Gần đây thấy một nền tảng InfoFi nào đó điều chỉnh quy mô lớn hệ thống xếp hạng và điểm số của người dùng, nhiều tài khoản trên bảng xếp hạng giải đấu đã bị giảm điểm.

Xét từ góc độ sức khỏe của nền tảng, việc làm sạch này thực sự là cần thiết. Dù sao thì bất kỳ cơ chế khuyến khích nào cũng sẽ thu hút những người khai thác lợi ích, việc làm sạch định kỳ có thể duy trì tính công bằng của hệ sinh thái.

Nhưng vấn đề là - việc sàng lọc bằng thuật toán loại này rất khó để đạt độ chính xác 100%. Khi bạn sử dụng mô hình học máy để nhận diện hành vi bất thường, luôn luôn có một tỷ lệ sai sót nhất định. Những người thực sự nghiêm túc trong việc sáng tạo nội dung có thể bị hệ thống nhầm lẫn chỉ vì một số mô hình hành vi trùng khớp với các đặc điểm bất thường.

Đây chính là tình huống khó xử kinh điển trong quản trị nền tảng Web3: hoặc là thả lỏng cho những kẻ gian lận hoành hành phá hủy hệ sinh thái, hoặc là dọn dẹp nghiêm ngặt nhưng phải chấp nhận rủi ro làm tổn thương những người vô tội. Hiện tại có vẻ như nền tảng đã chọn phương án thứ hai, nhưng việc sau đó xây dựng cơ chế khiếu nại, cách tối ưu hóa độ chính xác của thuật toán phát hiện có thể còn đáng chú ý hơn cả việc dọn dẹp lần này.