Недавно некоторые сомневались в механизме распределения OpenLedger, считая, что система на основе доказательства принадлежности может иметь уязвимости. Чтобы подтвердить это предположение, я провел ряд экспериментов, пытаясь различными способами протестировать защиту системы от мошенничества. Вот пять попыток и их результаты:

1. Тестирование заброса данных:
Загружено большое количество контента из сети в формате копирования и вставки. В результате система быстро идентифицировала и отклонила его по причине "неизвестный источник/повторяющиеся данные". Это показывает, что механизм проверки платформы и система голосования сообщества эффективно блокируют контент низкого качества.

2. Эксперимент с псевдооригинальным контентом:
Небольшие изменения в существующих FAQ будут загружены. Хотя часть контента прошла проверку, из-за низкого качества она почти не использовалась, и, следовательно, не может получить долю дохода. Это отражает то, что система тесно связывает качество контента с его фактическим использованием.

3. Тестирование заполнения конфиденциальной информации:
Попытка загрузить данные, содержащие номер телефона, номер удостоверения личности и другую конфиденциальную информацию. Система немедленно отклоняет запрос и выдает предупреждение аккаунту. Это подчеркивает строгие требования платформы к соблюдению норм по обработке данных.

4. Эксперимент по чрезмерному использованию ключевых слов:
Используйте популярные ключевые слова для наименования моделей LoRA, такие как "ChatGPT Pro" и т.д. Хотя в краткосрочной перспективе это принесло некоторые клики, вскоре они были отмечены как нарушающие правила и сняты с платформы. Это показывает, что эффективный механизм черного списка на платформе может сдерживать такое поведение.

5. Попытка подделки маршрутизации распределения:
Попытка подделать путь вызова с помощью прокси-скрипта. Тем не менее, система может проследить до настоящей цепочки вклада, что делает этот метод совершенно неэффективным. Это доказывает мощность онлайновой проверки Proof of Attribution.

Проведя эти эксперименты, я пришел к четкому выводу: на платформе OpenLedger любое "хитроумное" поведение трудно приведет к реальной прибыли. Независимо от того, спамите ли вы, подделываете ли оригинальные работы, используете ли чувствительную информацию или стремитесь привлечь внимание, система это распознает и остановит.

С другой стороны, платформа поощряет создание качественного контента и моделей LoRA для конкретных сценариев. Только действительно ценный контент, который часто используется, может приносить значительные доходы в распределении. Этот механизм не только защищает интересы создателей, но и гарантирует общее качество контента на платформе.

В общем, механизм доказательства атрибуции OpenLedger демонстрирует его мощные возможности в предотвращении мошенничества. Для создателей контента правильный путь к успеху на этой платформе заключается в сосредоточении усилий на предоставлении качественного и ценного контента.