最近、OpenLedgerの分配メカニズムに疑問が呈されており、帰属証明に基づくシステムには欠陥がある可能性があると考えられています。この推測を検証するために、私は一連の実験を行い、さまざまな方法でシステムの不正防止能力をテストしようとしました。以下は5つの試みとその結果です：

1. データ水増しテスト：
大量のコピー＆ペーストされたネットQ&Aコンテンツがアップロードされました。その結果、システムに迅速に識別され、"出所不明/データの重複"という理由で拒否されました。これは、プラットフォームの審査メカニズムとコミュニティ投票システムが低品質のコンテンツを効果的に遮断できることを示しています。

2. 似非オリジナルコンテンツ実験：
既存のFAQを少し書き直してアップロードします。いくつかの内容は審査を通過しましたが、質が悪いためほとんど使用されず、収益分配を得ることができませんでした。これは、システムがコンテンツの質と実際の使用を密接に関連付けていることを反映しています。

3. センシティブ情報フィリングテスト：
電話番号、身分証明書番号などの機密情報を含むデータのアップロードを試みました。システムは直ちに拒否し、アカウントに警告を発しました。これは、プラットフォームのデータコンプライアンスに対する厳格な要求を浮き彫りにしています。

4. キーワードスタッフィング実験：
人気のキーワードを使用してLoRAモデルに名前を付ける、例えば「ChatGPT Pro」など。短期間でいくつかのクリックを獲得したが、すぐに違反としてマークされ、削除された。これは、プラットフォームの効果的なブラックリストメカニズムがこのような行動を抑制できることを示している。

5. 収益分配ルーティングの偽造試行：
代理スクリプトを使用して呼び出しパスを偽造しようとしました。しかし、システムは実際の貢献リンクを追跡できるため、この方法は完全に無効です。これは、アトリビューションの証明のオンチェーン検証の強力さを証明しています。

これらの実験を通じて、私は明確な結論に達しました：OpenLedgerプラットフォーム上では、あらゆる形の「抜け道」行為が実際の利益を得ることは難しいです。水増し、オリジナルの偽造、センシティブな情報の利用、または熱に乗ることなど、すべてがシステムによって識別され、阻止されます。

逆に、プラットフォームが奨励するのは、高品質で特定のシーンに特化したコンテンツとLoRAモデルの制作です。本当に価値があり、頻繁に呼び出されるコンテンツだけが、収益分配でまとまった利益を得ることができます。このメカニズムは、クリエイターの利益を保護するだけでなく、プラットフォームのコンテンツ全体の質を確保します。

全体として、OpenLedgerの帰属証明メカニズムは、不正防止におけるその強力な能力を示しています。コンテンツクリエイターにとって、高品質で価値のあるコンテンツを提供することに集中することが、このプラットフォームで成功を収めるための正しい方向性です。