Бутерин призвал проверять алгоритмы X с помощью ZK-доказательств

По словам Бутерина, ключевая задача заключается не в усилении модерации контента, а в возможности доказуемо подтверждать корректное поведение алгоритмов. Он считает, что пользователи и общество в целом должны иметь инструменты для проверки того, что системы рекомендаций, ранжирования и продвижения контента действуют в рамках заранее заявленных правил.

Обсуждение началось после того, как Бутерин обратил внимание на рост агрессивных и враждебных публикаций в X, направленных против Европы и ее культурной идентичности. Он отметил, что наблюдаемые тенденции могут указывать на скоординированные кампании, создающие эффект массовой травли. Эти наблюдения вновь подняли вопрос о том, как именно алгоритмы платформы усиливают или, наоборот, сдерживают распространение подобного контента.

В ходе дискуссии представитель Ethereum Foundation Давид Крапис высказал мнение, что сервис, позиционирующий себя как площадка для свободы слова, обязан быть более открытым в вопросах оптимизации своих алгоритмов. Однако Бутерин предложил пойти дальше простой публикации общих принципов работы.

Разработчик описал модель, при которой каждое решение алгоритма может подтверждаться с помощью ZK-доказательств. В идеале, по его словам, контент, а также лайки и репосты могли бы фиксироваться с ончейн-временными метками. Это позволило бы исключить возможность цензуры со стороны серверов или манипуляций с датами публикаций. Дополнительно он предложил публиковать полный исходный код алгоритмов с задержкой в один–два года, чтобы сохранить баланс между прозрачностью и защитой от злоупотреблений.

Суть подхода заключается в том, что платформа сможет криптографически доказать соответствие своих алгоритмов заявленным целям — например, правилам рекомендаций или принципам учета вовлеченности. При этом доступ к внутренней логике системы и персональным данным пользователей не потребуется, что делает метод совместимым с требованиями конфиденциальности.

Бутерин подчеркнул, что потенциал ZK-доказательств не ограничивается социальными сетями. Ранее он уже указывал на возможность применения этой технологии в системах электронного голосования, ончейн-управлении и других областях, где особенно важны приватность, защита от давления и доверие к результатам.

Таким образом, предложенная модель может стать альтернативой традиционным подходам к регулированию цифровых платформ, сместив акцент с ручной модерации на формально проверяемое и криптографически подтвержденное поведение алгоритмов.