Recentemente vi uma plataforma InfoFi a realizar grandes ajustes no sistema de classificação e pontos dos utilizadores, e as pontuações de várias contas na tabela de classificação do torneio foram reduzidas.

Do ponto de vista da saúde da plataforma, esta onda de operações de limpeza é realmente necessária. Afinal, qualquer mecanismo de incentivo atrai aproveitadores, e uma limpeza regular pode manter a equidade do ecossistema.

Mas o problema é que - é muito difícil alcançar 100% de precisão com esse tipo de triagem algorítmica. Quando você usa modelos de aprendizado de máquina para identificar comportamentos anômalos, sempre haverá uma taxa de erro. Aqueles usuários que estão realmente levando a sério a criação de conteúdo podem ser prejudicados pelo sistema porque certos padrões de comportamento coincidentemente se encaixam nas características anômalas.

Esta é a clássica armadilha da governança da plataforma Web3: ou se permite que os bots destruam o ecossistema, ou se faz uma limpeza rigorosa, mas assumindo o risco de danos colaterais. Até agora, a plataforma optou pela segunda opção, mas como estabelecer um mecanismo de apelação e como otimizar a precisão dos algoritmos de detecção podem ser questões ainda mais importantes do que a limpeza em si.