Недавно я увидел, что на какой-то платформе InfoFi в массовом порядке изменили систему ранжирования пользователей и баллов, и у многих счетов на таблице чемпионатов баллы были снижены.

С точки зрения здоровья платформы, эта волна очистительных операций действительно необходима. В конце концов, любая система стимулов будет привлекать охотников за выгодами, и регулярная очистка может поддерживать экологическую справедливость.

Но проблема в том, что такие алгоритмические фильтры трудно сделать на 100% точными. Когда вы используете модели машинного обучения для определения аномального поведения, всегда будет существовать вероятность ошибок. Пользователи, которые действительно серьезно создают контент, могут быть случайно затронуты системой, если некоторые их модели поведения совпадают с аномальными характеристиками.

Это классическая дилемма управления платформой Web3: либо позволить мошенникам разрушать экосистему, либо строго очищать, но нести риск ошибочных блокировок. В настоящее время платформа выбрала второй вариант, но то, как будет установлена система апелляций и как будет оптимизирована точность алгоритмов обнаружения, может быть более важным, чем само это очищение.