Orijinal başlık: "Kaito algoritması karşı saldırı deneyi: 24 saat içinde Çin alan listesinde zirveye 3 marjinal resim nasıl yerleştirilir"
Orijinal yazar: yunfeng, BlockBeats

jesse'nin InfoFi test raporu

Geçtiğimiz günlerde jesse, X (eski adıyla Twitter) platformunda bir deney gerçekleştirdi: Kaito platformunda Yap puanlama algoritmasının sınırlarını test etmek için değerli bilgiler ve saf spam arasında üç "marjinal" şifrelenmiş içerik yayınladı. Beklenmedik bir şekilde, 24 saatten kısa bir sürede @jessethecook69 adlı hesabım Kaito Yapper listesinde dünyada dokuzuncu sıraya yükseldi ve Çin bölgesinde birinci oldu. Sadece içeriklerin kaliteli olmaması nedeniyle listeye hızlıca girebilme olgusu, Kaito'nun iddia ettiği yapay zeka içerik puanlama algoritmasının gerçekten iddia edildiği kadar adil ve katı olup olmadığını merak ettiriyor. Yoksa istismar edilebilecek bir açık mı var?

Bu deneyde yayınlanan, sınırda içerik barındıran üç tweet aşağıdadır. Bu içeriklerin tarzı günlük yaşama yakın olup, eğlenceli ve görsel etkisiyle kısa sürede çok fazla etkileşim kazanıyor.

Aslında toplumda buna benzer birçok şüphe zaten mevcut. Blockworks'ün hazırladığı bir raporda, bazı kullanıcıların aynı kelimeyi içeren tweetlere tekrar tekrar yanıt vererek (örneğin sürekli olarak "cevap" yazarak) yanlışlıkla yüzlerce Yap puanı kazandığı belirtiliyor. Yetkililer bu tür boşlukları hızla giderseler de, şu durumlar tartışmaya yol açmaya yetiyor: Kaito'nun yarattığı "Bilgi Sermayedir" (InfoFi) modeli gerçekten de yüksek kaliteli bilgiye yönelik teşvikleri sağlayabilir mi, ya da bazı durumlarda yeni bir trafik oyununa dönüşebilir mi?

Bu soruları cevaplamak için Kaito'nun temel prensiplerini derinlemesine analiz etmek, Twitter API'si tarafından sağlanan devasa meta verileri nasıl kullandığını, bunu anlamsal analiz ve trend yargısı için OpenAI'nin ChatGPT gibi büyük dil modelleriyle nasıl birleştirdiğini ve Akıllı Takipçiler sistemi ve Yap puanları gibi "sosyal teşvik" mekanizmaları aracılığıyla merkezi olmayan bir bilgi ekosistemi nasıl kurduğunu anlamak gerekir. Jesse, bundan sonra bu konuyu iki açıdan ele alacak: Sektörün önemi ve teknik detaylar.

Bilgi sermayedir: Kaito'nun platform inovasyonu ve endüstri önemi

Kaito'nun savunduğu yeni InfoFi modeli, yalnızca teknoloji ve ürünlerde yenilikçi bir deney değil, aynı zamanda kripto endüstrisinin bilgi yayma mekanizması ve pazarlama paradigmasına yapısal bir etki getiriyor. Geçmişte, kripto projelerinin pazarlanması çoğunlukla geleneksel yollara dayanıyordu: Halkla ilişkiler ajansları kiralamak ve sosyal medyada ivme yaratmak için KOL'larla (kripto kanaat önderleri) iş birliği yapmak. Bu modelde, bilgi çoğu zaman belirsizdir ve verimsiz bir şekilde yayılır ve ayrıca çok sayıda "yumuşak makale" ve iltifat içerikli yazının ortaya çıkmasına neden olur. Buna karşılık Kaito, algoritma odaklı topluluk teşvikleri yoluyla oyunun kurallarını değiştiriyor; proje sahipleri, KOL'lar ve sıradan kullanıcılar arasındaki ilişki, içerik değeri ve katkısına dayalı rekabetçi bir ortama yeniden yerleştiriliyor.

Proje partisinin pazarlama paradigması "teslimat"tan "katılım"a kaymıştır

Geleneksel modelde, proje partileri kullanıcıların dikkatini genellikle fonlarla satın alınabilen bir reklam alanı olarak görürler: tanıtım gönderileri yayınlamak için büyük Vs öderler ve ardından bilgi yaymak için ikincisinin devasa hayran kitlesini kullanırlar. Ancak bu tür pazarlamanın bariz riskleri vardır:

· Etkiyi ölçmek zordur: KOL'un hayranlarından kaçı projeyi gerçekten önemsiyor? Dönüşüm oranı nedir? Proje ekibi yüksek bir bütçe harcamış olabilir, ancak yalnızca birkaç gerçek kullanıcı dönüşümüyle şişirilmiş bir "ses" elde edebilmiştir.

· Bilginin güvenilirliği tartışmalıdır: Günümüzde, izleyiciler hangi içeriğin ücretli tanıtım olduğunu kolayca tespit edebiliyor ve genellikle bu tür sert reklam gönderilerine karşı temkinli, hatta iğreniyor.

Kaito'nun ortaya çıkışı, katılımcı bir bölünme iletişim paradigmasına yol açtı: "Yap-to-Earn" sayesinde, projelerin artık pazarlama bütçelerini birkaç büyük V'ye yoğunlaştırmasına gerek kalmıyor, bunun yerine topluluk üyelerinin proje adına kendiliğinden konuşmalarına olanak tanıyan Kaito'nun Yapper liste sistemine bağlanıyorlar. Örneğin, yeni bir proje sesini duyurmak istiyorsa Kaito ile birlikte platformda proje için bir topluluk liderlik tablosu başlatabilir; proje hakkında özgün içerik yayınlayan tüm kullanıcılar puan yarışmasına katılabilir.

Asıl etki, tüm insanların katılımıyla gerçekleşen bir içerik oluşturma yarışmasına benzemektedir. Kullanıcılar, gelecekte Yap puanı veya olası airdrop ödüllerini kazanmak için projeleri araştırmak, derinlemesine analizler veya benzersiz fikirler yayınlamak ve ödülleri almak için liderlik tablosunda yer almak için yarışıyorlar; proje grupları, nispeten düşük bir maliyetle (liderlik tablosunun en üstünde yer alan kullanıcılara token airdrop'ları veya ödüller verme vaadinde bulunarak) büyük miktarda yüksek kaliteli UGC (kullanıcı tarafından üretilen içerik) topladılar. Bu içerikler, Twitter gibi herkese açık platformlarda kullanıcılar tarafından aktif olarak paylaşılıyor ve çoğu zaman daha bulaşıcı ve ikna edici oluyor; sonuçta bunlar soğuk reklamlar değil, topluluk üyelerinin gerçek sesleri (teşvikler olsa bile, içerik kullanıcılar tarafından oluşturuluyor). Bu modele "Dikkat Kanıtı"nın sosyal versiyonu deniyor: Liderlik tablosunda üst sıralarda yer alan posterlerin yüksek değerli bilgi sağladığı düşünülüyor ve dolayısıyla hak ettikleri faydaları alıyorlar.

Bu uygulama InfoFi ya da SocialFi olarak adlandırılsa da, özünde proje iletişiminin düzenlenme biçimini yeniden şekillendiriyor. Pazarlama artık tamamen merkezi bir ekibin hakimiyetinde değil, topluluğun teşvik odaklı kolektif bir yaratımı haline geliyor. Proje partisinin rolü de geleneksel bir reklam sponsorundan, topluluk faaliyetlerinin başlatıcısı ve ödül sağlayıcısı haline geldi.

Artık kahramanları sadece hayranlarına göre yargılamayacağız: Küçük KOL'ler Kaito'nun yardımıyla nasıl başarılı bir şekilde karşı saldırı yapabilir?

InfoFi ekosisteminde geleneksel kripto KOL'larının rolü de değişti. Öte yandan, önde gelen KOL'lar hâlâ hayati bir rol oynuyor: örneğin, Vitalik ve jesse.base gibi sektörün ileri gelenleri hâlâ Yapper listesinin en üstünde yer alıyor; bu da gerçek içgörülere ve çok sayıda takipçiye sahip kanaat önderlerinin hâlâ konuya hakim olabileceğini gösteriyor. Öte yandan bu KOL'lar artık açık bir rekabet ortamındalar: Her konuştuklarında algoritma tarafından objektif bir şekilde kayıt altına alınıp puanlanacaklar ve puanlar bir bakışta belli olacak. Gerçekten bilgi veren KOL'ler için bu olumlu bir teşviktir; Ancak geçmişte yalnızca şöhrete güvenen ve nadiren önemli içerik üreten KOL'lerin etkisi, InfoFi mekanizması altında giderek zayıflayabilir. Çünkü sadece reklam yayınlayıp puan alamazlarsa, tartışmalara ve etkileşimlere aktif olarak katılmazlarsa liderlik tablosundaki sıralamaları düşecek ve topluluk tarafından "hiçbir içeriği olmayan" kişiler olarak görüleceklerdir. Bu şekilde KOL'lerin topluluk tartışmalarına daha aktif ve içten bir şekilde katılmaları zorunlu hale gelir, aksi takdirde sonradan katılanlar tarafından geride bırakılabilirler.

Jesse, Kaito'nun yardımıyla bazı orta düzey KOL'ların "geri dönüş" gerçekleştirdiğini gözlemledi. Üst düzey V'ler kadar çok hayrana sahip olmayabilirler, ancak özenle yüksek kaliteli içerik ürettikleri için sıralamalarda daha üst sıralarda yer alırlar ve büyük V'lerle karşılaştırılabilir bir görünürlük kazanırlar. Bu, geleneksel KOL etki örüntüsü için bir şok: etki artık yalnızca hayran sayısıyla değil, aynı zamanda içerik değeri ve itibarla da belirleniyor. Bunu bir nevi “etki madenciliği”ne benzetebiliriz - KOL’lar sürekli olarak yüksek kaliteli bilgi katkıda bulunarak etki puanlarını (Yap) “madenler”. Geçmişte sadece uzun vadeli hayran kitlesi edinmeye dayanan uygulama ile karşılaştırıldığında, bu modelde etki edinimi daha üç boyutlu ve dinamiktir.

Aynı zamanda KOL'un para kazanma modeli de dönüşüyor. Geçmişte, influencer'lar esas olarak proje sahiplerinin ücretli reklamları aracılığıyla kar elde ediyordu ancak artık ek bir kanal daha var: Yap puanları biriktirmek ve bunların gelecekte kullanılmasını beklemek (örneğin, bunları platform token'ı KAITO ile değiştirmek). Kısa vadede, Yap puanlarının kendileri doğrudan paraya çevrilemez, ancak nispeten yüksek bir beklenen değere sahiptirler (ikincil piyasada değerlemeye göre iskontolu işlem göreceği beklentisi zaten vardır). Yap nadir bulunan ve elde edilmesi zor bir şey olduğundan, birçok KOL, gelecekte fayda sağlamak için erken "madenciliğe" katılmaya benzer şekilde Kaito'da aktif kalmak için zaman harcıyor.

Bazı projeler (Berachain gibi) Kaito'daki En İyi Yapper'ı hedef alarak hedefli airdrop ödülleri elde ettiğinde, KOL'lar bu ek avantajları elde etmek için liderlik tablosunun en üstünde kalmaya daha fazla motive olurlar. Bu, proje sahiplerinin reklam için KOL'lara doğrudan ödeme yapma ihtiyacını görünmez bir şekilde azaltır: Bir reklam yayınlamak için büyük bir V ödemek yerine, herkesin Kaito'daki tartışmalara katılmasını teşvik etmek için bütçenin bir kısmını topluluk ödülü olarak ayırmak daha iyidir; KOL’lar da bundan faydalanabilir. Bu şekilde KOL ile proje tarafı arasındaki ilişki, geleneksel Taraf A ve Taraf B ilişkisinden, topluluk operasyon faaliyetlerine birlikte katılan ortaklara dönüşmektedir. Topluluk tarafından takdir görmek için KOL'ların projeye ilişkin gerçek bakış açılarını ortaya koymaları gerekir ve proje sahipleri de KOL'ların daha fazla insanın kendileri hakkında tartışmasına öncülük ettiğini görmekten mutluluk duyarlar. Taraflar açık bir platformda etkileşime giriyor ve bilgi daha şeffaf ve görünür oluyor.

KOL Ajansının Fırsatları ve Zorlukları

KOL Ajansı (KOL acentesi/ajans) için Kaito modeli iki ucu keskin bir kılıçtır. Öte yandan, KOL ajanslarının geçmişte sahip olduğu ayrıcalıklı değerin bir kısmını zayıflatıyor: proje tarafları, ajansın ağ kaynaklarına çok fazla güvenmek zorunda kalmadan, gerçekten etkili iletişimcileri bulmak için Kaito tarafından sağlanan verileri ve sıralamaları doğrudan kullanabilirler. Kaito, proje sahiplerinin kendi alanlarındaki en aktif iletişimcileri ve hangi kullanıcıların projeye yüksek düzeyde katılım ve sadakat gösterdiğini belirlemelerine olanak tanıyan bir referans olarak niceliksel bir KOL haritası ve performans listesi sunar. Geçmişte, yalnızca kıdemli KOL ajansları bu tür veri şeffaflığına erişebiliyordu (uzun vadeli deneyimlerine dayanarak, hangi KOL'ların dönüşüm sağlamada iyi olduğunu biliyorlardı); Kaito artık bu göstergeleri kamuoyuna duyurdu ve dijitalleştirdi. Doğru bir KOL haritası, pazarlama etkinliğini artırabilir ve proje tarafının değer getirisini artırabilir; bu haritanın oluşturulması, Kaito'nun temel rekabet avantajlarından biri olan büyük verilerin temizlenmesi ve ağırlıklandırılmasına dayanır. Eğer KOL Ajansları hala eski modele sadık kalır ve sadece belirsiz KOL listeleri ve kapsamlı pazarlama stratejileri sağlarlarsa, değerlerinin sorgulanması kaçınılmaz olacaktır.

Ama diğer yandan KOL Ajansı tamamen işe yaramaz da değil. Bu konuda istekli olan ajanslar Kaito'yu benimseyip yeni bir araç olarak değerlendirebilirler. Müşterileri için daha etkili iletişim stratejileri geliştirmek ve derinlemesine veri içgörüleri elde etmek amacıyla Kaito Pro gibi premium hizmetlere abone olabilirler. Kaito platformunun yardımıyla KOL Ajansı, proje taraflarının iletişim hedeflerine daha doğru bir şekilde ulaşmalarına yardımcı olabilir, örneğin: · KOL Taraması: İşbirliği için projeye en uygun KOL'u seçmek amacıyla Yapper sıralaması ve Akıllı Takipçi (çekirdek takipçi) sayısı gibi göstergelere bakın.

· Konuları planlayın: Kaito'nun sektör eğilimlerine ilişkin analizini kullanarak, topluluk tartışmalarına dahil edilecek proje için sıcak konular planlayın ve daha fazla kullanıcının tartışmalara katılmasını sağlayın.

· Etkiyi izleyin: Promosyon etkisini gerçek zamanlı olarak izleyin, Yap puanlarındaki artış ve sıralama değişiklikleriyle dönüşüm oranını ölçün ve stratejiyi istediğiniz zaman ayarlayın.

· Kural optimizasyonu: Proje sahiplerine Kaito'nun kural bonuslarından iyi bir şekilde yararlanmaları için rehberlik edin, örneğin Launchpad topluluk oylamasını nasıl başlatacakları (topluluğun listedeki projeler için oy kullandığı bir etkinlik), topluluğu daha alakalı içerik üretmeye ne zaman motive edecekleri vb. Bu rol, arama motoru çağındaki SEO danışmanına biraz benzer - bugün Kaito ekosisteminde nasıl oynanacağı konusunda uzmanlaşmış InfoFi danışmanları var.

Bu süreçte KOL Ajansı'nın değer konumlandırması "kaynak aracı"dan "stratejik danışman"a dönüşecek ve bu da Kaito'nun algoritma mekanizması ve topluluk operasyon yöntemleri hakkında derin bir anlayışa sahip olmasını gerektirecek. Koku alma duyusu keskin olan bazı ajansların, müşterilere daha iyi hizmet verebilmek adına yüksek puanları tetikleyecek anahtarı arayarak Kaito'nun puan hesaplama yöntemini incelemeye başladığı öngörülüyor. Elbette Kaito'nun algoritmasının sürekli olarak güncellendiğini ve optimize edildiğini de belirtmek gerekir. Basit rutinlerle hile yapmak kolay değil, ancak uyumluluk kapsamında hala çok fazla optimizasyon alanı var (örneğin sahte paylaşımlar yapmak için ekranı kaydırmak yerine gerçek topluluk tartışmalarını yönlendirmek gibi). Kaito, genel olarak KOL Ajansları için bir zorluk teşkil ediyor, ancak aynı zamanda ivmeyi artırmak için yeni fırsatlar da sunuyor: InfoFi araçlarında ustalaşabilen ve bunları iyi kullanabilen herkes, yeni paradigmada müşteriler için değer yaratmaya devam edebilecek.

Bilgi yayma kalitesindeki iyileşme ve algoritma zorlukları

Kaito'nun endüstri iletişim içeriğinin kalitesindeki iyileşme herkes tarafından açıkça görülüyor. InfoFi teşvik mekanizmasıyla, sosyal platformları dolduran salt reklam ve emir çağrılarına dayalı paylaşımlar ortadan kaldırılmış, yerine daha detaylı analizler ve akılcı tartışmalar getirilmiştir. Bunun, kripto topluluğunun tamamının bilgi ortamı üzerinde şüphesiz olumlu bir etkisi oluyor: yatırımcılar daha içgörülü görüşler görebiliyor ve anlamsız gürültü tarafından yanlış yönlendirilme riskini azaltabiliyor; Proje sahipleri, topluluktan yalnızca iltifat veya hakaret almak yerine, daha gerçekçi geri bildirimler ve öneriler de alabilirler. Gerçekten değerli bilgilere dikkat çekilmekte, bilgi akışının etkinliği ve değeri önemli ölçüde artırılmaktadır.

Ancak tüm bunlar, dikkat edilmesi gereken gizli bir endişeyi de barındırıyor: algoritmaların egemenliği altında söylem gücünün yoğunlaşması sorunu. Sektördeki sohbetlerin Kaito gibi platformlara kaymasıyla birlikte platform algoritmalarının da büyük bir etkisi oluyor. Tıpkı insanların Google'ın arama algoritmasının hangi web sitelerinin görüleceğini belirlemesinden endişe duyması gibi, şimdi Kaito'nun algoritması aslında hangi seslerin yükseltileceğini belirliyor. InfoFi, daha önceki analizde de değinildiği gibi adil olduğunu iddia etse de mekanizması itibarı oturmuş kullanıcıları kayırıyor. Bu durum, ana akım büyük V'ler tarafından tanınmadıkları takdirde bazı yenilikçi fikirlerin veya muhalif görüşlerin yayılmasının zorlaşmasına yol açabilir; Zamanla başka bir tür "bilgi kozası" mı oluşacak?

Kaito platformunun algoritmayı ticari çıkarlar doğrultusunda ince ayar yapma olasılığı da dikkate değerdir; örneğin, algoritma kooperatif projeleriyle ilgili bilgileri tanıtmaya yönelik önyargılı olabilir (Kaito'ya bağlı projeler için sistemin kullanıcıları daha fazla tartışmaya açıkça teşvik ettiği gözlemlenmiştir). Merkeziyetsizliği savunan bir kripto topluluğu olarak algoritmik tekele karşı dikkatli olmalı ve Kaito'yu kural koymada şeffaf ve adil olmaya çağırmalıyız. Kaito şu anda bazı SSS'leri ve temel prensipleri kamuoyuna açıkladı, ancak belirli puanlama ayrıntıları hala belirsizliğini koruyor. Gelecekte, topluluğun algoritmanın evrimini denetlemeye katılmasını sağlamak ve InfoFi modelinin gerçek ve adil bir şekilde yüksek kaliteli bilgileri teşvik etmesini sağlamak için daha fazla DAO tabanlı yönetişime ihtiyaç duyulabilir.

Teknik ilkeler: Veri toplamadan yapay zeka analizine kadar perde arkası mekanizma

Twitter API veri toplama: İçerik temeli ve zorluklar

Şifrelenmiş bilgilere odaklanan bir platform olarak Kaito'nun öncelikle Twitter'dan (X) sürekli olarak veri alması gerekiyor. Kaito, resmi API arayüzü aracılığıyla her tweetin metni, yayınlanma zamanı, beğeni ve retweet sayısı gibi meta verilerini otomatik olarak yakalar ve bunları yazar bilgileri ve etkileşimli kullanıcılar listesiyle ilişkilendirerek, sonraki algoritma yargısının temelini oluşturur.

Örneğin, Bitcoin'i tartışan bir tweet için Kaito, tweetin içeriğini, yayınlanma süresini, etkileşim popülerliğini ve tweeti atan kişinin etkisini kaydedecek; Eğer sektörde büyük bir V etkileşime katılırsa, algoritma bilginin daha değerli olduğuna karar verecektir. Tüm bunların gerçekleştirilebilmesinin ön koşulu ise Twitter API’nin etkin bir şekilde planlanması ve kullanılmasıdır.

Elon Musk göreve geldiğinden beri Twitter, API'sini kullanmanın maliyetini önemli ölçüde artırdı: Kurumsal düzeydeki arayüzün başlangıç fiyatı ayda 42.000 dolara kadar çıkıyor (sadece yaklaşık 50 milyon tweet sorgulanabiliyor). Tüm kripto topluluğunun dinamiklerini takip etmek için gereken çağrı sayısı bu seviyeyi çok aşıyor ve bu durum girişimci projeler üzerinde büyük bir maliyet baskısı yaratıyor. Kaito yetkilileri, alınacak özel önlemler konusunda ayrıntı vermeseler de, ekibin her API çağrısını dikkatlice hesaplaması gerektiği düşünülebilir. Veri edinme maliyetini kontrol etmek için aşağıdaki stratejileri benimsemiş olmaları çok olasıdır:

· Temel alanlara odaklanın: Çağrı kotasını korumak için tüm platformdan verileri ayrım gözetmeksizin taramak yerine, belirli şifreleme alanlarındaki temel hesapları ve konuları taramaya öncelik verin.

· Toplu sorgu ve önbelleğe alma: Tekrarlanan istekleri azaltmak ve API çağrılarının sayısını en aza indirmek için toplu sorgu, önbelleğe alma ve diğer teknik araçları kullanın.

· Kullanıcı tarafından yetkilendirilen kitle kaynak kullanımı: Bazı analistler, Kaito'nun yetkilendirme belirteçleri elde etmek için kullanıcıların X hesaplarına bağlanmasını gerektirdiğini ve bazı veri tarama görevlerini kullanıcılara "kitle kaynak" olarak verdiğini, böylece resmi sıklık kısıtlamalarını aştığını ileri sürüyor.

Jesse'ye göre bu stratejiler, temel işlevleri etkilemeden veri maliyetlerini ve risklerini en aza indirmek ve böylece InfoFi modelinin istikrarlı bir veri kaynağına sahip olmasını sağlamaktır.

ChatGPT içerik analizi: Yapay zeka bilgi değerini güçlendiriyor

Büyük miktarda veri edinmek sadece bir başlangıç noktası. Kaito'nun daha önemli sihirli silahı, içerik üzerinde anlamsal analiz ve kalite değerlendirmesi yapmak için OpenAI'nin ChatGPT modelini çağırmaktır. Basitçe söylemek gerekirse, Kaito yapay zekanın bir bilgi "tadımcısı" ve "filtresi" gibi hareket etmesini sağlıyor. Bir kullanıcı X'te paylaşım yaptığında, arka plan algoritması tweet'te tartışılan konuyu belirlemek, içeriğin değerli olup olmadığını değerlendirmek ve herhangi bir hileli davranış olup olmadığını belirlemek de dahil olmak üzere içerik üzerinde akıllı bir analiz gerçekleştirecek.

Kaito, gelişmiş geniş ölçekli dil modelleri yardımıyla dil engellerini aşabildiğini ve İngilizce ve Çince gibi birden fazla dildeki içeriği, birini diğerine tercih etmeden eşit şekilde anlayıp puanlayabildiğini iddia ediyor. Bu, bir kullanıcının içgörülerini ifade etmek için hangi dili kullandığından bağımsız olarak, teorik olarak hak ettiği Yap puanı ödüllerini alabileceği anlamına geliyor.

ChatGPT modeli aynı zamanda spam ve yoğun içerikleri tespit etmek için de kullanılır. Kaito yetkilileri ve topluluğu, içeriklerin özgünlüğüne ve derinliğine büyük önem verdiklerini belirtiyor. Sadece yüzeysel yüksek etkileşim verisi nedeniyle yüksek puanlar vermeyecekler, aynı şekilde sadece ekran kaydırmayı veya anlamsız etkileşimleri de ödüllendirmeyecekler. Örneğin, bir gönderide "kripto para" ve "Kripto" gibi anahtar kelimeleri mekanik olarak spam'leseniz bile, yapay zekayı kandırıp bonus puan alamazsınız, çünkü sistem gerçek ve anlamlı tartışmalara öncelik verir.

Jesse'nin kişisel deneyimi yukarıdaki ideal durumu sorguladı. Deneyimimde, anlam sınırında anlamlara sahip ve sadece birkaç kelimeden oluşan üç tane harika resim paylaştım ve beklenmedik bir şekilde yaklaşık 190 Yap puanı kazandım. Bu üç tweet'in yorum bölümleri övgü dolu sözlerle dolu ve neredeyse hiçbir anlamlı bilgi yok.

Bu kadar çok sulanan içerikler bu kadar yüksek puanlar alabiliyor ve bu da insanların şu soruyu sormasına neden oluyor: Kaito'nun algoritması, maliyet hususlarını göz önünde bulundurarak her tweet'in kelime kelime derinlemesine bir anlamsal analizini yapmamış olabilir veya puanlama sürecinde bazı basitleştirme stratejileri benimsemiş olabilir. Belki de mevcut sistem hala daha çok temel etkileşim verilerine dayanarak puan belirliyor ve semantik anlayışta bazı tavizler veriyor. Bu keşif, Jesse'nin Kaito'nun algoritmasının titizliğini sorgulamasına neden oldu: Akıllı içerik puanlama mekanizması olarak adlandırılan mekanizma gerçekte ne ölçüde uygulanıyor?

Akıllı Takipçi Mekanizması: Nicelikten Çok Niteliğe Göre Etki Değerlendirmesi

Kaito, yapay zeka analizini içerik düzeyinde tanıtırken, "bağlantı" faktörünü göz ardı etmedi. Platformun yeniliği, kripto para camiasında sosyal bir grafik oluşturan ve takipçi kalitesini içerik değer değerlendirmesine dahil eden "Akıllı Takipçiler" mekanizmasının tanıtılmasında yatıyor. Kaito için, kaç takipçiniz olduğundan ziyade sizi kimlerin takip ettiği daha önemli. Birbirini takip eden ve şifrelemenin çekirdek çemberini oluşturan tanınmış kişisel hesaplar algoritma tarafından Akıllı Takipçi olarak sınıflandırılacak.

Bir yazarın çok sayıda hayran kitlesi varsa (örneğin Vitalik Buterin, Binance CZ, vb.), o zaman yazarın etkisi açıkça sıra dışıdır ve yayınladığı içerikten alabileceği puanların üst sınırı da buna bağlı olarak daha yüksek olacaktır.

Bu sosyal grafik modeli, Kaito'nun her tweet'in "çember içi yayılımını" daha nesnel bir şekilde ölçmesini sağlıyor: Tweet çemberin dışından geçenler arasında yayılıyor mu, yoksa doğrudan sektörün önde gelen isimlerinin görüşlerine mi ulaşıyor. Örneğin, bir mesaj 100 tane retweet almış olsa bile, bunların çoğu küçük hesaplar arasındaki karşılıklı eğlenceden geliyorsa, gerçek değeri sınırlı olabilir; Bir diğer mesajın ise sadece 10 retweet almasına rağmen Vitalik gibi ağır topların katılımı söz konusuysa, ikincisinin "altın içeriği"nin daha yüksek olduğu aşikar. Kaito, yalnızca repost veya beğeni sayısına göre değerlendirme yapmaktan kaçınmak için bu iki durum için tamamen farklı Yap puanları atayacaktır.

Gerçek sonuçlara bakıldığında, Yap listesinin en üstündeki hesaplar genellikle en fazla takipçiye sahip olan etkileyiciler değil, ancak en iyi KOL'ler tarafından tanınan derin oyuncular olma olasılıkları daha yüksek. Bir araştırma raporunda belirtildiği gibi, Kaito hayran sayısı veya görüntüleme sayısı gibi geleneksel göstergelere inanmıyor, bunun yerine ödüllerini "akıllı hayranların" itibar ağırlığına odaklıyor - yüz binlerce hayranınız olsa bile, ancak içeriğinizin gerçek bir değeri olmasa bile, yine de çok az Yap elde edebilirsiniz. "Nicelikten çok niteliğe" dayalı bu değerlendirme yöntemi, yalnızca trafik üzerinden rekabet etmenin dezavantajlarını bir ölçüde düzeltmiş ve InfoFi'nin bilgi dağıtımına akademik çevreden gelen bir "akran değerlendirmesi" ipucu enjekte etmiştir: Yalnızca uzmanlar tarafından övülen içerikler öne çıkabilir.

Elbette Akıllı Takipçiler sisteminin özel algoritma detayları yetkililer tarafından gizli tutuluyor ve biz sadece sonuçlardan genel mantığını çıkarabiliyoruz. Kaito ekibi, kuralların tamamen şeffaf olması durumunda bazı kişilerin kaçınılmaz olarak hile yaparak puanları artıracağından ve böylece ekolojik adaletin bozulacağından endişe ediyor. Günümüzde sosyal grafiklerin tanıtılması, algoritmanın hileye karşı direncini artırdı ancak aynı zamanda yeni başlayanlar için yeni zorluklar da ortaya çıkardı: Çemberdeki büyük isimlerin dikkatini ve etkileşimini nasıl kazanacağımız, yüksek puanlar elde etmek için önemli bir eşik haline geldi. Bir yandan bu durum içerik üreticileri için olumlu bir teşvikken, diğer yandan da bunun birkaç büyük adamın söz hakkını kontrol ettiği bir oyuna dönüşebileceği yönünde belirsiz bir endişe var; sonuçta algoritma ne kadar akıllı olursa olsun, değeri ortaya koyan şey nihayetinde kişiler arası ağdır.

Teknik maliyetler ve çok katmanlı yapay zeka mimarisi arasındaki dengeler

"Kara teknoloji" tarafından etkinleştirilen bu kadar çok işlevi tanıttıktan sonra, sakinleşmemiz ve gerçek maliyet hesaplarını incelememiz gerekiyor - Kaito'nun karmaşık sistemini destekleyen teknik harcamalar ucuz değil. Birincisi, veri yakalamanın maliyeti. Daha önce de belirttiğimiz gibi, Twitter verilerinin büyük miktarlarda resmi kanallardan elde edilmesi oldukça pahalı olup, aylık maliyeti on binlerce doları bulmaktadır. Sektör kaynaklarına göre Kaito, ilk günlerde üçüncü taraf kanallar veya kamuya açık olmayan arayüzler aracılığıyla veri elde etmeye çalışmıştı ancak Twitter politikalarını sıkılaştırdıkça bu gri yöntemler sürdürülemez hale geldi ve daha üst düzey API izinleri için ödeme yapmak zorunda kaldı. Bu durum Kaito'yu ürün stratejisinde doğrudan tavizler vermeye zorladı: Eğer sıradan kullanıcılara çok sayıda sorgu açsaydı, aylık API çağrı limiti kısa sürede tavanına ulaşacaktı.

Kaito son zamanlarda sıradan kullanıcılara nispeten sınırlı ücretsiz sorgu hizmetleri sağlıyor ve derinlemesine veri analizi yeteneklerini kurumlara ve profesyonel müşterilere satmayı tercih ediyor. Örneğin bazı hedge fonları, aylık 800 dolardan fazla maliyeti olan profesyonel bir versiyon olan Kaito Pro'ya abone oluyor. Az sayıda "büyük kullanıcıya" hizmet vererek yüksek veri faturalarını karşılamaları, Kaito'nun şu anda çoğunlukla B'ye (kurumsal organizasyonlar için) giden bir iş rotası seçmesini de açıklıyor.

Bir diğer büyük harcama ise yapay zekanın hesaplama gücüdür. Kaito, içeriği anlamak için GPT-4 seviyesinde yapay zeka kullandığını resmen iddia ediyor, ancak ChatGPT-4 arayüzüne yapılan her çağrı para israfından ibaret. Eğer GPT-4 ayrıştırması her tweet için gerçek zamanlı olarak çağrılsaydı, maliyeti astronomik olurdu. Kabaca bir tahmin: Daha ucuz olan ChatGPT-3.5 kullanılsa bile, 50.000 tweet'i işlemek binlerce dolara mal olabilir; Maliyeti birkaç kat daha fazla olan GPT-4 modeli tam analiz için kullanıldığında, aylık maliyet on binlerce dolara kadar çıkabiliyor.

Elbette Kaito böyle bir şey yapmaz. Ekibin bir dizi "Yapay Zeka istihdam rasyonalizasyonu" stratejisi geliştirmiş olabileceği tahmin ediliyor: yalnızca gerekli olduğunda büyük modeller kullanın, önemsiz yerler için kural filtrelemesi veya küçük model tahmini kullanın ve ChatGPT'yi arama sıklığını en aza indirin. Kaito'nun ayrıca kendi büyük modellerini veya çoklu ajan sistemlerini geliştirdiğine ve bazı ince ayarlı açık kaynaklı modellerin temel semantik puanlama görevlerini üstlenmesine izin vermeye çalıştığına dair işaretler de var. Bu şekilde, pahalı GPT-4 yalnızca karmaşık sorunlarla karşılaşıldığında veya uzun özetler oluşturulması gerektiğinde çağrılıyor ve bu da ortalama çağrı maliyetini önemli ölçüde azaltıyor.

Kaito'nun kurucusu Yu Hu, şu anda AutoGPT heterojen aracı mimarisini kullandıklarını, birlikte çalışmak için arka uçta birden fazla ChatGPT modeli dağıttıklarını ve temel çekirdek modeli olarak ChatGPT-4'ü kullandıklarını açıkladı. Aynı zamanda kendi modellerini ince ayarlayarak üçüncü taraflara olan bağımlılığı azaltıyorlar. Bu çok katmanlı model mimarisi, Kaito'nun etkinlik ve maliyet arasındaki zorlu dengeyi yansıtıyor: Bir yandan algoritma analizinin mükemmel ve yeterince güvenilir olduğundan emin olmak gerekiyor, diğer yandan da tutumlu olmak ve masrafları azaltmak gerekiyor. Bu "iki ikilem arasında kalma" dengesi, mevcut InfoFi iş modelinin kaçınamayacağı operasyonel zorluktur. Kaito'nun aslında bir "teknolojik kumar" oynadığını, gelecekte daha ekonomik ve uygulanabilir bir alternatif bulmayı umarken teknolojik bir hendek inşa etmek için para harcadığını söyleyebiliriz.

Sonuç: InfoFi modelinin yansıması ve geleceği

Kaito'nun platform tasarımı, son teknoloji ve iş modelinin cesur bir birleşimidir: sosyal içeriği "dikkat varlıkları"na dönüştürür ve ardından yüksek kaliteli bilgilerin çıktısını yönlendirmek için simgesel teşvikler kullanır. Kulağa hoş geliyor ama gerçekte uygulanması her zaman pürüzsüz olmuyor. Kaito'nun "InfoFi"si, bir bakıma, farklı bir isimle SocialFi'ye daha çok benziyor - ister Yap puanları, ister başka bir isimle anılsın, esas itibariyle sosyal ağlar üzerinden trafik ve etki yaratma oyununu oynamaktır. Bu açıdan bakıldığında Friend.tech ve Stars Arena gibi erken dönem SocialFi projeleriyle ortak bir noktası var.

Fark şu ki Kaito, oyunun "kalite eşiğini" yükseltmeye ve saf su ordusu trafiğinin kontrolden çıkmasını engellemeye çalışan bir yapay zeka filtreleme ve itibar ağırlıklandırma katmanı ekledi. Ancak mevcut sonuçlara bakıldığında bu sistemin hâlâ Matthew etkisinden kurtulamadığı görülüyor: Listede büyük isimler baskın, yüksek puanlar ve en büyük etki oldukça istikrarlı ve öne çıkmak isteyen küçük isimler büyük isimlerin desteğine güvenmek zorunda. Bu, bilgi tekelini kırmak mıdır, yoksa var olan çemberi güçlendirmenin gizli bir yolu mudur? Bu, Kaito'nun gelecekte yüzleşmesi gereken temel sorunlardan biri olacak.

Daha gerçekçi zorluk, modelin sürdürülebilirliğinde yatmaktadır. Kaito artık Twitter ekosistemine büyük ölçüde bağımlı; hem veri kaynakları hem de kullanıcı etkileşimleri neredeyse tamamen X platformuna bağlı. Başkalarına güvenerek yapılan bu kalkınma modeli nereye kadar gidebilir? Twitter API fiyatlarını tekrar artırırsa ve veri izinlerini sıkılaştırırsa Kaito hayatta kalmayı başarabilecek mi? Mevcut yüksek API ücretleri Kaito'yu operasyonları desteklemek için ücretli müşterilere hizmet vermeye yöneltti. Ancak InfoFi modelinin evrensel katılıma olanak verecek şekilde genişletilmesi isteniyorsa, yasa tasarısının eninde sonunda geniş alanlara yayılması gerekecektir.

Öte yandan Yap'ın teşviklerini destekleyen token ekonomisine ilişkin belirsizlikler de mevcut. Şu anda Yap puanının değeri beklenen seviyede kalmaya devam ediyor. Piyasadaki coşku azaldığında ve beklenen değer düştüğünde, platformdaki en iyi KOL'lar başka yere taşınacak mı ve bu da Kaito'nun içerik kaybı riskiyle karşı karşıya kalmasına neden olacak mı? Çeşitli platformlarda dolaşan KOL'ler genellikle getirilerin daha yüksek olduğu yerlere gitme eğilimindedir. Kaito yeterli gelir veya etki getirisi sağlamaya devam edemezse, yalnızca duygu, bu en iyi kullanıcıları elinde tutmaya yetmeyecektir.

Genel olarak, InfoFi modelinin işe yaraması için, derinlemesine içerik oluşturmayı teşvik etme ve kendi gelir elde etme yeteneğini sürdürme arasında daha iyi bir denge kurması gerekiyor. Kaito, yoğun rekabet ve kaynak kısıtlamaları arasında sürdürülebilir bir kalkınma yolu bulabilecek mi? Bekleyip görelim.

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia