Patrocinada por Sam Altman, empresa utiliza leitura de íris para criar identidades
digitais seguras. O processo é rápido e criptografado com tecnologia quântica,
garantindo alta proteção a dados sensíveis. Além de identificar deepfakes, a solução
visa autenticação segura em programas sociais e economias automatizadas,
atendendo às normas da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e GDPR (lei de
proteção de dados da União Europeia).
A empresa promete pagar no brasil até 25 Worldcoins para quem participar do projeto.
Como toda moeda digital a Wordcoin tem valor volátil, mas no momento vale
aproximadamente R$2,30.
O processo de coleta de dados biométricos através da íris começa com o usuário
olhando para duas câmeras em uma esfera prateada chamada “orbe”. Em apenas 5
segundos, a íris é capturada, convertida em um código binário e validada por sensores
infravermelhos que confirmam se o usuário está vivo. Os dados biométricos são
criptografados com tecnologia quântica, garantindo alta segurança e privacidade. Essa
identificação gera um código de “comprovação de humanidade”, usado para
autenticação segura em diversas aplicações digitais.
Retorno ao Brasil e Expansão Global
Após críticas em sua fase de testes, a multinacional retorna ao Brasil com pontos de
coleta em São Paulo. Já são 7,5 milhões de pessoas verificadas no mundo, sendo a
Argentina líder de adesão ao projeto. A empresa reforça a segurança com blockchain1 e fragmentação de dados em servidores acadêmicos globais.
Biometria e o Futuro Digital
A íris, com precisão de 1 falso positivo a cada 2 bilhões, é a base dessa tecnologia que
protege identidade, etnia e outros dados possivelmente sensíveis do indivíduo. A
empresa patrocinada por Altman, CEO da OpenAI, pretende iniciar operações nos EUA
em 2025, combinando biometria, blockchain e IA para transformar economias e
sistemas sociais no futuro.
- Tecnologia de registro digital descentralizado que armazena dados em blocos
interligados e protegidos por criptografia, garantindo transparência e segurança nas
transações- ↩︎