InfoFi: A revolução da valorização da atenção impulsionada por IA

Na era da sobrecarga de informações, a atenção humana tornou-se o recurso mais escasso. InfoFi, como um modelo emergente, tenta transformar informações difíceis de quantificar em um veículo de valor negociável, através da blockchain, incentivos de tokens e tecnologia de IA, reestruturando o mecanismo de distribuição de valor da economia de atenção.

Vantagens principais do InfoFi

• Redistribuição de valor: Devolver o valor monopolizado pelas plataformas na economia da atenção tradicional aos verdadeiros contribuidores.
• Valorização da informação: transformar atenção, percepções e outros aspectos abstratos em ativos digitais negociáveis
• Baixo limiar de participação: os usuários podem participar da distribuição de valor apenas com a conta de redes sociais.
• Mecanismos de incentivo à inovação: recompensas para a criação de conteúdo, disseminação, interação, verificação e outros vários aspectos.
• Aplicações interdisciplinares: a IA oferece à InfoFi vantagens como avaliação de qualidade de conteúdo e otimização preditiva de mercado.

Classificação Principal do InfoFi

mercado de previsões

Os mercados de previsão são uma componente central do InfoFi, prevendo os resultados de eventos futuros através da sabedoria coletiva. Os participantes compram e vendem "ações" ligadas a resultados de eventos específicos, e o preço do mercado reflete a expectativa coletiva do grupo sobre o resultado do evento. As plataformas representativas incluem Polymarket e Kalshi.

boca tipo InfoFi

Ganhe recompensas através da publicação de opiniões e compartilhamento de conteúdo. O algoritmo de IA avalia a quantidade, qualidade, interação e profundidade do conteúdo, atribuindo pontos ou recompensas em tokens. Projetos representativos incluem Kaito AI, Cookie.fun, Virtuals, Loud, entre outros.

boca de masturbação + tarefas / atividades na cadeia / verificação

Combinar a contribuição de conteúdo com comportamentos ou tarefas na blockchain, avaliando de forma abrangente a contribuição multidimensional dos usuários. Como Galxe Starboard e Mirra.

InfoFi de Reputação

Construir um sistema de reputação em cadeia, quantificando o nível de confiança dos usuários. Como Ethos e GiveRep.

Mercado de Atenção/Previsão

Permitir que os usuários realizem negociações especulativas sobre a atenção do projeto. Como Noise, Upside, YAPYO e Trends.

Acesso ao conteúdo controlado por tokens

Fornecer conteúdo selecionado através de um espaço tokenizado, filtrando o ruído. Como Backroom e Xeet.

Análise de Dados InfoFi

Fornecer consulta de dados em cadeia e negociação de inteligência. Como Arkham Intel Exchange.

Desafios enfrentados pela InfoFi

Os mercados de previsão enfrentam problemas como pressão regulatória, risco de negociação por dentro e falta de liquidez. Projetos do tipo "boca-rolada" têm problemas como ruído de informação, falta de transparência nos algoritmos e distribuição desigual de lucros. Sistemas de reputação enfrentam desafios como altas barreiras de entrada e risco de manipulação.

Tendências Futuras do InfoFi

• Aprofundamento da combinação entre IA e mercados de previsão, melhorando a precisão das previsões
• Integração de mídias sociais e mercados de previsão, tornando-se a infraestrutura da economia da informação
• Aplicações do mercado de previsões na governança descentralizada
• Otimizar o mecanismo de avaliação de conteúdo de IA, aumentando o incentivo para criadores de longo alcance.
• Avaliação multidimensional da contribuição do usuário
• Classificação de reputação combinada com DeFi
• A tokenização de ativos abstratos gera mais derivados
• Integrar com mais plataformas sociais e mídias

A chave do InfoFi está na construção de um mecanismo de equilíbrio entre a mineração de informações, a participação do usuário e a devolução de valor, realizando verdadeiramente a equidade e a eficiência da economia da atenção. Apenas um impulso conjunto de cima para baixo e de baixo para cima pode evitar que o InfoFi se torne um jogo de exploração para poucos, alcançando a inclusão do valor da atenção.