Baru-baru ini saya melihat platform InfoFi tertentu melakukan penyesuaian besar-besaran pada sistem peringkat dan poin pengguna, banyak akun di papan peringkat turnamen yang skornya dipotong.

Dari sudut pandang kesehatan platform, tindakan pembersihan ini memang diperlukan. Setelah semua, setiap mekanisme insentif akan menarik para pemain yang mencari keuntungan, pembersihan secara berkala dapat menjaga keadilan ekosistem.

Tapi masalahnya adalah—penyaringan algoritma semacam ini sulit untuk mencapai ketepatan seratus persen. Ketika Anda menggunakan model pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi perilaku anomali, akan selalu ada tingkat kesalahan yang ada. Pengguna yang benar-benar serius menciptakan konten mungkin secara kebetulan terkena dampak negatif oleh sistem karena beberapa pola perilaku mereka cocok dengan karakteristik anomali.

Inilah dilema klasik dalam pemerintahan platform Web3: membiarkan penyalahguna merusak ekosistem, atau membersihkan secara ketat namun menanggung risiko kesalahan. Saat ini, tampaknya platform memilih yang kedua, tetapi bagaimana membangun mekanisme pengaduan ke depan, serta bagaimana mengoptimalkan akurasi algoritma deteksi, mungkin lebih layak diperhatikan daripada pembersihan ini sendiri.