Proof of Read? ChatGPT能否帮助ReadON战胜羊毛党

“我们看到，ReadON 率先使用了 OpenAI 的人工智能聊天 AI 原型 ChatGPT，为用户提供了一种全新的交互方式。此外，ReadON 还推出了一种新的区块链证明机制“Proof of Read”，用于证明用户的阅读行为，并为真正阅读的用户提供奖励。通过将这两种技术结合起来，ReadON 为区块链技术在内容领域的应用带来了新的可能。”

OpenAI 于近期推出了人工智能聊天 AI 原型 ChatGPT，它能够与用户进行即时对谈，并为用户提供流畅的回答。ChatGPT 是一种强大且高效的自然语言生成模型，可以帮助我们进行各种自然语言理解和生成任务。

我们看到 ReadON 率先使用了该技术与产品进行了结合，推出了 Sphinx 产品，一款用来完善 Proof of Read 的工具，该机制不仅为用户提供了一种全新的交互方式，也让更多人看到了 AIGC 技术和区块链世界结合的可能性。

纵观区块链技术的发展历程，人们提出了许多新的 proof 机制，例如 Proof of Authority（权威证明）、Proof of Burn（燃烧证明）、Proof of Capacity（容量证明）等。这些机制各有特点，都在不断推动区块链技术的进步。逐渐的人们开始探索更多的证明机制，并寻求更多的应用场景。ReadON 推出的“阅读证明”（Proof of Read）机制，这是一种用于阅读内容的新型证明机制。通过使用 AIGC 技术随机生成 Quiz，使 ReadON 能够高效地验证用户的阅读行为，并为用户提供相应的奖励。笔者认为这种证明机制的出现，为区块链技术在内容领域的应用提供了新的可能。

ReadON 是一家web3去中心化内容分发聚合平台，ReadON 的 Proof of Read 机制，通过要求用户在阅读文章时完成特定操作来证明用户真正阅读了文章，并为真正阅读的用户提供代币奖励。该技术可应用于内容平台或广告平台，用于证明用户真正阅读了广告或文章，并为广告商或作者提供收益，提高广告价值。借此 ReadON 平台不仅有效可以提供优秀的内容，还可以为用户提供激励，从而促进社区的健康发展和成长。

笔者了解到在 ReadON 中通过使用 Game-Fi 机制和系统来重塑数字阅读行为，Read 代币作为奖励，用于激励用户阅读文章。在许多 Game-Fi 项目中，矿币只是作为挖掘和出售的存在，导致许多项目陷入死亡螺旋。但在 ReadON 中，READ 代币不仅在经济模型中扮演重要的角色，还为优化和建设分发模型带来了巨大的意义。作为奖励的本质，READ 代币是因为用户通过阅读行为为 ReadON 提供海量数据支持，这些数据包括转发、赞、评论、页面停留等，可以让 ReadON 的分发模型 AI 得到大量训练，从而迅速提升。

但对于 Game-fi 项目来说，如何判断用户的真实阅读行为是至关重要的一环。在防止作弊的过程中，攻防是一个循环升级的过程：发现可疑作弊者-分析其作弊行为-判断是否为作弊-进行处理。可以看出，在传统领域内的防作弊逻辑存在滞后性，存在巨大的风险暴露。因此，ReadON 致力于构建一个更先进的防作弊体系，以最大限度地减少风险暴露。

大量的作弊行为对于普通用户是极其不公平并且会对经济模型造成不可逆的伤害，所以笔者认为反作弊是所有区块链项目中至关重要的一个环节，目前在在 Read-Fi 中常见的挑战有：

1. 无法有效的验证用户阅读了内容。

2. 无法强识别机器行为。

3. 无法区别出不同用户理解内容的深度。

ReadON 团队虽然拥有丰富的防作弊经验，但仍然面临挑战。在解决上述常见问题上，ReadON 推出的 Sphinx，一个基于 ChatGPT 的产品，能够智能分析文章内容并产生相应的 Quiz，用户可以通过回答问题进行 Proof of Read。Sphinx 能够在极低的成本下，显著提升阅读证明的含金量，将工作证明转变为阅读证明。这项革命性技术的出现，解决了 Proof of Read 的核心问题——攻防逻辑。通过 AIGC 技术随机出题，消除了防作弊的滞后性问题，提高了作弊者的作弊成本，将攻防逻辑转变为进攻逻辑。

让我们来看看 Sphinx 的产品使用情况：

1. 首先，访问网站 readon.me/lab/sphinx。

2. 点击网站右上角的链接，可以查看有关 ReadON 项目的官方信息。

3. 网站下方的 News and quiz 中的信息都来自 ReadON App 内的内容。

简而言之，访问 readon.me/lab/sphinx，可以查看有关 Sphinx 的信息，并在 News and quiz 中阅读来自 ReadON App 内的内容。

通过点击任意文章既可以进入 quiz 环节，让我们来看点击开后的 quiz 形式展示

例如图片中我们选择了一篇超过 6000 字的文章（来自 Coindesk 的一篇文章，标题为“去中心化金融贷款人 Maple Finance 的 5400 万美元 FTX 引发的债务危机对 DeFi 加密借贷意味着什么”），人工进行总结和发题将是一件非常费时费力的事情。 但是，ReadON 通过使用 Sphinx 工具，可以快速对任何文章进行出题, 这使得 Proof of Read 的概念变得可行。

接下来，我们可以在右侧选择我们认为正确的答案，并点击 submit。系统会自动判断我们的选择是否正确，并提示我们正确的选项。这样，我们就可以快速验证我们的阅读理解能力，并未 Proof of Read 提供了数据支持。

通过 Sphinx 的案例我们将话题拉回反作弊上来，在 Web3中，我们进行的许多活动都会涉及到加密货币交易。这些交易中，如果存在作弊行为，将会对交易双方造成损失。因此，与 Web2 相比，在Web3 中，反作弊的重要性更高，以确保交易的公平性和安全性，另外在 Web2 中，由于数据存储在中心化的服务器上，因此可以通过设置合理的安全措施来防止作弊行为。但是在 web3 中，由于数据存储在分布式的区块链网络中，因此很难对数据进行有效的保护。因此，防止作弊行为成为区块链应用中的一个重要问题。

趣头条作为一款web2中具有阅读赚钱的属性的 App，我们来分析它是如何进行反作弊的，它通过对用户发布内容进行审核和监测来实现反作弊功能。当发现有用户发布违规内容时，系统会自动封禁该用户的账号并删除违规内容。它还开发了独立于业务的反作弊 SDK，获取真实可信的设备环境信息，提高反作弊的准确性。此外，趣头条还通过第三方技术服务商的帮助来提高反作弊能力。

反作弊 SDK 通常包含一些常用的反作弊算法，这些算法可以用来检测用户是否使用了作弊工具，或者分析用户行为，以便发现异常情况。例如，可以使用反作弊 SDK 来检测用户是否使用了改变游戏结果的作弊工具，或者分析用户的点击行为，以便发现作弊行为。

在具体实现时，开发者需要在软件或游戏中集成反作弊 SDK，并调用其中的算法进行检测或分析。例如，在游戏中，开发者可以使用反作弊 SDK 来检测用户是否使用了作弊工具，或者分析用户的点击行为，以便发现作弊行为。如果发现用户使用了作弊工具或存在其他作弊行为，开发者可以根据自己的业务规则采取相应的处理措施，例如封禁用户账号、删除作弊内容等。

总之，通过使用反作弊 SDK，开发者可以更方便地在自己的软件或游戏中实现反作弊功能，从而保护作品的公平性和公信力。

那么为什么反作弊 SDK 如此重要，主要有以下几点原因：

1. 与业务解耦。很多公司的反作弊，是没有自己收集数据的，依赖业务数据来做分析，这样固然也能做反作弊，但业务数据量大，设备信息不全，用户行为繁多，数据格式无法统一，更有甚者，业务字段的变化可能完全不会通知反作弊团队，会导致策略失效。有了独立于业务的反作弊 SDK 后，不仅数据格式统一了，新增功能发版也更自由了，策略可控易维护。

2. 获取真实可信的设备环境。业务数据一般会直接调用系统接口取设备环境参数，但这些参数非常容易被 Hook 篡改，有大量专门的改机工具可以修改系统参数，所以要保护好系统参数，就要识别出这层修改，或绕过，或用其他办法来获取真实可信的设备环境数据，这就需要有独立的专业 SDK。

3. 设备指纹。有了自己的 SDK，就可以做唯一的设备识别了。在移动领域，不限于移动安全，设备指纹有着极其重要的地位，不仅用于反作弊，还用于业务数据统计和产品策略制定（如单一设备只能参加一次活动），还用于广告投放，渠道拉新等等。

反作弊 SDK 完成了两项最重要的任务：

1. 结合服务端算法生成设备指纹和 tuid，以便对设备进行唯一识别。

2. 上报客户端环境参数，用于识别虚假设备和设备信息的修改。SDK 采集的参数偏向于显性的，如开机时间、音量、光感等。这些参数符合国家安全合规要求，部分参数只有在用户同意的情况下才会获取。单次回话中不会大量重复获取，依靠这些参数，可以做出诸如模拟器、越狱、参数聚集等多种策略来识别虚假设备。

不难看出, 反作弊 SDK（Anti-cheat SDK）的基本逻辑是用来检测游戏中的作弊行为。它通常会包含一些预先编写的代码，在游戏运行时执行，检测游戏进程和游戏设备上的各种指标，如内存使用情况、处理器占用率、网络连接情况等。如果发现不正常的情况，反作弊 SDK 会将这些情况上报，供游戏开发者进行进一步的处理。

虽然对于趣头条来说，反作弊是非常重要的，但是我们不难发现，反作弊 SDK 只能检测用户的作弊行为，并不能判断用户是否真正关注了广告。这就带来了一个问题：即使用户没有作弊，但如果他们并没有真正关注广告，那么广告的价值也会大大降低。因此，趣头条可能需要开发更先进的技术，来判断用户的注意力和阅读理解程度，以确保广告的有效性。

不过，我们看到 Web3 中的 ReadON 率先使用了 Proof of Read 机制，这很有可能是一种提升用户注意力的应用场景，从而提高注意力经济的价值。

“注意力经济（attention economy）是指一种经济模型，它把人们的注意力作为一种稀缺资源，以获得某些东西为代价。在广告中，注意力经济指的是广告主通过支付费用来获得潜在客户的注意力。广告投放者通过各种手段来吸引用户的注意力，让用户看到广告，并且在这个过程中，用户的注意力就成为了投放者的收益来源。注意力经济可以帮助广告主有效地投放广告，同时也可以帮助投放者获得报酬。”

在笔者看来，Proof of Read 不仅能广泛应用于判断用户阅读理解程度，还能大幅提升广告价值，也能真正避免薅羊毛党的出现。因此，ReadON 很可能成为一种可以打破具有 Game-fi 属性的所谓死亡螺旋的应用之一。

当然，Proof of Read 的价值并不仅限于提升广告价值。这里列出几个更多的愿景和使用场景，包括但不限于：

1.为新闻媒体领域提供可信的阅读量统计，以提高新闻媒体的信誉度。

2.为教育领域提供可信的在线阅读理解测试，以帮助更好地评估学习者的阅读能力。

3.为网络平台提供可信的用户参与度统计，以帮助平台运营商更好地评估用户对内容的兴趣。

4.为网络平台提供可信的用户信息收集机制，以帮助平台运营商更好地了解用户的需求和偏好。

5.为智能合约提供可信的执行检查机制，以帮助开发人员更好地评估智能合约的可靠性。

对于对于web2的用户进入Web3世界来说，最大的阻碍是web2用户所具备进入web3世界的知识水平。在 Proof of Read 机制下，Sphinx 工具实质上也属于一种费曼学习法，它旨在帮助人们更有效地理解和记忆新的信息, 这种方法强调以一种深入的、参与的方式去理解新的知识，而不是简单地死记硬背。使用 Proof of Read 证明你已经完成阅读和学习，与费曼学习法相结合，可以帮助提高Web2用户的知识水平。 结合这一点进行想象，ReadON 很有可能未来会作为web2-web3之间的流量桥梁。

区块链技术已经取得了长足的发展，在许多领域都取得了巨大的成就。通过区块链技术，人们可以实现更加安全、透明和去中心化的数据存储和交易。

在未来，我们可以期待区块链技术在更多领域得到广泛应用，例如金融、物流、政府、医疗等领域。此外，随着区块链技术的不断改进和完善，它也将为人们带来更多的可能性和想象空间。

希望更多的web2用户能够参与到web3的世界中来，共同推动区块链技术的发展。