Rezolvarea exploatării "dovezilor false" în aplicațiile de economie a colaborărilor Fluxurile de lucru pentru rambursări au fost concepute pentru o lume în care fotografiile erau greu de falsificat. Acea lume a dispărut. Un utilizator poate acum să ia o masă impecabilă, să folosească In-Painting pentru a o face să pară "insuficient gătită" și să solicite o rambursare. Agenții de suport nu pot face diferența. Soluția: Logica bazată pe proveniență Lucrând cu @aiseerco, am cartografiat o soluție care mută verificarea în amonte — până la momentul capturării. Arhitectura : 1. Comutarea produsului: Segmentează fluxul de încărcare. - Calea standard: Conturi cu risc scăzut (business as usual). - Calea Verificată: Conturi cu risc ridicat/noi necesită "Dovezi Verificate" prin ProofSnap. 2. Timestamping on-Chain: Când utilizatorul capturează fotografia prin ProofSnap/SDK, scriem un commit în Numbers Mainnet. Acest lucru dovedește că imaginea exista la timpul T în starea S. 3. Audit automatizat: Backend-ul tău interoghează Indexul Numerelor (ERC-7053). - Verificare: Hash-ul fișierului încărcat corespunde cu înregistrarea on-chain?   - Verificare: Detectează verificatorul de fapte (de exemplu, @ArAIstotle) manipularea după timestamp? Valoarea integrării: * Urmă de audit imuabilă: Echipele de conformitate primesc un registru al adevărului, nu doar JPEG-uri. * Reducere a costurilor: Scăzut drastic plățile pentru fraudă la rambursare. Nu lăsa dovezi neverificabile să-ți afecteze marjele. Vorbește cu noi dacă tu sau clientul tău experimentați și atacuri false de dovezi genAI.