Recentemente, houve questionamentos sobre o mecanismo de divisão de receitas da OpenLedger, com a crença de que seu sistema baseado em prova de atribuição pode ter vulnerabilidades. Para verificar essa suposição, realizei uma série de experimentos, tentando testar a capacidade do sistema contra fraudes de diferentes maneiras. Abaixo estão cinco tentativas e seus resultados:

1. Teste de inundação de dados:
Carregou uma grande quantidade de conteúdo de perguntas e respostas da web copiado e colado. Como resultado, foi rapidamente identificado e rejeitado pelo sistema, com a razão "origem desconhecida/dados duplicados". Isso demonstra que o mecanismo de revisão da plataforma e o sistema de votação da comunidade conseguem efetivamente interceptar conteúdo de baixa qualidade.

2. Experiência de conteúdo pseudo-original:
Após uma leve reescrita das FAQs existentes, deve-se fazer o upload. Embora parte do conteúdo tenha passado pela revisão, devido à má qualidade, foi quase nunca utilizado, o que impossibilita a obtenção de receita. Isso reflete que o sistema associa de forma estreita a qualidade do conteúdo com o uso real.

3. Teste de preenchimento de informações sensíveis:
Tentar fazer upload de dados que contenham informações sensíveis, como número de telefone e número de identidade. O sistema imediatamente rejeita e emite um aviso para a conta. Isso destaca os rigorosos requisitos de conformidade de dados da plataforma.

4. Experimento de empilhamento de palavras-chave:
Utilize palavras-chave populares para nomear modelos LoRA, como "ChatGPT Pro". Embora tenha obtido alguns cliques a curto prazo, foi rapidamente sinalizado como violação e removido. Isso demonstra que o mecanismo de blacklist eficaz da plataforma pode conter esse tipo de comportamento.

5. Tentativas de falsificação de roteamento de divisão:
Através de scripts de proxy, tentou-se falsificar o caminho de chamada. No entanto, o sistema conseguiu rastrear a verdadeira cadeia de contribuição, tornando este método completamente ineficaz. Isso prova a robustez da validação em cadeia do Proof of Attribution.

Através destes experimentos, cheguei a uma conclusão clara: na plataforma OpenLedger, qualquer forma de "trapacear" é difícil de gerar lucros reais. Quer seja flooding, falsificação de originais, utilização de informações sensíveis ou aproveitar a popularidade, será identificado e impedido pelo sistema.

Por outro lado, a plataforma incentiva a criação de conteúdo de alta qualidade, direcionado a cenários específicos, e modelos LoRA. Apenas o conteúdo que é realmente valioso e frequentemente utilizado pode obter ganhos significativos na repartição de receitas. Este mecanismo não só protege os interesses dos criadores, como também garante a qualidade geral do conteúdo da plataforma.

De um modo geral, o mecanismo de prova de atribuição da OpenLedger demonstra a sua forte capacidade de prevenir fraudes. Para os criadores de conteúdo, concentrar-se em fornecer conteúdo de alta qualidade e valor é a direção correta para alcançar o sucesso nesta plataforma.