эти фундаментальные вопросы не будут решены в первую очередь.
Концепция «Платформ для совместного повествования», где «каждый вклад прозрачно записывается на блокчейне», технически обоснована, но юридически наивна. Блокчейн может доказать, кто представил что и когда. Он не может сам по себе определить юридическую ценность или права собственности на этот вклад.
Эта модель выявляет критические проблемы для соавторства и распределения роялти:
Определение «вклада»: Если Автор А пишет оригинальное описание персонажа, а Автор Б использует LLM для создания новой главы с участием этого персонажа, являются ли их вклады юридически эквивалентными?
Совместное произведение против производного произведения: Соответствует ли сотрудничество юридическому стандарту «совместного произведения», который во многих юрисдикциях требует намерения всех сторон объединить свои вклады в неразрывное целое? Или вклад AI, или вклад последующего автора, является просто производным произведением?
Негибкость смарт-контрактов: Смарт-контракт может выполнять только предопределенные правила (например, «Разделить роялти 50/50»). Он не может разрешить спор о том, был ли вклад, сгенерированный AI, «достаточно оригинальным» или «нарушал ли он стиль другого автора».
Прежде чем будет написана хотя бы одна строка кода смарт-контракта, требуется всеобъемлющее юридическое соглашение — Соглашение о соавторстве. Это соглашение должно проспективно определять права, роли и распределение роялти для всех участников, включая неоднозначный правовой статус контента, сгенерированного AI. Роль блокчейна заключается не в создании этих прав, а лишь в обеспечении исполнения условий этого предварительно согласованного человеческого соглашения.
автоматизация выплат роялти через смарт-контракты. Видение заключается в идеальном, автоматизированном исполнении — системе, где создатели получают оплату мгновенно «на основе распространения и использования цифровых нарративов».
Однако это видение «автоматизированного исполнения» часто вступает в противоречие с основополагающими принципами традиционного договорного права. С юридической точки зрения, смарт-контракт сам по себе не является полным «контрактом»; он является лишь механизмом исполнения соглашения. Это различие вводит значительные юридические риски.
Традиционный, юридически обязывающий контракт требует нескольких основных элементов, таких как оферта, акцепт, встречное предоставление (обмен ценностями) и намерение создать правовые отношения («встреча умов»).
Проблема смарт-контракта в том, что он не может уловить самый важный элемент: намерение.
Смарт-контракт — это код; юридический контракт — это соглашение. «Встреча умов» (например, соглашение о 10% роялти) происходит вне блокчейна (off-chain): в электронных письмах, на встречах или в традиционном юридическом документе.
Код смарт-контракта — это просто технический перевод этого соглашения. Он не воплощает в себе оферту или акцепт, а скорее исполнение согласованных обязательств.
Поэтому система, полагающаяся исключительно на смарт-контракт для «управления роялти», юридически уязвима. Смарт-контракт не может доказать, почему он запрограммирован отправлять 10% на кошелек, а только то, что он это сделал. «Почему» — фактическое юридическое соглашение — должно существовать отдельно в форме, которую может интерпретировать суд.
Что произойдет, если код окажется неверным?
Это величайший риск смарт-контрактов. Традиционный контракт, содержащий опечатку (например, «$1,000» вместо «$10,000»), часто может быть исправлен судом, который будет учитывать намерения сторон. Смарт-контракт с ошибкой (bug) (например, пропущенный «0» в коде) исполнит эту ошибку безупречно, неизменно и, зачастую, необратимо.
Это создает серьезный пробел в ответственности:
Кто несет ответственность за ошибку (bug)? Если смарт-контракт неправильно распределяет миллионы в виде роялти из-за ошибки в кодировании, кто несет убытки?
Разработчик? Нарушил ли он обязанность проявлять должную осмотрительность? Проявил ли он халатность при кодировании или аудите?
Стороны? «Приняли ли они на себя риск», согласившись использовать автоматизированную, экспериментальную технологию вместо традиционной, юридически проверенной платежной системы?
Сам код? Аргумент «код — это закон» предполагает, что исполненный результат и есть соглашение — позиция, которая не находит поддержки в устоявшейся юриспруденции.
Полагаться на смарт-контракт без регулирующего его традиционного юридического соглашения — это акт слепой веры в непогрешимость разработчика. Надежная правовая база должна лежать в основе автоматизации, четко определяя порядок разрешения споров, ответственность за сбои в коде и применимое право, которое может отменить решение ошибочного фрагмента кода.
Защитите свои финансовые технологии с помощью решений ZK, обеспечивающих соответствие KYC/AML и надежную конфиденциальность данных, что крайне важно для предотвращения обязательств по смарт-контрактам.
Эта архитектура создает прямой и фундаментальный конфликт с современными регуляциями в области конфиденциальности данных, такими как Общий регламент по защите данных (GDPR) в ЕС и KVKK в Турции. Суть этого конфликта заключается в столкновении между технологическим дизайном и фундаментальным правом человека.
Закон (Недвижимый объект): Законы о конфиденциальности данных построены на принципе минимизации данных и контроля пользователя. Наиболее ярким примером является «Право на стирание» (Право на забвение), закрепленное в Статье 17 GDPR. Оно дает физическим лицам законное право требовать удаления своих персональных данных при различных обстоятельствах. Это право абсолютно; «это технически сложно» не является уважительной юридической защитой при несоблюдении.
Технология (Непреодолимая сила): Основное ценностное предложение блокчейна — неизменяемость. Данные, записанные в реестр, спроектированы так, чтобы быть постоянными, распределенными и невозможными для изменения или удаления. Именно это обеспечивает «доказательство происхождения» и «защищенную от подделок» безопасность, которую восхваляет статья.
Предлагаемая система, которая регистрирует (log) каждое взаимодействие пользователя, — это минное поле с точки зрения конфиденциальности данных. Рассмотрим эти сценарии:
«Совместный вклад» пользователя содержит персонально идентифицируемую информацию (PII), даже если это произошло случайно.
Выборы и взаимодействия пользователя создают поведенческий профиль, который сам по себе может быть классифицирован как персональные данные.
Пользователь просто решает воспользоваться своим законным правом на стирание и требует, чтобы вся его история вкладов и взаимодействий была удалена с платформы.
В системе, построенной на неизменяемом реестре, этот юридический запрос технически невозможно выполнить. Данные не могут быть стерты без нарушения целостности всей цепи. Это подвергает операторов платформы риску значительных регуляторных штрафов, которые могут достигать миллионов или процента от мирового дохода.
Юристы и технические эксперты пытаются разрешить этот парадокс, но идеального решения не существует, и все они требуют компромисса с «чистым» видением, представленным в статье.
Наиболее распространенный подход — хранение данных вне блокчейна (off-chain storage).
В этой модели фактические данные (текст истории, действие пользователя, персональные данные) хранятся в традиционной, централизованной и стираемой базе данных.
Только криптографический хэш (уникальный, анонимизированный отпечаток) этих данных размещается на блокчейне в качестве временной метки или доказательства существования.
Если пользователь запрашивает удаление, платформа может удалить данные вне блокчейна. Хэш на блокчейне остается, но теперь это «осиротевшая», бессмысленная строка символов, поскольку данные, на которые он указывает, исчезли.
Запись больше не является «прозрачной» или «полностью проверяемой» на блокчейне; она снова полагается на централизованную, доверенную сущность для управления (и удаления) реальных данных.
Интеграция больших языковых моделей (LLM) и блокчейн-реестров, бесспорно, знаменует собой преобразующую эру в создании контента и ведении записей, предлагая новые возможности в генерации адаптивных нарративов и обеспечении проверяемых записей. Эта синергия работает на нескольких уровнях: от создания нарратива до неизменяемой (immutable) записи транзакций и верификации контента.
Однако, хотя это слияние и повышает креативность и прозрачность, оно одновременно открывает новый сложный рубеж юридических и регуляторных проблем. Пересечение контента, сгенерированного AI, и неизменяемых реестров поднимает серьезные вопросы, касающиеся владения интеллектуальной собственностью, конфиденциальности данных (в частности, вступая в конфликт с «правом на забвение») и правоприменимости смарт-контрактов, управляющих этими активами.
По мере того, как мы вступаем в эту новую эру, навигация в этих неизведанных водах требует большего, чем просто технологические инновации; она требует изощренной юридической дальновидности. Решение этих проблем в области комплаенса и смягчение новых рисков будет иметь первостепенное значение, что делает экспертную юридическую консультацию необходимой для организаций, стремящихся ответственно внедрять эти мощные новые модели.
Информация, представленная в этой статье, предназначена только для общих информационных целей и не является юридической консультацией. Обсуждаемые технологии быстро развиваются, и их применение сопряжено со сложными юридическими последствиями, которые варьируются в зависимости от конкретных обстоятельств. Вам не следует действовать или воздерживаться от действий на основании какой-либо информации, содержащейся в этой статье, без обращения за профессиональной юридической консультацией.
