La prueba de atribución es una de las capacidades más importantes de Openledger, este concepto ha sido bastante abstracto y difícil de entender para todos antes, pero después de combinarlo con el diálogo de la IA, es muy intuitivo entender el efecto que logra, si es solo para usuarios comunes, se puede entender simplemente como la información clave en el contenido respondido por la IA para hacer anotaciones de fuentes más detalladas, lo que en realidad es mucho mejor que la experiencia de IA existente, como Deepseek y Grok. Puede verificar directamente la fuente inicial de información, en lugar de no saber de dónde vino la IA para armar un montón de cosas para engañarlo. Cuando realiza una contribución efectiva al modelo, si sus datos se utilizan en el contenido generado posteriormente, se incluirán en la prueba y se marcarán como fuente de información, y el sistema otorgará recompensas simbólicas de acuerdo con su influencia en el contenido de salida del modelo.