InfoFi: AI destekli dikkat pazarı yeni paradigması

Dikkat ekonomisi teorisinin ortaya çıkışı 1971 yılına kadar uzanır. Psikolog ve ekonomist Herbert Simon, bilgi aşırı yüklenmesi olan bir dünyada insan dikkatinin en kıt kaynak haline geldiğini ilk kez belirtmiştir.

Ekonomist Albert Wenger, insanlığın medeniyetinin üçüncü sıçramayı yaşadığını ortaya koydu: Sanayi dönemindeki "sermaye kıtlığı"ndan bilgi çağındaki "dikkat kıtlığı"na geçiş.

• Tarım Devrimi: Gıda kıtlığını çözer, ancak arazi çatışmalarını doğurur.
• Sanayi Devrimi: Arazi kıtlığını çözdü, ancak kaynak rekabetine ve sermaye birikimine yöneldi
• Dijital Devrim: Dikkat Mücadelesi

Bu dönüşüm, dijital teknolojinin iki ana özelliğinden kaynaklanmaktadır: bilginin kopyalanması ve dağıtımının sıfır marjinal maliyeti ve AI hesaplamasının evrenselliği (ancak insan dikkati kopyalanamaz).

Ne潮玩市场的火爆，还是头部主播的直播带货，本质上都是对用户、观众注意力的争夺。然而，传统注意力经济中，用户作为"数据燃料"贡献注意力，超额收益却被平台垄断。Web3 Dünya'nın InfoFi'si bu modeli devirmek için çaba gösteriyor - blockchain, token teşvikleri ve AI teknolojisi aracılığıyla bilginin üretim, iletim ve tüketim sürecini şeffaf hale getirerek, değeri katılımcılara geri döndürmeyi amaçlıyor.

InfoFi nedir?

InfoFi, Information + Finance'ın birleşimidir ve temelde, zor ölçülebilen, soyut bilgileri dinamik, ölçülebilir değer taşıyıcılarına dönüştürmeye odaklanır. Bu, tahmin piyasaları, dikkat, itibar, zincir üstü veriler veya istihbarat, kişisel içgörüler, anlatı aktivitesi gibi bilgilerin veya soyut kavramların dağıtımı, spekülasyonu veya ticaretini kapsar.

InfoFi'nin temel avantajları:

• Değer yeniden dağıtım mekanizması: Geleneksel dikkat ekonomisinde platformlar tarafından tekelci bir şekilde elde edilen değeri gerçek katkıcılara geri vermek.
• Bilgi değerleme yeteneği: Soyut dikkat, içgörü gibi unsurları ticarete konu olabilecek dijital varlıklara dönüştürme.
• Düşük giriş engeli ile katılım: Kullanıcılar yalnızca sosyal medya hesaplarıyla değer dağılımına katılabilir.
• Teşvik mekanizmasının yeniliği: İçerik üretimi, dağıtımı, etkileşimi, doğrulaması gibi birçok aşamada ödüller.
• Alanlar arası uygulama potansiyeli: AI'nin getirilmesi, InfoFi'ye içerik kalitesi değerlendirmesi, piyasa optimizasyonu gibi avantajlar sunuyor.

InfoFi Kategorisi

Tahmin piyasası

Tahmin piyasaları, InfoFi'nin temel bileşenidir ve gelecekteki olayların sonuçlarını kitlesel zeka aracılığıyla tahmin eder. Katılımcılar, belirli olay sonuçlarıyla bağlantılı "hisseler" alıp satarak beklentilerini ifade ederler; piyasa fiyatı, olay sonuçlarına dair kitlesel beklentileri yansıtır. Temsilci platformlar arasında Polymarket ve Kalshi bulunmaktadır.

Ağız Sürme Tipi InfoFi (Yap- kazan)

Görüşleri paylaşarak ve içerik oluşturarak ödüller kazanmak. Ana platformlar arasında Kaito AI, Cookie.fun, Virtuals, Loud, Wallchain Quacks gibi platformlar bulunmaktadır.

ağızla çekme + görev / zincir üstü etkinlik / doğrulama

İçerik katkılarını zincir üzerindeki davranışlar veya görevlerle birleştirerek, kullanıcıların çok boyutlu katkılarını kapsamlı bir şekilde değerlendirin. Temsilci projeler Galxe Starboard ve Mirra'dır.

Itibar Tipi InfoFi

Ethos ve GiveRep gibi projeler, zincir üzerindeki etkinlikler ve sosyal etkileşimler aracılığıyla güvenilirlik puanları oluşturur ve kullanıcıların zincir üzerindeki güven seviyelerini nicelleştirir.

Dikkat Pazar / Tahmin

Noise, Upside, YAPYO, Trends gibi platformlar, kullanıcılara projelere veya içeriklere yönelik dikkatlerini speküle etme imkanı tanır.

Token Erişim Kontrolü

Backroom ve Xeet gibi projeler, tokenleştirilmiş alanlar aracılığıyla seçkin içerik sunarak gürültüyü filtreliyor.

Veri İçgörü Türü InfoFi

Arkham Intel Exchange gibi platformlar, blok zinciri verisi sorgulama ve istihbarat ticareti işlevleri sunmaktadır.

InfoFi'nin Karşılaştığı Zorluklar

Tahmin Pazarları

• Düzenleme ve uyum sorunları
• İçi̇ṅdeṅ geleṅ i̇şlem ve adil̇lik
• Likidite ve katılım yetersizliği
• Oracle tasarımının güvenliği

ağzını kullanmak

• Bilgi gürültüsü artıyor, AI içeriği yaygınlaşıyor
• İçerik değerlendirme algoritması şeffaflığı yetersiz
• Kazanç dağıtımının Matus etkisi
• Dikkat Sürekliliği Eksikliği

itibar

• Davet sistemi kullanıcı ölçeğini sınırladı
• Kötü niyetli işlem riski
• Çoklu platformlar arası tanıma sorunu

InfoFi Gelişim Eğilimleri

Tahmin Pazarları

• AI ve tahmin pazarlarının birleşimi
• Sosyal medya ve tahmin pazarlarının birleşimi
• Merkeziyetsiz yönetim uygulaması
• Herkese açık içerik, haber aracı

ağızla çekme + itibar türü InfoFi

• Sosyal grafik ve anlamsal anlama teknolojisinin entegrasyonu
• Nitelikli uzun kuyruk içerik oluşturucularını teşvik et
• Azaltma veya ceza mekanizması ekleyin
• Web3'e özel InfoFi LLM'nin yayınlanması
• Çok boyutlu katkı değerlendirmesi
• DeFi ile birleşim
• Soyut varlıkların tokenleştirilmesi ve türev ürün yenilikleri
• Çoklu platform genişletme
• Sosyal medya platformları ve haber medyasıyla derin entegrasyon

Veri İçgörü Türü InfoFi

• Veri analizi ve içerik üreticisi içgörülerinin birleşimi
• Veri analizi ve AI analizi entegrasyonu

Sonuç

InfoFi'nin özü, "üçlü" bir denge mekanizması kurmaktır: bilgi madenciliği, kullanıcı katılımı ve değer iadesi. Bu yalnızca teknik uygulama açısından dikkat güçlendirmeyi gerektirmekle kalmaz, aynı zamanda mekanizma tasarımında sıradan katılımcıların bilgi yayılımından makul bir şekilde geri dönüş almasını sağlayacak şekilde dikkat edilmesi gerekir, değer dağılımında ciddi bir dengesizliğin önüne geçilmelidir. InfoFi'nin devrimi, dikkat ekonomisinin adil ve verimli bir şekilde gerçekleşmesini sağlamak için hem yukarıdan aşağıya hem de aşağıdan yukarıya ortak bir itici güç gerektirir; aksi takdirde, azınlığın zenginleşme oyunu haline gelebilir.