Recientemente, algunas personas han cuestionado el mecanismo de reparto de OpenLedger, argumentando que su sistema basado en la prueba de atribución podría tener vulnerabilidades. Para verificar esta suposición, realicé una serie de experimentos, intentando probar la capacidad del sistema para prevenir el fraude de diferentes maneras. A continuación se presentan cinco intentos y sus resultados:

1. Prueba de inundación de datos:
Se subieron grandes cantidades de contenido de preguntas y respuestas copiado y pegado de la web. Como resultado, el sistema lo identificó rápidamente y lo rechazó, con la razón de "origen desconocido / datos duplicados". Esto indica que el mecanismo de revisión de la plataforma y el sistema de votación comunitaria pueden interceptar eficazmente contenido de baja calidad.

2. Experimento de contenido de pseudo-originalidad:
Sube el FAQ existente después de realizar algunas modificaciones. Aunque parte del contenido ha sido aprobado, debido a su baja calidad, casi no ha sido utilizado, lo que significa que no se puede obtener una participación en los ingresos. Esto refleja que el sistema relaciona estrechamente la calidad del contenido con su uso real.

3. Prueba de llenado de información sensible:
Intentar subir datos que contengan información sensible como números de teléfono móvil y números de identificación personal. El sistema inmediatamente rechaza y emite una advertencia a la cuenta. Esto resalta los estrictos requisitos de cumplimiento de datos de la plataforma.

4. Experimento de relleno de palabras clave:
Usar palabras clave populares para nombrar modelos de LoRA, como "ChatGPT Pro", etc. Aunque se obtuvieron algunos clics a corto plazo, pronto fueron marcados como infracciones y retirados. Esto demuestra que el mecanismo de lista negra efectivo de la plataforma puede frenar este tipo de comportamiento.

5. Intento de falsificación de enrutamiento de participación:
Intentar falsificar la ruta de llamada a través de un script de proxy. Sin embargo, el sistema puede rastrear el verdadero vínculo de contribución, lo que hace que este método sea completamente ineficaz. Esto prueba la robustez de la verificación en cadena de Proof of Attribution.

A través de estos experimentos, he llegado a una conclusión clara: en la plataforma OpenLedger, cualquier forma de "trampa" es difícil de obtener beneficios reales. Ya sea inundación de contenido, falsificación de originalidad, uso de información sensible o aprovecharse de la fama, el sistema los identificará y detendrá.

Por otro lado, la plataforma fomenta la creación de contenido de alta calidad y modelos LoRA dirigidos a escenarios específicos. Solo el contenido que realmente tiene valor y se invoca con frecuencia puede obtener ingresos significativos en la distribución de beneficios. Este mecanismo no solo protege los intereses de los creadores, sino que también asegura la calidad general del contenido en la plataforma.

En general, el mecanismo de prueba de atribución de OpenLedger demuestra su gran capacidad para prevenir el fraude. Para los creadores de contenido, concentrarse en ofrecer contenido de alta calidad y valor es la dirección correcta para tener éxito en esta plataforma.