Por trás da triagem anti-bruxaria das exchanges: a batalha entre design de algoritmos, mecanismos de apelação e ciência de dados

O mecanismo de triagem anti-síbilas da Lighter Exchange tem recentemente gerado muita discussão. O fundador e CEO Vladimir Novakovski confessou a lógica por trás deste sistema numa recente entrevista comunitária.

Relativamente às regras de triagem, mencionou um ponto chave: existe um canal de reclamações. Se os utilizadores sentirem que foram “prejudicados” pelo algoritmo, podem submeter um formulário de reclamação no Discord, mas o número real de recursos é muito menor do que o esperado, o que indica que a precisão do sistema não é má. No entanto, também enfatizou que os detalhes específicos do algoritmo não serão divulgados ao público – esta decisão é muito realista, afinal, nenhum projeto quer ver a sua lógica de controlo de risco ser descoberta e depois “prescrever o medicamento certo”.

A carga técnica envolvida na construção do sistema não é pequena. São utilizadas análises de clusters, reconhecimento de padrões comportamentais e outras operações rotineiras de ciência de dados. Curiosamente, a equipa quantitativa, que normalmente é responsável pela liquidez e pelo deslocamento de market makers, também foi chamada e passou várias semanas a participar em investigação e desenvolvimento. Além disso, também trocou experiências com outros protocolos e caçadores de bruxas individuais que tinham feito trabalhos semelhantes.

Estão confiantes no resultado final. Mas, ao mesmo tempo, é também franco – se houver mesmo um erro de julgamento, os utilizadores podem recorrer através de canais formais. Esta atitude continua a merecer reconhecimento.