مؤخراً، طرح بعض الأشخاص تساؤلات حول آلية توزيع OpenLedger، معتقدين أن نظامه القائم على إثبات الإسناد قد يحتوي على ثغرات. للتحقق من هذه الفرضية، قمت بإجراء سلسلة من التجارب، محاولًا اختبار قدرة النظام على مقاومة الغش بطرق مختلفة. فيما يلي خمس محاولات ونتائجها:

1. اختبار ضخ البيانات:
تم تحميل كمية كبيرة من محتوى الأسئلة والأجوبة المنسوخة. ونتيجة لذلك، تم التعرف عليها بسرعة ورفضها من قبل النظام، وذلك بسبب "مصدر غير معروف/تكرار البيانات". وهذا يدل على أن آلية مراجعة المنصة ونظام التصويت المجتمعي يمكنهما فعلاً التصدي للمحتوى ذو الجودة المنخفضة.

2. تجربة المحتوى المزيف الأصلي:
قم بإعادة صياغة الأسئلة الشائعة الحالية قليلاً ثم قم بتحميلها. على الرغم من أن بعض المحتويات قد تمت الموافقة عليها، إلا أنه بسبب جودتها الرديئة، لم يتم استخدامها تقريبًا، وبالتالي لا يمكن الحصول على حصة الأرباح. وهذا يعكس أن النظام مرتبط ارتباطًا وثيقًا بين جودة المحتوى والاستخدام الفعلي.

3. اختبار ملء المعلومات الحساسة:
حاول رفع بيانات تحتوي على معلومات حساسة مثل رقم الهاتف ورقم الهوية. رفض النظام على الفور وأصدر تحذيراً للحساب. وهذا يبرز المتطلبات الصارمة للامتثال للبيانات من قبل المنصة.

4. تجربة حشو الكلمات الرئيسية:
استخدم كلمات رئيسية شائعة لتسمية نماذج LoRA ، مثل "ChatGPT Pro" وما إلى ذلك. على الرغم من الحصول على بعض النقرات على المدى القصير ، إلا أنه تم وضع علامة عليها بسرعة كخرق وتم إزالتها من المتجر. وهذا يدل على أن آلية القائمة السوداء الفعالة للمنصة يمكن أن تكبح هذه السلوكيات.

5. محاولة تزوير مسار توزيع الأرباح:
من خلال محاولة تزوير مسار الاستدعاء عبر نصوص الوكيل. ومع ذلك، فإن النظام قادر على تتبع سلسلة المساهمات الحقيقية، مما يجعل هذه الطريقة غير فعالة تمامًا. هذا يثبت قوة التحقق على السلسلة لـ Proof of Attribution.

من خلال هذه التجارب، توصلت إلى استنتاج واضح: على منصة OpenLedger، من الصعب تحقيق أي مكاسب فعلية من أي شكل من أشكال "التلاعب". سواء كان ذلك من خلال إغراق النظام بالمحتوى، أو تزوير المحتوى الأصلي، أو استغلال المعلومات الحساسة، أو استغلال الأحداث الرائجة، ستقوم النظام بالتعرف على ذلك وإيقافه.

من ناحية أخرى، تشجع المنصة على إنشاء محتوى عالي الجودة يستهدف سيناريوهات معينة ونماذج LoRA. فقط المحتوى الذي يحمل قيمة حقيقية ويُستدعى بشكل متكرر يمكنه تحقيق عوائد جيدة في نظام توزيع الأرباح. هذه الآلية لا تحمي مصالح المبدعين فحسب، بل تضمن أيضًا الجودة العامة لمحتوى المنصة.

بشكل عام، تُظهر آلية إثبات النسبة الخاصة بـ OpenLedger قدرتها الكبيرة على منع الغش. بالنسبة لمنشئي المحتوى، فإن التركيز على تقديم محتوى عالي الجودة وذو قيمة هو الاتجاه الصحيح لتحقيق النجاح على هذه المنصة.