Buterin sugere o uso de provas de conhecimento zero em algoritmos sociais.

Fonte Cryptopolitan

Vitalik Buterin, cofundador Ethereum , apresentou uma proposta que utilizaria criptografia de conhecimento zero (ZK) para aumentar a transparência dos algoritmos de mídias sociais, visando tornar seu comportamento verificável sem expor dados sensíveis ou código proprietário.

A ideia surge de um debate sobre amplificação algorítmica, atividade online coordenada e as responsabilidades das plataformas que se apresentam como defensoras da liberdade de expressão. 

A proposta baseia-se em comentários feitos por Davide Crapis, líder de IA da Fundação Ethereum , que afirmou que as plataformas que alegam apoiar a liberdade de expressão deveriam fornecer detalhes sobre seus objetivos de otimização para seus algoritmos. Buterin levou essa ideia adiante, sugerindo que qualquer decisão algorítmica, como classificação de conteúdo, recomendação ou ponderação de engajamento, poderia ser respaldada por uma prova de conhecimento zero.

Provas de conhecimento zero como ferramenta para responsabilização de algoritmos

Segundo a proposta de Buterin, as plataformas produziriam provas criptográficas de que os resultados algorítmicos estão alinhados com os objetivos predefinidos. Ele propôs que o horário de criação do conteúdo e o registro de data e hora da interação fossem registrados usando blockchain para minimizar o risco de censura, supressão ou manipulação retroativa do conteúdo. 

Para atenuar as preocupações com a propriedade intelectual e a segurança do sistema, Buterin sugeriu que o código completo do algoritmo não fosse divulgado imediatamente, mas sim após um período de espera de um a dois anos.

A discussão ganhou atenção após os comentários de Buterin sobre o que ele chamou de ataques coordenados contra a Europa em plataformas de mídia social, em declarações públicas. Em trocas de mensagens subsequentes, ele alertou que permitir que uma plataforma se torne um símbolo da liberdade de expressão mundial, ao mesmo tempo que a abre para assédio coordenado em larga escala, poderia resultar em uma reação negativa de longo prazo contra o debate aberto.

O debate mais amplo também trouxe à tona preocupações sobre a amplificação automatizada. Os participantes observaram o potencial das redes de bots impulsionadas por IA para gerar grandes volumes de engajamento sintético, sugerindo que "mais discurso" muitas vezes é insuficiente para combater narrativas prejudiciais.

Combinando provas ZK com outros sistemas criptográficos

Além dos algoritmos sociais, Buterin propôs a aplicação de provas de conhecimento zero em outros algoritmos criptográficos, como computação multipartidária (MPC), criptografia totalmente homomórfica (FHE) e ambientes de execução confiáveis (TEE).

Dentre essas aplicações, ele destacou os sistemas de votação, onde a coerção e a proteção da privacidade são fundamentais para a segurança dos participantes na governança baseada em blockchain. Para garantir a segurança das pessoas que tomam as decisões, as comunidades blockchain já estudaram os modelos de votação baseados em ZK (Chave Zero) , e eles estão se tornando cada vez mais populares entre aqueles interessados em sistemas que priorizam a privacidade. Espera-se que essa arquitetura em camadas reduza os riscos que seriam enfrentados se as ferramentas criptográficas fossem implementadas isoladamente.

Adoção, progresso técnico e riscos contínuos

A adoção da tecnologia de conhecimento zero (ZK) tem sido enorme. Em 2025, o valor total bloqueado em protocolos baseados em ZK ultrapassava US$ 28 bilhões. Os rollups de ZK também foram utilizados por grandes instituições, como Goldman Sachs, Sony e Deutsche Bank, para proteger transações, verificar NFTs e em operações relacionadas à conformidade.

Mais de 100 bilhões de dólares em transações usando stablecoins estão sendo realizadas atualmente em rollups de ZK, com uma grande parte representada pelas stablecoins USDT e USDC.

Tecnicamente, o conjunto de protocolos escrito por Buterin, conhecido como códigos de protocolo GKR, tornou a verificação de cálculos complexos mais eficiente, permitindo que nós completos sejam executados por usuários comuns usando hardware padrão.

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