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计算机科学 > 计算机科学与博弈论

arXiv:2507.09972 (cs)
[提交于 2025年7月14日 ]

标题: 一种内容信任的新激励模型

标题: A New Incentive Model For Content Trust

Authors:Lucas Barbosa, Sam Kirshner, Rob Kopel, Eric Tze Kuan Lim, Tom Pagram
摘要: 本文概述了一种以激励驱动且去中心化的方法,用于大规模验证数字内容的真实性。 广泛存在的错误信息、人工智能生成内容的激增以及对传统新闻来源依赖性的降低,要求一种适合现代数字世界的新型内容真实性和真相探寻方法。 通过使用智能合约和数字身份,将“信任”纳入已发布内容的奖励函数中,而不仅仅是参与度,我们认为这可能促成一种自我推动的范式转变,通过基于社区的治理模式来对抗错误信息。 本文所述的方法要求内容创作者对其事实声明进行财务担保,以便由一个中立的陪审团进行审核,并对贡献者给予财务奖励。 我们假设,通过正确的财务和社会激励模型,用户将被激励参与众包事实核查,内容创作者也会更加谨慎地进行声明。 这是一篇探索性论文,有许多开放的问题和需要进一步分析和探讨的内容。
摘要: This paper outlines an incentive-driven and decentralized approach to verifying the veracity of digital content at scale. Widespread misinformation, an explosion in AI-generated content and reduced reliance on traditional news sources demands a new approach for content authenticity and truth-seeking that is fit for a modern, digital world. By using smart contracts and digital identity to incorporate 'trust' into the reward function for published content, not just engagement, we believe that it could be possible to foster a self-propelling paradigm shift to combat misinformation through a community-based governance model. The approach described in this paper requires that content creators stake financial collateral on factual claims for an impartial jury to vet with a financial reward for contribution. We hypothesize that with the right financial and social incentive model users will be motivated to participate in crowdsourced fact-checking and content creators will place more care in their attestations. This is an exploratory paper and there are a number of open issues and questions that warrant further analysis and exploration.
评论: 20页,6图和2表
主题: 计算机科学与博弈论 (cs.GT) ; 计算机与社会 (cs.CY); 一般经济学 (econ.GN)
引用方式: arXiv:2507.09972 [cs.GT]
  (或者 arXiv:2507.09972v1 [cs.GT] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.09972
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Lucas Barbosa [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 14 日 06:41:55 UTC (2,955 KB)
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