Proof of Read? ChatGPT は ReadON が Wool Party を倒すのに役立つでしょうか?
「ReadON が OpenAI の人工知能チャット AI プロトタイプ ChatGPT を初めて使用し、ユーザーに新しい対話方法を提供していることがわかりました。さらに、ReadON は新しいブロックチェーン証明メカニズム「Proof of Read」も導入しており、 「ユーザーの読書行動を証明し、実際に読んだユーザーに報酬を提供します。これら 2 つの技術を組み合わせることで、ReadON はコンテンツ分野におけるブロックチェーン技術の応用に新たな可能性をもたらします。」
OpenAI は最近、ユーザーと瞬時に会話を行い、ユーザーに流暢な回答を提供できる人工知能チャット AI プロトタイプである ChatGPT を発表しました。 ChatGPT は、さまざまな自然言語の理解と生成タスクに役立つ強力かつ効率的な自然言語生成モデルです。
私たちは、ReadON がこのテクノロジーと製品を組み合わせることに率先して取り組み、Proof of Read を改善するために使用されるツールである Sphinx 製品を発売しました。このメカニズムは、ユーザーに新しい対話方法を提供するだけでなく、より多くの人々に対話を可能にします。 AIGCテクノロジーとブロックチェーンの世界を組み合わせる可能性。
ブロックチェーン技術の開発を通じて、Proof of Authority、Proof of Burn、Proof of Capacity など、多くの新しい証明メカニズムが提案されてきました。これらの仕組みはそれぞれに特徴があり、常にブロックチェーン技術の進歩を促進しています。徐々に、人々はより多くの証明メカニズムを探索し、より多くの応用シナリオを模索し始めました。 ReadON が開始した「Proof of Read」メカニズムは、コンテンツを読み取るための新しいプルーフ メカニズムです。 AIGC テクノロジーを使用してクイズをランダムに生成することで、ReadON はユーザーの読書行動を効率的に検証し、対応する報酬をユーザーに提供できます。著者は、この証明メカニズムの出現により、コンテンツ分野におけるブロックチェーン技術の応用に新たな可能性が生まれると考えています。
ReadON は、Web3 分散型コンテンツ配信および集約プラットフォームです。ReadON の Proof of Read メカニズムでは、ユーザーが実際に記事を読んだことを証明するために、記事を読むときに特定の操作を完了する必要があり、実際に読んだユーザーにトークン報酬を提供します。この技術をコンテンツプラットフォームや広告プラットフォームに応用することで、ユーザーが実際に広告や記事を読んだことを証明し、広告主や著作者に広告価値を高めるメリットを提供することができます。このように、ReadON プラットフォームは優れたコンテンツを効果的に提供するだけでなく、ユーザーにインセンティブを提供し、コミュニティの健全な発展と成長を促進します。
著者は、ReadON では、Game-Fi のメカニズムとシステムがデジタル読書行動を再形成するために使用され、Read トークンがユーザーに記事を読む動機を与える報酬として使用されていることを学びました。多くの Game-Fi プロジェクトでは、マイニング コインはマイニングと販売としてのみ存在しており、多くのプロジェクトが死のスパイラルに陥っています。しかし、ReadON では、READ トークンは経済モデルで重要な役割を果たすだけでなく、流通モデルの最適化と構築にも大きな意味をもたらします。報酬の本質である READ トークンは、ユーザーが読書行動を通じて ReadON に大量のデータ サポートを提供するためであり、これらのデータには再投稿、いいね、コメント、ページ滞在などが含まれ、ReadON の配信モデル AI が多くのトレーニングを受け、急速に改善します。
しかし、Game-fi プロジェクトにとって、ユーザーの実際の読書行動をどのように判断するかは重要な部分です。不正防止のプロセスでは、不正行為の疑いのある人物の発見→不正行為の分析→不正行為かどうかの判断→対処という攻撃と防御のバージョンアップが循環的に行われます。従来の分野では不正行為対策のロジックに遅れがあり、大きなリスクにさらされていることがわかります。したがって、ReadON は、リスクにさらされるリスクを最小限に抑えるために、より高度な不正防止システムの構築に取り組んでいます。
多くの不正行為は一般ユーザーにとって極めて不公平であり、経済モデルに取り返しのつかない損害を引き起こす可能性があるため、著者は不正行為対策がすべてのブロックチェーン プロジェクトにおいて重要な要素であり、現在 Read-Fi における共通の課題であると信じています。持っている：
ユーザーがコンテンツを読んだことを効果的に検証できません。
マシンの動作を厳密に識別することはできません。
さまざまなユーザーが理解しているコンテンツの深さを区別することは不可能です。
ReadON チームには不正行為対策の豊富な経験がありますが、依然として課題に直面しています。上記の一般的な問題を解決するために、ChatGPT に基づいた製品である ReadON によって発売された Sphinx は、記事の内容をインテリジェントに分析し、対応するクイズを生成することができ、ユーザーは質問に答えることで Proof of Read を実行できます。 Sphinx は、非常に低コストで Proof of Reading のゴールド コンテンツを大幅に増加させ、Proof of Work を Proof of Reading に変えることができます。この革新的なテクノロジーの出現により、Proof of Read の中核となる問題、つまり攻撃と防御のロジックが解決されます。 AIGC テクノロジーを使用して質問をランダムに生成することで、不正行為防止のヒステリシス問題が解消され、不正行為者の不正行為コストが増加し、攻撃と防御のロジックが攻撃のロジックに変換されます。
Sphinx の運用環境を見てみましょう。
まず、Web サイト readon.me/lab/sphinx にアクセスします。
ReadON プログラムに関する公式情報は、Web サイトの右上隅にあるリンクをクリックしてご覧ください。
Web サイトの下部にあるニュースとクイズの情報は、ReadON アプリのコンテンツに基づいています。
つまり、readon.me/lab/sphinx にアクセスして Sphinx に関する情報を確認し、ReadON アプリ内のニュースとクイズのコンテンツを読んでください。
任意の記事をクリックするとクイズのリンクに入ることができます。開くをクリックした後のクイズの表示を見てみましょう
たとえば、写真では 6000 ワードを超える記事 (「DeFi に触発された債務危機が分散型金融業者 Maple Finance の 5,400 万ドル FTX による DeFi 暗号融資にとって何を意味するか」というタイトルの Coindesk の記事) を選択しています。 - 質問を手動で要約して発行するには、多大な労力と時間がかかります。ただし、ReadON は Sphinx ツールを使用してあらゆる記事に対する質問を迅速に生成できるため、Proof of Read の概念が実現可能になります。
次に、右側で正しいと思われる答えを選択し、送信をクリックします。システムは私たちの選択が正しいかどうかを自動的に判断し、正しい選択肢を提示します。これにより、読解力を迅速に検証し、Proof of Read のためのデータサポートを提供できます。
Sphinx の事例を通じて、話題を不正行為対策に戻しますが、Web3 では、私たちの活動の多くに暗号通貨の取引が含まれます。こうした取引において不正行為があった場合、双方に損失が生じます。そのため、Web3ではWeb2に比べて取引の公平性や安全性を確保するために不正行為対策の重要性が高く、また、Web2ではデータが集中サーバー上に保管されるため、適度なセキュリティを設定することが可能です。不正行為を防ぐための対策。しかし、web3 ではデータが分散型ブロックチェーン ネットワークに保存されるため、データを効果的に保護することが困難です。したがって、ブロックチェーンアプリケーションでは不正行為の防止が重要な問題となっています。
Qutoutiao は Web2 で読み込んでお金を稼ぐという性質を持つアプリですが、どのように不正行為を防止しているのか分析してみましょう｡ユーザーが投稿したコンテンツを審査・監視することで不正行為防止機能を実装しています。ユーザーが違法なコンテンツを公開したことが判明した場合、システムは自動的にユーザーのアカウントを禁止し、違法なコンテンツを削除します。また、実際の信頼できるデバイス環境情報を取得し、アンチチートの精度を向上させるために、企業に依存しないアンチチート SDK を開発しました。さらに、Qutoutiao はサードパーティのテクニカル サービス プロバイダーの支援も利用して、不正行為防止機能を向上させています。
通常、アンチチート SDK には、一般的に使用されるアンチチート アルゴリズムが含まれており、ユーザーがチート ツールを使用したかどうかを検出したり、ユーザーの行動を分析して異常を検出したりするために使用できます。たとえば、アンチチート SDK を使用すると、ユーザーがゲームの結果を変更するチート ツールを使用したかどうかを検出したり、ユーザーのクリック動作を分析して不正行為を検出したりできます。
実際の実装では、開発者はソフトウェアまたはゲームに不正行為対策 SDK を統合し、検出または分析のためにその中のアルゴリズムを呼び出す必要があります。たとえば、ゲームでは、開発者はアンチチート SDK を使用して、ユーザーがチート ツールを使用したかどうかを検出したり、ユーザーのクリック動作を分析して不正行為を発見したりできます。ユーザーが不正ツールの使用やその他の不正行為を行ったことが判明した場合、開発者は独自のビジネスルールに従って、ユーザーアカウントの禁止や不正コンテンツの削除などの対応措置を講じることができます。
つまり、開発者はアンチチートSDKを利用することで、より簡単に自身のソフトウェアやゲームにアンチチート機能を実装することができ、作品の公平性や信頼性を守ることができます。
では、なぜアンチチート SDK がそれほど重要なのか、その主な理由は次のとおりです。
ビジネスから切り離されています。多くの企業の不正行為対策は、自社でデータを収集せず、業務データに依存して分析を行っており、確かに不正対策は可能ですが、業務データの量が多く、機器情報が不完全で、ユーザーの行動も多様であり、データ形式を統一できない、またはビジネス分野の変更が不正行為対策チームにまったく通知されない可能性があり、ポリシーが失敗する可能性があります。ビジネスから独立したアンチチートSDKにより、データ形式が統一されるだけでなく、新機能のリリースもより自由になり、戦略の制御性と維持が容易になります。
本物で信頼できるデバイス環境を手に入れましょう。ビジネス データは通常、システム インターフェイスを直接呼び出してデバイス環境パラメータを取得しますが、これらのパラメータはフックによって非常に簡単に改ざんされます。システム パラメータを変更できる特殊なマシン変更ツールが多数存在します。そのため、システム パラメータを保護するために、このレベルの変更を特定する必要があるか、バイパスするか他の方法を使用して実際の信頼できるデバイス環境データを取得するには、独立した専門的な SDK が必要です。
デバイスの指紋。独自の SDK を使用すると、一意のデバイス識別を行うことができます。モバイルセキュリティに限らずモバイル分野では、デバイスのフィンガープリントは不正行為対策だけでなく、ビジネスデータの統計や製品戦略の策定においても非常に重要な役割を果たしています（例えば、1台のデバイスは1つのイベントにしか参加できないなど）。 、広告、新しいチャンネルなど。
Anti-Cheat SDK は、次の 2 つの最も重要なタスクを実行します。
デバイスを一意に識別するために、サーバー側のアルゴリズムと組み合わせてデバイスのフィンガープリントと tuid を生成します。
クライアント環境パラメータをレポートして、偽のデバイスを特定し、デバイス情報を変更します。 SDK によって収集されるパラメータは、起動時間、音量、光の知覚など、明示的なものになる傾向があります。これらのパラメーターは国家安全保障コンプライアンス要件を満たしており、一部のパラメーターはユーザーの同意がある場合にのみ取得されます。 1 回のセッションで大量の繰り返し取得が行われることはなく、これらのパラメーターに応じて、エミュレーター、ジェイルブレイク、パラメーターの集約などのさまざまな戦略を立てて、偽のデバイスを識別できます。
Anti-cheat SDK (Anti-cheat SDK) の基本ロジックは、ゲーム内の不正行為を検出することであることを理解するのは難しくありません。通常、これには、ゲームの実行中に実行される事前に書かれたコードが含まれており、ゲーム プロセスや、メモリ使用量、プロセッサ使用量、ネットワーク接続などのゲーム デバイス上のさまざまなインジケーターを検出します。異常な状況が見つかった場合、アンチチート SDK はゲーム開発者によるさらなる処理のためにこれらの状況を報告します。
Qutoutiao にとって不正行為対策は非常に重要ですが、不正行為対策 SDK が検出できるのはユーザーの不正行為のみであり、ユーザーが本当に広告に注意を払ったかどうかを判断できないことは、それほど難しくありません。これにより問題が発生します。ユーザーが不正行為をしていなくても、実際に広告に注意を払っていない場合、広告の価値は大幅に低下します。したがって、Qutoutiao は広告の効果を確保するために、ユーザーの注意力と読解力を判断するためのより高度な技術を開発する必要があるかもしれません。
ただし、Web3 の ReadON が Proof of Read メカニズムを初めて使用していることがわかります。これは、ユーザーの注意力を向上させ、それによって注意力の経済の価値を高めるアプリケーション シナリオである可能性があります。
「アテンションエコノミーとは、何かを得る代わりに人々の注意を希少なリソースとして扱う経済モデルを指します。広告において、アテンションエコノミーとは、広告主が潜在的な顧客の注意を引くためにお金を支払う方法を指します。広告主はユーザーを引き付けるためにさまざまな手段を使用します「注目を集めることで、ユーザーに広告を見てもらい、このプロセスにおいて、ユーザーの注目が広告主の収入源となります。注目の経済 これは、広告主が広告を効果的に掲載するのに役立ち、広告主が報酬を得るのにも役立ちます。」
著者の意見では、Proof of Read はユーザーの読解力を判断するために広く使用できるだけでなく、広告の価値を大幅に高め、ウール パーティーの出現を実際に回避することができます。そのため、ReadON は、Game-fi 特性を備えたいわゆるデススパイラルを打破できるアプリの 1 つになる可能性が非常に高いです。
もちろん、Proof of Read の価値は広告価値の向上に限定されません。以下に、さらにいくつかのビジョンと使用シナリオを示します。
1. ニュースメディアの信頼性を向上させるために、ニュースメディア分野の信頼できる読書統計を提供します。
2. 学習者の読解能力をより適切に評価できるよう、教育分野に信頼できるオンライン読解テストを提供します。
3. プラットフォーム運営者がコンテンツに対するユーザーの関心をより適切に評価できるように、オンライン プラットフォームの信頼できるユーザー エンゲージメント統計を提供します。
4. プラットフォーム運営者がユーザーのニーズや好みをよりよく理解できるように、ネットワーク プラットフォームに信頼できるユーザー情報収集メカニズムを提供します。
5. 開発者がスマート コントラクトの信頼性をより適切に評価できるように、スマート コントラクトの信頼できる実行チェック メカニズムを提供します。
Web2 ユーザーが Web3 の世界に参入する際の最大の障害は、Web2 ユーザーが Web3 の世界に参入するための知識レベルです。 Proof of Read メカニズムの下では、Sphinx ツールは本質的にファインマン学習法であり、人々が新しい情報をより効果的に理解して記憶できるようにすることを目的としています。この方法では、単に丸暗記するのではなく、新しい知識を深く理解する参加型の方法に重点を置いています。 Proof of Read を使用して、読んで学習したことを証明し、ファインマン学習法と組み合わせて使用すると、Web2 ユーザーの知識レベルの向上に役立ちます。この想像力の点と組み合わせると、ReadON は将来、web2 と web3 の間のトラフィック ブリッジとして機能する可能性があります。
ブロックチェーン技術は長い進歩を遂げ、多くの分野で大きな成果を上げています。ブロックチェーン技術を通じて、人々はより安全で透明性のある分散型のデータストレージとトランザクションを実現できます。
今後、金融、物流、行政、医療など、より多くの分野でブロックチェーン技術が活用されることが予想されます。さらに、ブロックチェーン技術の継続的な改善と完成により、人々にさらに多くの可能性と想像力の余地をもたらすでしょう。
より多くの web2 ユーザーが web3 の世界に参加し、ブロックチェーン技術の開発を共同で推進できることが期待されています。
