Gitcoinがシビル攻撃を防ぐために掛けている費用感

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あとはAI?

ビルアカウント検知（SAD）モデルは、主にデータ運用班によって運用されています。彼らは、シビル対策運用プロセス（ASOP）をエンドツーエンドで担当しています。人間が無作為に抽出したアカウントを評価し、モデルを統計的に検証するとともに、コミュニティ・インテリジェンス班が新しい「機能」として組み込むことができる新しい行動の洞察を特定し、機械学習モデルへの入力とします。

人間を模倣する方

人間の評価は、バイアスを取り除き、シビルアカウント検出アルゴリズムの学習率を向上させるために重要ですが、スチュワードはこの労力を軽減するためにFDDを選択しました。

GR14 = 1.00ドル/評価｜10人の貢献者による3,000件の評価で3000ドル

チームの再構築

品質を上げながら評価量を削減

レビュー単価を約30％削減

GR13 = 1.42ドル/評価｜37人の貢献者による12,000の評価で17,050ドル

2度目の「シビルハンター」による品質向上

採用・実行体制の確立

品質向上とコスト・評価の低減に注力

FDDのミーム文化を引き出した

GR12 = 4.39ドル/評価｜25人のコントリビューターによる6,000件の評価で26,350ドル

GitcoinDAOの全コントリビューターに参加を開放

インプットを改善するために、初のレビュアー間信頼性分析を実施

システムへの入力データの品質向上に注力

インプットを正しくし、新たな参加者を呼び込むためのコストが高い

GR11 = 1.25ドル/評価｜8人のコントリビューターによる1,400の評価で1,750ドル

DAOが主導する初めての評価 - コアチームとSMEによる支援のため、専門家の時間がかかるため、おそらくコストが高くなる

かなり低品質で、トレーニングもほとんど行われなかった

https://gyazo.com/e1aa1df3a3c61f1df03b4b06dc215b33

https://gyazo.com/076638ecfb4bcdbe04f49e80ce74608d