监护人上诉层（GAL）
人工智能安全决策的可验证上诉系统
*建在OriginTrail DKG×Polkadot×Umanitek Guardian上*
  
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🎯 问题陈述
AI内容审核系统（deepfake检测器、有害内容过滤器、Umanitek Guardian）经常出错：
- 5-10%的错误率 人工智能审核系统（民主与技术中心）
- 上诉成功率98% 当它们实际可用时（元监督委员会）
- 没有透明、可核查的上诉程序 适用于大多数平台
当AI错误地将您的内容标记为deepfake或有害内容时：
- ❌ 您的帐户被暂停或禁止
- ❌ 没有解释触发该标志的原因
- ❌ 上诉不透明、缓慢或不存在
- ❌ 决策记录不透明
✅ 我们的解决方案：Guardian上诉层（GAL）
GAL是一个 可核查的、DKG支持的上诉系统 即：
- 记录人工智能审核决策 作为不可变的知识资产
- 实现透明的上诉 有创作者的陈述和证据
- 使用AI代理收集证据 来自多个来源
- 计算声誉加权决策
- 实施x402小额支付 用于优先级处理
- 在OriginTrail DKG上存放所有物品 用于可验证的来源
关键创新
“当人工智能调节错误时会发生什么？” 当其他人问“这是真的吗？”时，GAL提出了一个被忽视的问题： “这个温和的决定公平吗？”
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🏗️ 建筑
三层集成（代理-知识-信任）
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ GUARDIAN APPEALS LAYER │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 🤖 AGENT LAYER │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Guardian │ │ Appeals │ │ Evidence & Resolution │ │ │
│ │ │ Ingest │───▶│ Intake │───▶│ Agent │ │ │
│ │ │ Agent │ │ Agent │ │ │ │ │
│ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └──────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │ │ │ │
│ │ │ MCP Protocol │ │ │ │
│ │ ▼ ▼ ▼ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 🧠 KNOWLEDGE LAYER │ │
│ │ │ │
│ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ OriginTrail DKG (Decentralized Knowledge Graph) │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌───────────────┐ │ │ │
│ │ │ │ContentAsset │ │ CaseAsset │ │ EvidenceAsset │ │ │ │
│ │ │ │ (Flagged │──│ (Appeal │──│ (Supporting │ │ │ │
│ │ │ │ Content) │ │ Record) │ │ Evidence) │ │ │ │
│ │ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └───────────────┘ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ └────────────────┼──────────────────┘ │ │ │
│ │ │ ▼ │ │ │
│ │ │ ┌───────────────┐ │ │ │
│ │ │ │ReputationAsset│ │ │ │
│ │ │ │ (Trust Score) │ │ │ │
│ │ │ └───────────────┘ │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ JSON-LD / RDF • Linked Knowledge Assets │ │ │
│ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ⚖️ TRUST LAYER │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────────────┐ ┌────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Reputation System │ │ x402 Micropayments │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ • Review scores │ │ • HTTP 402 Payment Required │ │ │
│ │ │ • Weight evidence │ │ • Fast-track review queue │ │ │
│ │ │ • Sybil resistance │ │ • USDC on Base (testnet) │ │ │
│ │ └─────────────────────┘ └────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ NeuroWeb Parachain × Polkadot Security │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘数据流图
Creator's Content
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. GUARDIAN FLAGS CONTENT │
│ │
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ Umanitek Guardian │ ───▶ │ ContentAsset │ ───▶ Published to DKG │
│ │ (Deepfake/Harm) │ │ created │ │
│ └──────────────────┘ └──────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. CREATOR APPEALS │
│ │
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ Appeal Form UI │ ───▶ │ CaseAsset │ ───▶ Published to DKG │
│ │ + Statement │ │ status: open │ │
│ └──────────────────┘ └──────────────────┘ │
│ │ │
│ (Optional) x402 Payment ──▶ priority: true │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. EVIDENCE & RESOLUTION AGENT │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 1. Query DKG for: │ │
│ │ • ContentAsset (original flag data) │ │
│ │ • Creator's ReputationAsset │ │
│ │ • Past cases involving same content/creator │ │
│ │ │ │
│ │ 2. Gather external evidence: │ │
│ │ • Original source verification │ │
│ │ • Social graph context │ │
│ │ • Guardian log analysis │ │
│ │ │ │
│ │ 3. Create EvidenceAsset with: │ │
│ │ • Summary of findings │ │
│ │ • Support score (-1 to +1) │ │
│ │ • Source references │ │
│ │ │ │
│ │ 4. Compute resolution: │ │
│ │ • Weighted score = f(evidence, reputation, guardian_conf) │ │
│ │ • decision = score > threshold ? "overturned" : "upheld" │ │
│ │ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 4. RESOLUTION RECORDED │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ CaseAsset (Updated) │ │
│ │ { │ │
│ │ "appealStatus": "resolved_overturned", │ │
│ │ "resolution": { │ │
│ │ "status": "resolved", │ │
│ │ "decidedBy": "did:dkg:agent:evidence-resolver", │ │
│ │ "confidenceScore": 0.87, │ │
│ │ "decisionTime": "2025-11-28T14:30:00Z" │ │
│ │ }, │ │
│ │ "evidence": ["did:dkg:evidence:abc", ...] │ │
│ │ } │ │
│ │ │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ───▶ Creator's ReputationAsset updated │
│ ───▶ Decision permanently recorded on DKG │
│ ───▶ Verifiable provenance for all future queries │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘______________________________________________________________________
🛠️ 技术栈
后端
- 运行时：Node.js v20+TypeScript
- 框架：Fastify（高性能HTTP服务器）
- DKG集成：OriginalTrail DKG SDK/Edge Node API
- 数据库：SQLite（本地缓存）+DKG（事实来源）
- 作业队列：具有持久性的内存队列
前端
- 框架：React 18+TypeScript
- 生成工具：快
- 样式：带有定制glassmorphism设计系统的顺风CSS
- 状态管理状态：
- 图表：Recharts（用于指标可视化）
区块链/信任层
- DKG网络：OriginTrail V8（基础测试网）
- Parachain：神经网络（波尔卡多特生态系统）
- 支付：x402协议（Coinbase规范）
- 代币：基于Sepolia测试网的USDC
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🚀 快速开始
先决条件
- Node.js v20+
- npm v10+
- Git
安装
# Clone or extract the repository
cd guardian-appeals-layer
# Install all dependencies (from root)
npm install
# Terminal 1: Start backend
cd backend
npm run dev
# Terminal 2: Start frontend (in another terminal)
cd frontend
npm run dev对Windows用户很重要：前端需要后端在端口3001上运行。确保两个终端同时运行。
替代方案：并发使用npm（从root开始）
npm install
npm run dev # Starts both backend and frontend该应用程序将在以下网址提供：
- 前端: http://localhost:5173
- 后端API: http://localhost:3001
- API文档: http://localhost:3001/docs
环境变量
创建 .env 两者中的文件 backend 和 frontend 目录：
# backend/.env
NODE_ENV=development
PORT=3001
DKG_ENDPOINT=http://localhost:8900
DKG_BLOCKCHAIN_ID=base:84532
DATABASE_URL=./data/gal.db
# frontend/.env
VITE_API_URL=http://localhost:3001______________________________________________________________________
🤖 MCP集成（模型上下文协议）
GAL实现了MCP工具，允许AI代理与上诉系统进行交互：
可用的MCP工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
query_flagged_content | 在DKG中搜索Guardian AI标记的内容 |
verify_content_authenticity | 使用来源链检查DKG中是否存在内容 |
get_appeal_status | 获取上诉案件的当前状态 |
submit_appeal | 对标记的内容提出新的上诉 |
gather_evidence | 触发案件证据收集 |
get_trust_metrics | 检索系统准确性和改进指标 |
sparql_query | 对DKG执行SPARQL查询 |
示例用法
# Get MCP server info
curl http://localhost:3001/api/mcp/info
# List available tools
curl http://localhost:3001/api/mcp/tools
# Execute a tool
curl -X POST http://localhost:3001/api/mcp/execute \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"tool": "query_flagged_content", "params": {"classification": "deepfake_suspected"}}'与LLM集成
MCP端点遵循Anthropic MCP规范，实现：
- LangChain/LlamaIdex集成工具
- 通过MCP调用Claude函数
- GPT函数调用适配器
- 任何与MCP兼容的AI框架
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📊 判断标准一致性
💡 卓越与创新（20%）
| 标准 | 我们的实施 |
|---|---|
| 多层架构 | ✅ Clear Agent–知识–以DKG为核心的信任分离 |
| 原始代理行为 | ✅ 证据收集+解决代理，查询DKG并做出可验证的决策 |
| Polkadot互操作性 | ✅ 通过DKG、跨链资产引用进行NeuroWeb副链集成 |
| 分析深度 | ✅ 结合证据、声誉和监护人信心的加权评分算法 |
| 概念清晰 | ✅ 全面的架构图+推理工作流程 |
⚙️ 技术实施（40%）
| 标准 | 我们的实施 |
|---|---|
| 功能实现 | ✅ 具有UI、API、代理的完整工作原型 |
| DKG边缘节点 | ✅ 与边缘节点API直接集成，用于知识资产发布 |
| 知识资产 | ✅ ContentAsset、CaseAsset、EvidenceAsset、ReputationAsset（有效JSON-LD） |
| 代码质量 | ✅ TypeScript、全面的文档、干净的架构 |
💥 影响和相关性（20%）
| 标准 | 我们的实施 |
|---|---|
| 主题贡献 | ✅ 通过透明的呼吁直接解决“扩大对人工智能的信任”问题 |
| 现实世界价值 | ✅ 解决记录在案的问题（5-10%的AI审核错误率） |
| 可衡量的结果 | ✅ 内置指标：基线准确性与GAL后准确性 |
⚖️ 道德与开放（10%）
| 标准 | 我们的实施 |
|---|---|
| 透明度 | ✅ 所有记录在公共DKG上的决定都有完整的出处 |
| 开放标准 | ✅ JSON-LD/RDF，x402协议，开源MIT许可证 |
| 以人为本 | ✅ 为创作者提供针对人工智能错误的透明追索权 |
🎬 沟通（10%）
| 标准 | 我们的实施 |
|---|---|
| 三层清晰度 | ✅ 显示所有层的显式架构图 |
| 演示彻底性 | ✅ 完整上诉流程的现场演练 |
| 视觉清晰度 | ✅ 具有清晰状态指示器的专业用户界面 |
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📁 项目结构
guardian-appeals-layer/
├── backend/
│ ├── src/
│ │ ├── agents/ # AI agents (ingest, appeals, evidence)
│ │ ├── dkg/ # DKG client and Knowledge Asset schemas
│ │ ├── routes/ # API endpoints
│ │ ├── services/ # Business logic
│ │ ├── models/ # Data models
│ │ └── x402/ # x402 payment implementation
│ ├── data/ # Sample datasets
│ └── tests/
├── frontend/
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # Reusable UI components
│ │ ├── pages/ # Main application pages
│ │ ├── hooks/ # Custom React hooks
│ │ ├── store/ # State management
│ │ └── styles/ # Global styles
│ └── public/
├── docs/
│ ├── architecture.md
│ ├── api-reference.md
│ └── assets/
└── README.md______________________________________________________________________
📈 度量与评估
GAL包括一个内置的评估系统，用于展示可衡量的结果：
# Run evaluation script
npm run evaluate
# Output:
# ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
# │ GAL Evaluation Results │
# ├────────────────────────────────────────────────────────┤
# │ Dataset size: 50 items │
# │ Guardian false positives: 8 (16%) │
# │ GAL appeals submitted: 8 │
# │ GAL overturned (correct): 7 │
# │ GAL upheld (correct): 1 │
# │ ───────────────────────────────────────────────────── │
# │ Baseline accuracy: 84% │
# │ Post-GAL accuracy: 98% │
# │ Improvement: +14% │
# └────────────────────────────────────────────────────────┘______________________________________________________________________
🔗 链接
- 演示视频：\[YouTube链接\]
- 现场演示：\[已部署的URL\]
- GitHub：\[存储库URL\]
- DKG浏览器：\[DKG的知识资产\]
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👥 团队
为 DKG 全球 黑客 马拉松 2025 -“在人工智能时代扩大信任”
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📜 许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。
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监护人上诉层 - *让人工智能审核负责，一次一个呼吁。*
内置于❤️ OriginTrail×Polkadot×Umanitek生态系统