Каждый сервис в конвейере сайтов может сам верифицировать и давать или не давать доступ пользователю. Это можно сделать так: при авторизации на сервисе, пользователь может давать доступ к данным своего ЦДЧ, например, списку мест работы. Блокчейн сделает эти список немодифицированным. После предоставления таких данных, сервис может использовать данные ЦДЧ для поиска наиболее релевантных предложений по работе, учитывая БД внешнего сервиса.
Примером авторизации может быть что угодно:
- для сервиса книг могут быть запрошены списки прочитанной литературы за N-лет,
- для сервиса отелей могут быть запрошены списки посещенных отелей за N-лет,
- для сервиса музыки могут быть запрошены списки прослушанных композиций за N-лет
Таким образом, конечные пользователи получат новый рынок веб-сервисов, которым не потребуются годы на формирование портрета клиента. Сервисы будут конкурировать за удержание пользователем не своими данными, а своим продуктом. Ведь таким образом, пользователь спокойно сможет перейти от условного Spotify на VK Music, сохранив весь свой плейлист.
Предоставленные данные к сервису могут являться небезопасными, поэтому важно создавать стандарты безопасной передачи. Стандарты ЦДЧ должны быть открытыми, их предложения создаваться/курироваться консорциумом и утверждаться членами GIC DAO. Эффективность работы GIC DAO отражаться в виде стоимости криптотокена.
Виртуальный Секретарь в архитектуре GIC DAO представляет собой первого клиента — ответственного за структурирование и хранение данных пользователя. Таким образом, именно БД Секретаря требует хранения календарных событий, где будет отображен контекст действий пользователя:
8 марта, с 10:17 по 10:18 слушал песню «Дай мне пару минут» на «Radio DFM», на Калужском шоссе, Москва.
Учитывая огромный объем таких данных, документоориентированные БД вроде MongoDB смогут справляться с хранилищем, но не с поиском гео-меток и времени с учетом временных зон, а также не будут давать ссылки на песню и ее автора. Именно здесь потребуется использование графовых БД, схему данных которых будут заполнять агенты LLM, которые смогут из переносимого устройства ввода пользователя понять что происходит вокруг и записать это в семантическом формате.