最近、あるInfoFiプラットフォームがユーザーランキングとポイントシステムを大規模に調整したのを見ました。トーナメントランキングでは、多くのアカウントのスコアが削減されました。

プラットフォームの健康度の観点から見ると、この一連のクリーンアップ作業は確かに必要です。結局のところ、どんなインセンティブメカニズムも羊毛党を引き寄せるため、定期的な洗浄はエコシステムの公平性を維持することができます。

しかし問題は——このようなアルゴリズムによるスクリーニングは、100%の精度を達成することが非常に難しいということです。機械学習モデルを使用して異常な行動を識別する際には、常に誤判定率が存在します。実際にコンテンツを真剣に作成しているユーザーは、特定の行動パターンが偶然に異常な特徴に一致するために、システムに誤って傷つけられる可能性があります。

これがWeb3プラットフォームのガバナンスにおける古典的なジレンマです：放置してボットが生態系を破壊するか、厳しく取り締まって誤傷のリスクを負うか。現時点では、プラットフォームは後者を選択したようですが、その後の申立てメカニズムの構築や、検出アルゴリズムの精度を最適化する方法は、この清掃自体よりも注目に値するかもしれません。