Нещодавно хтось поставив під сумнів механізм розподілу OpenLedger, вважаючи, що його система, заснована на доказах причиновості, може мати вразливості. Щоб перевірити це припущення, я провів ряд експериментів, намагаючись різними способами протестувати здатність системи до захисту від шахрайства. Ось п’ять спроб та їх результати:

1. Тест на навантаження даними:
Завантажено велику кількість контенту з копіюванням і вставкою з Інтернету. У результаті система швидко виявила це і відмовила, причини: "джерело невідоме/дані повторюються". Це свідчить про те, що механізм перевірки платформи та система голосування громади можуть ефективно перешкоджати низькоякісному контенту.

2. Експеримент з псевдоновим контентом:
Після незначного переписування наявних FAQ їх слід завантажити. Хоча частина матеріалів пройшла перевірку, через низьку якість їх майже не використовували, тому не вдалося отримати доходи. Це відображає те, що система тісно пов'язує якість контенту з його фактичним використанням.

3. Тест на заповнення чутливої інформації:
Спроба завантажити дані, що містять чутливу інформацію, таку як номер телефону, номер посвідчення особи тощо. Система негайно відмовляє та видає попередження про обліковий запис. Це підкреслює суворі вимоги платформи до відповідності даним.

4. Експеримент з насичення ключовими словами:
Використовуйте популярні ключові слова для назви моделей LoRA, такі як "ChatGPT Pro" тощо. Хоча в короткостроковій перспективі це принесло деяку кількість кліків, але дуже швидко було позначено як порушення і знято з продажу. Це свідчить про те, що ефективний механізм чорного списку платформи може стримувати таку поведінку.

5. Спроба підробки маршруту розподілу:
Спроба підробити шлях виклику через агентський скрипт. Однак система може відстежити справжній ланцюг внесків, що робить цей метод абсолютно неефективним. Це доводить потужність онлайнової перевірки Proof of Attribution.

В результаті цих експериментів я зробив чіткий висновок: на платформі OpenLedger будь-які форми "викручування" важко призводять до реального доходу. Незалежно від того, чи це спам, підробка оригіналу, використання чутливої інформації чи слідування за модою, система їх виявляє та припиняє.

З іншого боку, платформа заохочує створення високоякісного контенту та моделей LoRA, спрямованих на конкретні сценарії. Тільки справді цінний контент, який часто викликається, може отримувати значний дохід у системі розподілу. Ця механіка не лише захищає інтереси творців, але й гарантує загальну якість контенту на платформі.

В цілому, механізм доказу приналежності OpenLedger демонструє свою потужну здатність запобігати шахрайству. Для творців контенту зосередження зусиль на наданні високоякісного та цінного контенту є правильним напрямком для досягнення успіху на цій платформі.