읽기 증명?ChatGPT가 ReadON이 Wool Party를 물리치는 데 도움이 될 수 있습니까?
"우리는 ReadON이 OpenAI의 인공 지능 채팅 AI 프로토타입 ChatGPT를 처음으로 사용하여 사용자에게 새로운 상호 작용 방식을 제공한다는 것을 확인했습니다. 또한 ReadON은 새로운 블록체인 증명 메커니즘인 "Proof of Read"도 도입했습니다. 사용자의 독서 행동을 증명하고 실제로 읽은 사용자에게 보상을 제공합니다. 이 두 가지 기술을 결합하여 ReadON은 콘텐츠 분야에서 블록체인 기술의 새로운 적용 가능성을 제공합니다."
OpenAI는 최근 사용자와 즉각적인 대화를 하고 사용자에게 유창한 답변을 제공할 수 있는 인공 지능 채팅 AI 프로토타입인 ChatGPT를 출시했습니다. ChatGPT는 다양한 자연어 이해 및 생성 작업에 도움을 줄 수 있는 강력하고 효율적인 자연어 생성 모델입니다.
우리는 ReadON이 이 기술을 제품과 결합하는 데 앞장서고, Proof of Read를 개선하는 데 사용되는 도구인 Sphinx 제품을 출시하는 것을 보았습니다.이 메커니즘은 사용자에게 새로운 상호 작용 방식을 제공할 뿐만 아니라 더 많은 사람들이 AIGC 기술과 블록체인 세계의 결합 가능성.
블록체인 기술의 발전을 통해 권한 증명, 소각 증명, 용량 증명 등과 같은 많은 새로운 증명 메커니즘이 제안되었습니다. 이러한 메커니즘에는 고유한 특성이 있으며 블록체인 기술의 발전을 지속적으로 촉진하고 있습니다. 점차적으로 사람들은 더 많은 증명 메커니즘을 탐색하고 더 많은 응용 시나리오를 찾기 시작했습니다. ReadON에서 시작한 "읽기 증명" 메커니즘은 콘텐츠 읽기를 위한 새로운 증명 메커니즘입니다. AIGC 기술을 사용하여 무작위로 퀴즈를 생성함으로써 ReadON은 사용자의 읽기 행동을 효율적으로 확인하고 사용자에게 해당 보상을 제공할 수 있습니다. 저자는 이러한 증명 메커니즘의 등장이 콘텐츠 분야에 블록체인 기술을 적용할 수 있는 새로운 가능성을 제공한다고 믿는다.
ReadON은 web3 분산 콘텐츠 배포 및 집계 플랫폼입니다.ReadON의 읽기 증명 메커니즘은 사용자가 기사를 읽을 때 특정 작업을 완료하여 사용자가 실제로 기사를 읽었음을 증명하고 실제로 읽은 사용자에게 토큰 보상을 제공합니다. 이 기술을 콘텐츠 플랫폼이나 광고 플랫폼에 적용하여 사용자가 실제로 광고나 기사를 읽었음을 증명하고, 광고주나 작가에게는 광고 가치를 높일 수 있는 혜택을 제공할 수 있습니다. 이와 같이 ReadON 플랫폼은 우수한 콘텐츠를 효과적으로 제공할 수 있을 뿐만 아니라 사용자에게 인센티브를 제공하여 커뮤니티의 건전한 발전과 성장을 촉진합니다.
저자는 ReadON에서 Game-Fi 메커니즘과 시스템을 사용하여 디지털 읽기 행동을 재구성하고 읽기 토큰을 보상으로 사용하여 사용자가 기사를 읽도록 동기를 부여한다는 사실을 알게 되었습니다. 많은 Game-Fi 프로젝트에서 마이닝 코인은 채굴 및 판매로만 존재하며 많은 프로젝트가 죽음의 소용돌이에 빠지게 합니다. 그러나 ReadON에서 READ 토큰은 경제 모델에서 중요한 역할을 할 뿐만 아니라 분배 모델의 최적화 및 구축에 큰 의미를 부여합니다. 보상의 본질인 READ 토큰은 사용자가 읽기 행동을 통해 ReadON에 대한 방대한 데이터 지원을 제공하기 때문입니다. 빠르게 개선합니다.
하지만 Game-fi 프로젝트에서는 사용자의 실제 읽기 행동을 어떻게 판단하느냐가 중요한 부분입니다. 부정 행위를 방지하는 과정에서 공격과 방어는 주기적인 업그레이드 프로세스입니다. 의심되는 부정 행위자 발견 - 부정 행위 행동 분석 - 부정 행위 여부 판단 - 처리. 전통적인 분야의 부정 행위 방지 논리에 시차가 있고 엄청난 위험 노출이 있음을 알 수 있습니다. 따라서 ReadON은 위험 노출을 최소화하기 위해 보다 진보된 사기 방지 시스템을 구축하기 위해 노력하고 있습니다.
다수의 부정 행위는 일반 사용자에게 극도로 불공평하며 경제 모델에 돌이킬 수 없는 피해를 줄 것이므로 저자는 부정 행위 방지가 모든 블록체인 프로젝트에서 중요한 연결 고리이며 현재 Read-Fi에서 일반적인 문제라고 생각합니다. 가지다:
사용자가 콘텐츠를 읽었는지 효과적으로 확인할 수 없습니다.
기계 동작을 강력하게 식별할 수 없습니다.
서로 다른 사용자가 이해하는 콘텐츠의 깊이를 구별하는 것은 불가능합니다.
ReadON 팀은 광범위한 사기 방지 경험을 가지고 있지만 여전히 문제에 직면해 있습니다. 위의 일반적인 문제를 해결하기 위해 ChatGPT 기반 제품인 ReadON에서 출시한 Sphinx는 기사 내용을 지능적으로 분석하고 해당 퀴즈를 생성할 수 있으며 사용자는 질문에 답하여 읽기 증명을 수행할 수 있습니다. Sphinx는 매우 저렴한 비용으로 독서 증명의 금 함량을 크게 높여 작업 증명을 독서 증명으로 전환할 수 있습니다. 이 혁신적인 기술의 등장은 읽기 증명의 핵심 문제인 공격 및 방어 로직을 해결합니다. AIGC 기술을 사용하여 무작위로 질문을 생성하여 부정 행위 방지의 히스테리시스 문제를 제거하고 부정 행위자의 부정 행위 비용을 높이고 공수 논리를 공격 논리로 변환합니다.
Sphinx의 프로덕션 사용을 살펴보겠습니다.
먼저 readon.me/lab/sphinx 웹 사이트를 방문하십시오.
ReadON 프로그램에 대한 공식 정보는 웹사이트의 오른쪽 상단에 있는 링크를 클릭하면 확인할 수 있습니다.
웹사이트 하단의 뉴스 및 퀴즈 정보는 ReadON 앱의 콘텐츠에서 가져옵니다.
즉, readon.me/lab/sphinx를 방문하여 Sphinx에 대한 정보를 보고 뉴스 및 퀴즈에서 ReadON 앱 내의 콘텐츠를 읽으십시오.
아무 글이나 클릭하면 퀴즈 링크로 들어갈 수 있고, 열기 클릭 후 퀴즈 표시를 보자
예를 들어, 사진에서 우리는 6000단어가 넘는 기사를 선택했습니다(Coindesk 기사 "What DeFi-Inspired Debt Crisis Means for DeFi Crypto Lending by Decentralized Finance Lender Maple Finance's $54M FTX"). -질문을 수동으로 요약하고 발행하는 데 소모적이고 노동 집약적입니다.그러나 ReadON은 읽기 증명의 개념을 실현 가능한 Sphinx 도구를 사용하여 모든 기사에 대한 질문을 빠르게 생성할 수 있습니다.
다음으로 오른쪽에서 정답이라고 생각하는 답을 선택하고 제출을 클릭합니다. 시스템은 우리의 선택이 올바른지 자동으로 판단하고 올바른 옵션을 알려줍니다. 이런 식으로 우리는 우리의 독해 능력을 빠르게 검증할 수 있고 읽기 증명에 대한 데이터 지원을 제공할 수 있습니다.
Sphinx의 경우를 통해 부정 행위 방지로 주제를 다시 가져오고 Web3에서는 많은 활동에 암호 화폐 거래가 포함될 것입니다. 이러한 거래에서 부정 행위가 있으면 양 당사자 모두에게 손실이 발생합니다. 따라서 Web2와 비교하여 Web3에서는 거래의 공정성과 보안성을 확보하기 위해 부정행위 방지의 중요성이 더 높으며, Web2에서는 데이터가 중앙집중식 서버에 저장되기 때문에 합리적인 Security 설정이 가능하다. 부정 행위를 방지하기 위한 조치. 그러나 web3에서는 데이터가 분산된 블록체인 네트워크에 저장되기 때문에 데이터를 효과적으로 보호하기 어렵습니다. 따라서 부정 행위 방지는 블록체인 응용 프로그램에서 중요한 문제가 되었습니다.
Qutoutiao는 web2에서 읽기로 돈을 버는 속성을 가진 앱입니다. 사용자가 불법 콘텐츠를 게시한 것으로 밝혀지면 시스템은 자동으로 사용자의 계정을 차단하고 불법 콘텐츠를 삭제합니다. 또한 실제적이고 신뢰할 수 있는 장치 환경 정보를 얻고 부정 행위 방지의 정확도를 향상시키기 위해 비즈니스 독립적인 부정 행위 방지 SDK를 개발했습니다. 또한 Qutoutiao는 제3자 기술 서비스 제공업체의 도움을 받아 부정 행위 방지 기능을 개선합니다.
치트 방지 SDK에는 일반적으로 사용자가 치팅 도구를 사용했는지 여부를 감지하거나 사용자 행동을 분석하여 이상을 찾는 데 사용할 수 있는 일반적으로 사용되는 치트 방지 알고리즘이 포함되어 있습니다. 예를 들어 치트 방지 SDK를 사용하여 사용자가 게임 결과를 변경하는 치트 도구를 사용했는지 감지하거나 사용자의 클릭 동작을 분석하여 치트를 감지할 수 있습니다.
실제 구현에서 개발자는 소프트웨어 또는 게임에 부정 행위 방지 SDK를 통합하고 감지 또는 분석을 위해 알고리즘을 호출해야 합니다. 예를 들어 게임에서 개발자는 치트 방지 SDK를 사용하여 사용자가 치트 도구를 사용했는지 감지하거나 사용자의 클릭 행동을 분석하여 치트 행위를 발견할 수 있습니다. 사용자가 부정 행위 도구 또는 기타 부정 행위를 사용한 것으로 밝혀지면 개발자는 사용자 계정 차단, 부정 행위 콘텐츠 삭제 등과 같은 자체 비즈니스 규칙에 따라 상응하는 조치를 취할 수 있습니다.
요컨대, 안티 치트 SDK를 사용함으로써 개발자는 자신의 소프트웨어나 게임에 안티 치트 기능을 보다 쉽게 구현하여 작업의 공정성과 신뢰성을 보호할 수 있습니다.
따라서 치트 방지 SDK가 중요한 이유는 주로 다음과 같습니다.
비즈니스에서 분리되었습니다. 많은 기업의 Anti-cheating은 자체적으로 데이터를 수집하지 않고 비즈니스 데이터에 의존하여 분석합니다. 데이터 형식을 통일할 수 없거나 업종 변경으로 부정행위 방지팀에 전혀 알리지 않아 정책 실패로 이어질 수 있다. 비즈니스와 독립된 부정 행위 방지 SDK를 사용하면 데이터 형식이 통일될 뿐만 아니라 새로운 기능의 출시가 더 자유롭고 전략을 제어할 수 있고 유지 관리가 쉽습니다.
실제적이고 신뢰할 수 있는 장치 환경을 얻으십시오. 비즈니스 데이터는 일반적으로 시스템 인터페이스를 직접 호출하여 장치 환경 매개변수를 획득하지만 이러한 매개변수는 Hooks에 의해 조작되기 매우 쉽습니다.시스템 매개변수를 수정할 수 있는 특수 기계 수정 도구가 많이 있습니다.따라서 시스템 매개변수를 보호하기 위해 이 수준의 수정을 식별하거나 우회하거나 다른 방법을 사용하여 실제적이고 신뢰할 수 있는 장치 환경 데이터를 얻으려면 독립적인 전문 SDK가 필요합니다.
장치 지문. 자체 SDK를 사용하여 고유한 장치 식별을 수행할 수 있습니다. 모바일 보안에 국한되지 않는 모바일 분야에서 장치 지문은 부정 행위 방지뿐만 아니라 비즈니스 데이터 통계 및 제품 전략 수립(예: 단일 장치는 하나의 이벤트에만 참여할 수 있음)에 매우 중요한 역할을 합니다. , 광고, 새 채널 등.
Anti-Cheat SDK는 가장 중요한 두 가지 작업을 수행합니다.
장치를 고유하게 식별하기 위해 서버 측 알고리즘과 결합하여 장치 지문 및 tuid를 생성합니다.
잘못된 장치를 식별하고 장치 정보를 수정하기 위해 클라이언트 환경 매개변수를 보고합니다. SDK에서 수집한 매개변수는 부팅 시간, 볼륨, 빛 인식 등과 같이 명시적인 경향이 있습니다. 이러한 매개변수는 국가 보안 준수 요구 사항을 충족하며 일부 매개변수는 사용자의 동의가 있어야만 얻을 수 있습니다. 단일 세션에서 많은 수의 반복 획득이 이루어지지 않으며 이러한 매개 변수에 따라 에뮬레이터, 탈옥, 매개 변수 집계와 같은 다양한 전략을 통해 가짜 장치를 식별할 수 있습니다.
Anti-cheat SDK(Anti-cheat SDK)의 기본 논리는 게임 내 부정 행위를 감지하는 것이라고 보는 것은 어렵지 않습니다. 일반적으로 게임이 실행될 때 실행되는 미리 작성된 코드가 포함되어 있으며 메모리 사용량, 프로세서 사용량, 네트워크 연결 등과 같은 게임 장치의 게임 프로세스 및 다양한 지표를 감지합니다. 비정상적인 상황이 발견되면 치트 방지 SDK는 게임 개발자가 추가 처리할 수 있도록 이러한 상황을 보고합니다.
Qutoutiao는 부정 행위 방지가 매우 중요하지만 부정 행위 방지 SDK는 사용자의 부정 행위만 탐지할 수 있을 뿐 사용자가 실제로 광고에 주의를 기울였는지 판단할 수 없다는 사실을 찾는 것은 어렵지 않습니다. 이는 문제를 일으킵니다. 사용자가 속임수를 쓰지 않더라도 실제로 광고에 주의를 기울이지 않으면 광고의 가치가 크게 떨어집니다. 따라서 Qutoutiao는 광고의 효과를 보장하기 위해 사용자의 주의력과 독해력을 판단하기 위해 보다 발전된 기술을 개발해야 할 수도 있습니다.
그러나 우리는 Web3의 ReadON이 처음으로 읽기 증명 메커니즘을 사용한다는 것을 알 수 있습니다. 이는 사용자 주의를 향상시켜 주의 경제의 가치를 높이는 애플리케이션 시나리오일 가능성이 높습니다.
"관심 경제는 사람들의 관심을 희소한 자원으로 취급하여 무언가를 얻는 경제 모델을 말합니다. 광고에서 관심 경제는 광고주가 잠재 고객의 관심을 끌기 위해 지불하는 방식을 말합니다. 광고주는 사용자를 유치하기 위해 다양한 수단을 사용합니다. ' 주목, 사용자가 광고를 보게 하고, 이 과정에서 사용자의 관심은 광고주의 수입원이 됩니다. 관심 경제 광고주가 광고를 효과적으로 게재할 수 있도록 도울 수 있으며, 광고주가 수익을 얻는 데에도 도움이 될 수 있습니다."
저자의 의견에 따르면 Proof of Read는 사용자의 독해력을 판단하는 데 널리 사용될 수 있을 뿐만 아니라 광고 가치를 크게 높이고 양모 파티의 출현을 실제로 피할 수 있습니다. 따라서 ReadON은 Game-fi 속성으로 소위 죽음의 소용돌이를 깨뜨릴 수 있는 앱 중 하나가 될 수 있습니다.
물론 Proof of Read의 가치는 광고 가치를 높이는 데만 국한되지 않습니다. 다음은 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 몇 가지 추가 비전 및 사용 시나리오입니다.
1. 뉴스 매체의 신뢰도를 높이기 위해 뉴스 매체 분야에 대한 신뢰할 수 있는 열람 통계를 제공합니다.
2. 학습자의 읽기 능력을 보다 잘 평가할 수 있도록 교육 현장에서 신뢰할 수 있는 온라인 독해 테스트를 제공합니다.
3. 플랫폼 운영자가 콘텐츠에 대한 사용자의 관심을 더 잘 평가할 수 있도록 온라인 플랫폼에 대한 신뢰할 수 있는 사용자 참여 통계를 제공합니다.
4. 플랫폼 운영자가 사용자의 요구와 선호도를 더 잘 이해할 수 있도록 네트워크 플랫폼에 신뢰할 수 있는 사용자 정보 수집 메커니즘을 제공합니다.
5. 개발자가 스마트 계약의 신뢰성을 더 잘 평가할 수 있도록 스마트 계약에 대한 신뢰할 수 있는 실행 확인 메커니즘을 제공합니다.
web2 사용자가 Web3 세계에 진입하는 데 가장 큰 장애물은 web2 사용자가 web3 세계에 진입하기 위한 지식 수준입니다. Proof of Read 메커니즘에서 Sphinx 도구는 본질적으로 사람들이 새로운 정보를 보다 효과적으로 이해하고 기억하도록 돕는 것을 목표로 하는 Feynman 학습 방법입니다. 읽기 증명을 사용하여 읽고 배웠음을 증명하고 Feynman 학습 방법을 결합하면 Web2 사용자의 지식 수준을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.이러한 상상의 지점과 결합하여 ReadON은 향후 web2-web3 간의 트래픽 브리지 역할을 할 가능성이 높습니다.
블록체인 기술은 많은 분야에서 큰 성과를 거두며 먼 길을 왔습니다. 블록체인 기술을 통해 사람들은 보다 안전하고 투명하며 분산된 데이터 저장 및 트랜잭션을 달성할 수 있습니다.
앞으로 블록체인 기술이 금융, 물류, 정부, 의료 및 기타 분야와 같은 더 많은 분야에서 널리 사용될 것으로 기대할 수 있습니다. 또한 블록체인 기술의 지속적인 개선과 완성도는 사람들에게 더 많은 가능성과 상상의 여지를 가져다 줄 것입니다.
더 많은 web2 사용자가 web3의 세계에 참여하고 블록체인 기술 개발을 공동으로 추진할 수 있기를 바랍니다.
