Tiêu đề gốc: "Thí nghiệm phản công thuật toán Kaito: Cách sử dụng 3 hình ảnh cận biên để đứng đầu danh sách khu vực Trung Quốc trong 24 giờ"
Tác giả gốc: yunfeng, BlockBeats

Báo cáo thử nghiệm InfoFi của jesse

Gần đây, jesse đã tiến hành một thí nghiệm trên nền tảng X (trước đây là Twitter): xuất bản ba nội dung được mã hóa "cận biên" giữa thông tin có giá trị và thư rác thuần túy để kiểm tra ranh giới của thuật toán chấm điểm Yap trên nền tảng Kaito. Không ngờ, chỉ trong vòng chưa đầy 24 giờ, tài khoản @jessethecook69 của tôi đã vươn lên vị trí thứ chín trên thế giới trong danh sách Kaito Yapper và giành giải nhất khu vực Trung Quốc. Hiện tượng có thể nhanh chóng lọt vào danh sách chỉ vì nội dung không có chất lượng cao khiến nhiều người tự hỏi liệu thuật toán chấm điểm nội dung AI mà Kaito tuyên bố có thực sự công bằng và chặt chẽ như lời họ tuyên bố hay không? Hay có lỗ hổng nào đó có thể bị khai thác?

Sau đây là ba dòng tweet có nội dung gần với nội dung được phát hành trong thử nghiệm này. Phong cách của những nội dung này gần gũi với cuộc sống hàng ngày và chúng nhanh chóng thu hút được nhiều tương tác thông qua sự thú vị và tác động trực quan của chúng.

Thực tế, trong cộng đồng đã có rất nhiều thắc mắc tương tự. Một báo cáo từ Blockworks đề cập rằng một số người dùng đã vô tình kiếm được hàng trăm điểm Yap bằng cách liên tục trả lời các tweet có cùng một từ (chẳng hạn như liên tục trả lời "trả lời"). Mặc dù chính quyền có thể nhanh chóng khắc phục những lỗ hổng như vậy, nhưng những trường hợp này cũng đủ để gây ra một cuộc thảo luận: Liệu mô hình "Thông tin là vốn" (InfoFi) do Kaito tạo ra có thực sự mang lại động lực cho thông tin chất lượng cao hay không, hay trong một số trường hợp, nó sẽ biến thành một trò chơi giao thông mới?

Để trả lời những câu hỏi này, cần phải phân tích sâu sắc các nguyên tắc cơ bản của Kaito, hiểu cách nó sử dụng siêu dữ liệu khổng lồ do Twitter API cung cấp, kết hợp nó với các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT của OpenAI để phân tích ngữ nghĩa và đánh giá xu hướng, đồng thời xây dựng hệ sinh thái thông tin phi tập trung thông qua các cơ chế "khuyến khích xã hội" như hệ thống Người theo dõi thông minh và điểm Yap. Tiếp theo, Jesse sẽ phân tích vấn đề này theo hai góc độ: ý nghĩa của ngành và chi tiết kỹ thuật.

Thông tin là vốn: Đổi mới nền tảng của Kaito và tầm quan trọng của ngành

Mô hình InfoFi mới do Kaito ủng hộ không chỉ là một thử nghiệm sáng tạo về công nghệ và sản phẩm mà còn mang lại tác động mang tính cấu trúc cho cơ chế phổ biến thông tin và mô hình tiếp thị của ngành công nghiệp tiền điện tử. Trước đây, việc tiếp thị các dự án tiền điện tử chủ yếu dựa vào các phương tiện truyền thống: thuê các công ty quan hệ công chúng và hợp tác với KOL (người dẫn dắt dư luận về tiền điện tử) để tạo đà phát triển trên mạng xã hội. Theo mô hình này, thông tin thường không rõ ràng và được truyền bá không hiệu quả, đồng thời cũng tạo ra một số lượng lớn các "bài viết nhẹ nhàng" và bài đăng nịnh hót. Ngược lại, Kaito đang thay đổi luật chơi thông qua các biện pháp khuyến khích cộng đồng dựa trên thuật toán - mối quan hệ giữa chủ dự án, KOL và người dùng thông thường được định hình lại trong môi trường cạnh tranh dựa trên giá trị và sự đóng góp của nội dung.

Mô hình tiếp thị của nhóm dự án đã chuyển từ "giao hàng" sang "tham gia"

Theo mô hình truyền thống, các nhóm dự án thường coi sự chú ý của người dùng là không gian quảng cáo có thể mua bằng tiền: họ trả nhiều tiền để đăng bài quảng cáo, sau đó sử dụng lượng người hâm mộ đông đảo của nhóm này để truyền bá thông tin. Tuy nhiên, loại hình tiếp thị này có những rủi ro rõ ràng:

· Hiệu quả khó có thể đo lường được: Có bao nhiêu người hâm mộ KOL thực sự quan tâm đến dự án? Tỷ giá chuyển đổi là bao nhiêu? Nhóm dự án có thể đã chi một khoản ngân sách lớn, nhưng chỉ thu được một "tiếng nói" lớn với rất ít lượt chuyển đổi người dùng thực tế.

· Độ tin cậy của thông tin đang bị nghi ngờ: Ngày nay, khán giả có thể dễ dàng xác định nội dung nào là quảng cáo trả phí và họ thường cảnh giác hoặc thậm chí ghê tởm những bài đăng quảng cáo khó chịu như vậy.

Sự xuất hiện của Kaito đã dẫn đến mô hình truyền thông phân hạch mang tính tham gia: thông qua "Yap-to-Earn", các dự án không còn cần phải tập trung ngân sách tiếp thị vào một vài chữ V lớn nữa mà thay vào đó là kết nối với hệ thống danh sách Yapper của Kaito để cho phép các thành viên cộng đồng tự phát phát biểu cho dự án. Ví dụ, nếu một dự án mới muốn mở rộng tiếng nói của mình, dự án đó có thể hợp tác với Kaito để lập bảng xếp hạng cộng đồng cho dự án trên nền tảng này - tất cả người dùng đăng nội dung gốc xung quanh dự án sẽ được tham gia cuộc thi tính điểm.

Hiệu ứng thực tế tương tự như một cuộc thi sáng tạo nội dung có sự tham gia của tất cả mọi người. Để giành được điểm Yap hoặc phần thưởng airdrop trong tương lai, người dùng sẽ cạnh tranh để nghiên cứu các dự án, công bố các phân tích chuyên sâu hoặc thông tin chi tiết độc đáo và phấn đấu để có mặt trên bảng xếp hạng để nhận phần thưởng; Các bên tham gia dự án đã thu thập được một lượng lớn UGC (nội dung do người dùng tạo) chất lượng cao với chi phí tương đối thấp (chẳng hạn như hứa sẽ tặng token airdrop hoặc giải thưởng cho những người dùng đứng đầu bảng xếp hạng). Những nội dung này được người dùng tích cực chia sẻ trên các nền tảng công cộng như Twitter và thường có sức lan truyền và thuyết phục hơn - xét cho cùng, chúng không phải là những quảng cáo lạnh lùng mà là tiếng nói thực sự của các thành viên cộng đồng (ngay cả khi có động cơ khuyến khích, nội dung vẫn do chính người dùng tạo ra). Mô hình này được gọi là phiên bản xã hội của "Bằng chứng chú ý": những người đăng bài có thứ hạng cao trên bảng xếp hạng được coi là cung cấp thông tin có giá trị cao và do đó nhận được những lợi ích tương ứng.

Cho dù hoạt động này được gọi là InfoFi hay SocialFi thì về cơ bản, nó đang định hình lại cách thức tổ chức truyền thông dự án. Tiếp thị không còn hoàn toàn do một nhóm tập trung chi phối nữa mà thay vào đó trở thành hoạt động tập thể được thúc đẩy bởi cộng đồng. Vai trò của bên dự án cũng đã thay đổi từ nhà tài trợ quảng cáo truyền thống thành đơn vị khởi xướng các hoạt động cộng đồng và cung cấp phần thưởng.

Không còn đánh giá anh hùng chỉ qua người hâm mộ nữa: Làm thế nào các KOL nhỏ có thể phản công thành công với sự giúp đỡ của Kaito?

Trong hệ sinh thái InfoFi, vai trò của các KOL tiền điện tử truyền thống cũng đã thay đổi. Một mặt, các KOL hàng đầu vẫn đóng vai trò quan trọng: ví dụ, những người đứng đầu ngành như Vitalik và jesse.base vẫn đứng đầu danh sách Yapper, điều này cho thấy những người có tầm ảnh hưởng với hiểu biết sâu sắc thực sự và có lượng người theo dõi lớn vẫn có thể thống trị chủ đề. Mặt khác, các KOL này hiện đang ở trong một môi trường cạnh tranh mở: mỗi khi họ lên tiếng, họ sẽ được thuật toán ghi nhận và chấm điểm một cách khách quan, và điểm số sẽ rõ ràng ngay từ cái nhìn đầu tiên. Đối với những KOL thực sự có tính cung cấp thông tin, đây là động lực tích cực; nhưng đối với những KOL chỉ dựa vào sự nổi tiếng nhưng hiếm khi tạo ra nội dung có giá trị trong quá khứ, sức ảnh hưởng của họ có thể dần suy yếu theo cơ chế InfoFi. Bởi vì nếu họ chỉ đăng quảng cáo nhưng không thể kiếm được điểm, và không tích cực tham gia thảo luận và tương tác, thứ hạng của họ trên bảng xếp hạng sẽ giảm và họ sẽ bị cộng đồng coi là "không có nội dung". Do đó, các KOL buộc phải tham gia vào các cuộc thảo luận của cộng đồng một cách tích cực và chân thành hơn, nếu không họ có thể bị những người đến sau vượt mặt.

Jesse nhận thấy một số KOL tầm trung đã đạt được sự "trở lại" nhờ sự giúp đỡ của Kaito. Họ có thể không có nhiều người hâm mộ như các Vs hàng đầu, nhưng vì họ siêng năng tạo ra nội dung chất lượng cao nên họ có thứ hạng cao hơn trên bảng xếp hạng và được nhiều người biết đến tương đương với các Vs lớn. Đây là một cú sốc đối với mô hình ảnh hưởng truyền thống của KOL: sức ảnh hưởng không còn chỉ được xác định bởi số lượng người hâm mộ mà còn bởi giá trị nội dung và danh tiếng. Có thể ví như một loại “khai thác ảnh hưởng” - KOL “khai thác” điểm ảnh hưởng (Yap) bằng cách liên tục đóng góp thông tin chất lượng cao. So với cách làm trước đây chỉ dựa vào sự tích lũy người hâm mộ lâu dài, việc thu hút ảnh hưởng theo mô hình này mang tính ba chiều và năng động hơn.

Đồng thời, mô hình kiếm tiền của KOL cũng đang chuyển đổi. Trước đây, những người có sức ảnh hưởng chủ yếu kiếm lợi nhuận thông qua việc trả tiền quảng cáo từ chủ dự án, nhưng hiện nay có thêm một kênh nữa: tích lũy điểm Yap và chờ được đổi trong tương lai (ví dụ: đổi điểm lấy token nền tảng KAITO). Trong ngắn hạn, bản thân điểm Yap không thể được kiếm tiền trực tiếp, nhưng chúng được định giá ở mức kỳ vọng tương đối cao (đã có kỳ vọng rằng thị trường thứ cấp sẽ giao dịch ở mức chiết khấu so với định giá). Vì Yap rất khan hiếm và khó có được nên nhiều KOL đầu tư thời gian để hoạt động tích cực trên Kaito, tương tự như việc tham gia "khai thác" sớm để thu được lợi ích trong tương lai.

Khi một số dự án (như Berachain) nhắm mục tiêu vào Top Yapper trên Kaito để nhận phần thưởng airdrop, các KOL sẽ có động lực hơn để duy trì vị trí dẫn đầu bảng xếp hạng để nhận được những lợi ích bổ sung này. Điều này vô hình làm giảm nhu cầu chủ dự án phải trả tiền trực tiếp cho KOL để quảng cáo: thay vì trả một khoản tiền lớn để đăng quảng cáo, tốt hơn là nên dành một phần ngân sách làm phần thưởng cộng đồng để khuyến khích mọi người tham gia thảo luận trên Kaito; KOL cũng có thể hưởng lợi từ nó. Theo cách này, mối quan hệ giữa KOL và bên dự án thay đổi từ bên A và bên B truyền thống thành những đối tác cùng tham gia vào các hoạt động vận hành cộng đồng. KOL phải chứng minh được hiểu biết thực sự của họ về dự án để giành được sự công nhận của cộng đồng và chủ dự án cũng rất vui khi thấy KOL dẫn dắt nhiều người hơn thảo luận về bản thân họ. Hai bên tương tác trên một nền tảng mở, thông tin trở nên minh bạch và dễ thấy hơn.

Cơ hội và thách thức của KOL Agency

Đối với KOL Agency (đại lý/công ty KOL), mô hình Kaito là con dao hai lưỡi. Một mặt, nó làm suy yếu một số giá trị độc quyền mà các công ty KOL từng nắm giữ trong quá khứ: các bên dự án có thể trực tiếp sử dụng dữ liệu và bảng xếp hạng do Kaito cung cấp để tìm ra những người truyền thông thực sự hiệu quả mà không cần phải phụ thuộc quá nhiều vào nguồn lực mạng lưới của công ty. Kaito cung cấp bản đồ KOL định lượng và danh sách hiệu suất để tham khảo, cho phép chủ dự án xác định những người truyền thông tích cực nhất trong lĩnh vực của họ và người dùng nào thể hiện sự tương tác và lòng trung thành cao với dự án. Trước đây, chỉ có các công ty KOL cấp cao mới có quyền truy cập vào dữ liệu minh bạch như vậy (dựa trên kinh nghiệm lâu năm, họ biết KOL nào có khả năng mang lại chuyển đổi); Hiện nay Kaito đã công khai và số hóa các chỉ số này. Một bản đồ KOL chính xác có thể cải thiện hiệu quả tiếp thị và tăng giá trị mang lại cho bên dự án - và việc xây dựng bản đồ này dựa trên việc làm sạch và cân nhắc dữ liệu khổng lồ, đây là một trong những lợi thế cạnh tranh cốt lõi của Kaito. Nếu các Công ty KOL vẫn bám theo mô hình cũ và chỉ cung cấp danh sách KOL mơ hồ cùng các chiến lược tiếp thị mở rộng thì giá trị của họ chắc chắn sẽ bị nghi ngờ.

Nhưng mặt khác, KOL Agency không hoàn toàn vô dụng. Các cơ quan quan tâm có thể lựa chọn áp dụng Kaito và coi đây là một công cụ mới. Họ có thể đăng ký các dịch vụ cao cấp như Kaito Pro để có được thông tin chi tiết về dữ liệu và phát triển các chiến lược truyền thông hiệu quả hơn cho khách hàng của mình. Với sự hỗ trợ của nền tảng Kaito, KOL Agency có thể giúp các bên dự án đạt được mục tiêu truyền thông chính xác hơn, ví dụ: · Sàng lọc KOL: Tham khảo các chỉ số như thứ hạng Yapper và số lượng Smart Follower (người theo dõi cốt lõi) để lựa chọn KOL phù hợp nhất với dự án để hợp tác.

· Lên kế hoạch cho các chủ đề: Sử dụng phân tích của Kaito về xu hướng ngành, lên kế hoạch cho các chủ đề nóng của dự án để đưa vào các cuộc thảo luận của cộng đồng và hướng dẫn nhiều người dùng hơn tham gia vào cuộc thảo luận.

· Theo dõi hiệu ứng: Theo dõi hiệu ứng khuyến mãi theo thời gian thực, đo lường tỷ lệ chuyển đổi thông qua sự tăng trưởng điểm Yap và những thay đổi về thứ hạng, đồng thời điều chỉnh chiến lược bất cứ lúc nào.

· Tối ưu hóa quy tắc: Hướng dẫn chủ sở hữu dự án tận dụng tốt các phần thưởng quy tắc của Kaito, chẳng hạn như cách khởi tạo cuộc bỏ phiếu cộng đồng Launchpad (một hoạt động mà cộng đồng bỏ phiếu cho các dự án trong danh sách), thời điểm thúc đẩy cộng đồng sản xuất nội dung phù hợp hơn, v.v. Vai trò này có phần giống với tư vấn viên SEO trong kỷ nguyên công cụ tìm kiếm - ngày nay có các cố vấn InfoFi chuyên về cách hoạt động trong hệ sinh thái Kaito.

Trong quá trình này, định vị giá trị của KOL Agency sẽ thay đổi từ “trung gian nguồn lực” sang “tư vấn chiến lược”, đòi hỏi phải hiểu sâu sắc về cơ chế thuật toán của Kaito và phương pháp vận hành cộng đồng. Có thể thấy trước rằng một số công ty có khứu giác nhạy bén đã bắt đầu nghiên cứu phương pháp tính điểm của Kaito, tìm kiếm chìa khóa để tạo ra điểm số cao nhằm phục vụ khách hàng tốt hơn. Tất nhiên, cần lưu ý rằng thuật toán của Kaito liên tục được cập nhật và tối ưu hóa. Không dễ để gian lận bằng những thủ thuật đơn giản, nhưng vẫn còn nhiều chỗ để tối ưu hóa trong phạm vi tuân thủ (như hướng dẫn thảo luận thực sự trong cộng đồng thay vì vuốt màn hình để tạo bài đăng giả). Nhìn chung, Kaito đặt ra thách thức cho các Công ty KOL, nhưng cũng mang đến những cơ hội mới để phát huy đà phát triển: bất kỳ ai có thể thành thạo và sử dụng tốt các công cụ InfoFi sẽ có thể tiếp tục tạo ra giá trị cho khách hàng theo mô hình mới.

Cải thiện chất lượng truyền bá thông tin và thách thức về thuật toán

Sự cải thiện của Kaito về chất lượng nội dung truyền thông trong ngành là điều hiển nhiên đối với tất cả mọi người. Thông qua cơ chế khuyến khích InfoFi, các quảng cáo thuần túy và bài đăng kêu gọi vốn tràn lan trên các nền tảng xã hội đã bị ngăn chặn và thay thế bằng các phân tích chi tiết hơn và các cuộc thảo luận hợp lý. Điều này chắc chắn có tác động tích cực đến môi trường thông tin của toàn bộ cộng đồng tiền điện tử: các nhà đầu tư có thể thấy được góc nhìn sâu sắc hơn và giảm nguy cơ bị đánh lừa bởi thông tin vô nghĩa; chủ dự án cũng có thể nhận được phản hồi và đề xuất chân thực hơn từ cộng đồng, thay vì chỉ là lời khen hoặc lời lăng mạ. Sự chú ý được hướng đến thông tin thực sự có giá trị và hiệu quả cũng như giá trị của luồng thông tin được cải thiện đáng kể.

Nhưng tất cả những điều này cũng ẩn chứa một nỗi lo tiềm ẩn đáng được cảnh giác - vấn đề tập trung sức mạnh diễn ngôn dưới sự thống trị của các thuật toán. Khi ngày càng nhiều cuộc thảo luận trong ngành chuyển sang các nền tảng như Kaito, bản thân các thuật toán của nền tảng cũng có ảnh hưởng rất lớn. Cũng giống như cách mọi người từng lo lắng về thuật toán tìm kiếm của Google sẽ quyết định trang web nào được nhìn thấy, thì giờ đây thuật toán của Kaito thực sự sẽ quyết định giọng nói nào sẽ được khuếch đại. Mặc dù InfoFi tuyên bố là công bằng, như đã đề cập trong phân tích trước đó, cơ chế của họ lại ưu tiên những người dùng có uy tín. Điều này có thể khiến một số ý tưởng sáng tạo hoặc quan điểm trái chiều khó được lan truyền nếu chúng không được các nhóm lớn công nhận; Theo thời gian, liệu một loại "kén thông tin" khác có được hình thành không?

Khả năng nền tảng Kaito tinh chỉnh thuật toán để phục vụ mục đích thương mại cũng đáng được chú ý - ví dụ, thuật toán có thể thiên về việc thúc đẩy thông tin về các dự án hợp tác (người ta nhận thấy rằng đối với các dự án liên quan đến Kaito, hệ thống dường như khuyến khích người dùng thảo luận nhiều hơn). Là một cộng đồng tiền điện tử ủng hộ sự phi tập trung, chúng ta nên cảnh giác với tình trạng độc quyền thuật toán và thúc giục Kaito minh bạch và công bằng trong việc đưa ra quy tắc. Kaito hiện đã công khai một số câu hỏi thường gặp và nguyên tắc cơ bản, nhưng thông tin chi tiết về cách tính điểm vẫn còn là ẩn số. Trong tương lai, có thể cần nhiều quản trị dựa trên DAO hơn để cho phép cộng đồng tham gia giám sát quá trình phát triển của thuật toán và đảm bảo rằng mô hình InfoFi thực sự và công bằng khuyến khích thông tin chất lượng cao.

Nguyên tắc kỹ thuật: cơ chế hậu trường từ thu thập dữ liệu đến phân tích AI

Thu thập dữ liệu API Twitter: nền tảng nội dung và những thách thức

Là một nền tảng tập trung vào thông tin được mã hóa, Kaito trước tiên cần liên tục lấy dữ liệu từ Twitter (X). Thông qua giao diện API chính thức, Kaito tự động thu thập siêu dữ liệu như văn bản, thời gian đăng, số lượt thích và chia sẻ lại của mỗi tweet và liên kết chúng với thông tin tác giả và danh sách người dùng tương tác, đặt nền tảng cho việc đánh giá thuật toán tiếp theo.

Ví dụ, đối với một tweet thảo luận về Bitcoin, Kaito sẽ ghi lại nội dung, thời gian đăng, mức độ tương tác phổ biến và tầm ảnh hưởng của người đăng; nếu một chữ V lớn trong ngành tham gia vào tương tác, thuật toán sẽ xác định thông tin có giá trị hơn. Điều kiện tiên quyết để đạt được tất cả những điều này là phải lên lịch và sử dụng hiệu quả Twitter API.

Kể từ khi Elon Musk nhậm chức, Twitter đã tăng đáng kể chi phí sử dụng API của mình: giá khởi điểm cho giao diện cấp doanh nghiệp lên tới 42.000 đô la một tháng (chỉ có thể truy vấn khoảng 50 triệu tweet). Để theo dõi hoạt động của toàn bộ cộng đồng tiền điện tử, số lượng cuộc gọi cần thiết vượt xa mức này, gây áp lực chi phí rất lớn cho các dự án khởi nghiệp. Mặc dù các quan chức của Kaito chưa nêu chi tiết về các biện pháp đối phó cụ thể, nhưng có thể hình dung rằng nhóm này phải tính toán cẩn thận mọi lệnh gọi API. Rất có thể họ đã áp dụng các chiến lược sau để kiểm soát chi phí thu thập dữ liệu:

· Tập trung vào các lĩnh vực chính: Ưu tiên thu thập dữ liệu các tài khoản và chủ đề cốt lõi trong các trường mã hóa cụ thể, thay vì thu thập dữ liệu bừa bãi từ toàn bộ nền tảng để tiết kiệm hạn ngạch cuộc gọi.

· Truy vấn hàng loạt và lưu trữ đệm: Sử dụng truy vấn hàng loạt, lưu trữ đệm và các phương tiện kỹ thuật khác để giảm các yêu cầu lặp lại và giảm thiểu số lượng cuộc gọi API.

· Nguồn lực cộng đồng được người dùng ủy quyền: Một số nhà phân tích suy đoán rằng Kaito yêu cầu người dùng liên kết các tài khoản X để có được mã thông báo ủy quyền và "nguồn lực cộng đồng" thực hiện một số tác vụ thu thập dữ liệu cho chính người dùng, do đó bỏ qua các hạn chế về tần suất chính thức.

Theo quan điểm của Jesse, các chiến lược này nhằm giảm thiểu chi phí và rủi ro dữ liệu mà không ảnh hưởng đến các chức năng cốt lõi, nhằm đảm bảo mô hình InfoFi có nguồn dữ liệu ổn định.

Phân tích nội dung ChatGPT: AI tăng cường giá trị thông tin

Thu thập dữ liệu khổng lồ chỉ là điểm khởi đầu. Vũ khí kỳ diệu quan trọng hơn của Kaito là gọi mô hình ChatGPT của OpenAI để thực hiện phân tích ngữ nghĩa và đánh giá chất lượng nội dung. Nói một cách đơn giản, Kaito cho phép AI hoạt động như một "người nếm" và "bộ lọc" thông tin. Bất cứ khi nào người dùng đăng bài trên X, thuật toán nền sẽ thực hiện phân tích thông minh về nội dung, bao gồm xác định chủ đề được thảo luận trong tweet, đánh giá xem nội dung có giá trị hay không và xác định xem có bất kỳ hành vi gian lận nào không.

Với sự trợ giúp của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn tiên tiến, Kaito tuyên bố có thể vượt qua rào cản ngôn ngữ và hiểu cũng như chấm điểm nội dung bằng nhiều ngôn ngữ như tiếng Anh và tiếng Trung một cách bình đẳng mà không thiên vị ngôn ngữ nào hơn ngôn ngữ nào. Điều này có nghĩa là bất kể người dùng sử dụng ngôn ngữ nào để diễn đạt hiểu biết của mình, về mặt lý thuyết, họ đều có thể nhận được phần thưởng điểm Yap mà họ xứng đáng nhận được.

Mô hình ChatGPT cũng được sử dụng để xác định nội dung spam và tràn lan. Theo các quan chức Kaito và cộng đồng, họ rất coi trọng tính độc đáo và chiều sâu của nội dung. Họ sẽ không cho điểm cao chỉ vì dữ liệu tương tác hời hợt, cũng không thưởng cho việc vuốt màn hình thuần túy hay những tương tác vô nghĩa. Ví dụ, ngay cả khi bạn spam các từ khóa như "tiền điện tử" và "Tiền mã hóa" trong bài đăng một cách máy móc, bạn cũng không thể lừa AI nhận được điểm thưởng, vì hệ thống ưu tiên các cuộc thảo luận thực tế và có ý nghĩa.

Kinh nghiệm cá nhân của Jesse đã đặt câu hỏi về trạng thái lý tưởng nêu trên. Trong thử nghiệm của mình, tôi đã đăng ba bức ảnh thú vị với ý nghĩa mơ hồ và chỉ có một vài từ, và bất ngờ nhận được gần 190 điểm Yap. Phần bình luận của ba dòng tweet này chỉ toàn lời khen ngợi và hầu như không có thông tin thực chất nào.

Nội dung được trình bày quá chi tiết như vậy có thể đạt điểm cao đến vậy, khiến mọi người tự hỏi: dựa trên cân nhắc về chi phí, thuật toán của Kaito có thể đã không tiến hành phân tích ngữ nghĩa sâu sắc từng từ trong tweet hoặc có thể đã áp dụng một số chiến lược đơn giản hóa trong quá trình chấm điểm. Có lẽ hệ thống hiện tại vẫn xác định điểm dựa nhiều hơn vào dữ liệu tương tác cơ bản, với một số đánh đổi về mặt hiểu biết ngữ nghĩa. Phát hiện này khiến Jesse đặt câu hỏi về tính nghiêm ngặt của thuật toán Kaito: Cơ chế chấm điểm nội dung thông minh được cho là này thực sự được triển khai đến mức nào?

Cơ chế theo dõi thông minh: Đánh giá ảnh hưởng theo chất lượng hơn số lượng

Mặc dù Kaito giới thiệu phân tích AI ở cấp độ nội dung, nhưng nó không bỏ qua yếu tố "kết nối". Sự đổi mới của nền tảng này nằm ở việc giới thiệu cơ chế "Người theo dõi thông minh", thiết lập biểu đồ xã hội trong cộng đồng tiền điện tử và kết hợp chất lượng người theo dõi vào việc đánh giá giá trị nội dung. Với Kaito, việc ai theo dõi bạn quan trọng hơn là số lượng người theo dõi bạn. Các tài khoản cá nhân nổi tiếng theo dõi nhau và tạo thành vòng tròn mã hóa cốt lõi sẽ được thuật toán phân loại là Người theo dõi thông minh.

Nếu một tác giả có nhiều người hâm mộ (như Vitalik Buterin, Binance CZ, v.v.), thì sức ảnh hưởng của tác giả đó rõ ràng là rất lớn và giới hạn điểm trên mà anh ta có thể nhận được từ việc xuất bản nội dung sẽ cao hơn tương ứng.

Mô hình đồ thị xã hội này cho phép Kaito đo lường khách quan hơn mức độ "lan truyền trong vòng tròn" của mỗi tweet: liệu nó có lan truyền giữa những người qua đường bên ngoài vòng tròn hay trực tiếp đến tầm nhìn của những nhân vật hàng đầu trong ngành hay không. Ví dụ, ngay cả khi một tin nhắn có 100 lượt chia sẻ, nếu hầu hết chúng đến từ hoạt động giải trí chung giữa các tài khoản nhỏ, giá trị thực tế của tin nhắn có thể bị hạn chế; trong khi một tin nhắn khác chỉ có 10 lượt chia sẻ lại, nhưng có sự tham gia của những người có tầm ảnh hưởng như Vitalik, thì "hàm lượng vàng" của tin nhắn sau rõ ràng cao hơn. Đối với hai trường hợp này, Kaito sẽ chỉ định điểm Yap hoàn toàn khác nhau để tránh việc chỉ đánh giá dựa trên số lượt chia sẻ hoặc lượt thích.

Từ kết quả thực tế, các tài khoản đứng đầu danh sách Yap thường không phải là những người có sức ảnh hưởng với nhiều người theo dõi nhất, nhưng lại có nhiều khả năng là những người chơi sâu sắc được các KOL hàng đầu công nhận. Theo báo cáo nghiên cứu, Kaito không tin vào các chỉ số truyền thống như số lượng người hâm mộ hay lượt xem, mà tập trung phần thưởng vào sức nặng danh tiếng của "người hâm mộ thông minh" - ngay cả khi bạn có hàng trăm nghìn người hâm mộ nhưng nội dung của bạn không có giá trị thực sự, bạn vẫn có thể nhận được rất ít Yaps. Phương pháp đánh giá "chất lượng hơn số lượng" này đã phần nào khắc phục được những nhược điểm của việc chỉ cạnh tranh về lưu lượng truy cập và đưa thêm yếu tố "đánh giá ngang hàng" từ giới học thuật vào quá trình phân phối thông tin của InfoFi: chỉ những nội dung được các chuyên gia khen ngợi mới có thể nổi bật.

Tất nhiên, các chi tiết cụ thể về thuật toán của hệ thống Smart Followers được các cơ quan chức năng giữ bí mật và chúng ta chỉ có thể suy ra logic chung của nó từ kết quả. Nhóm Kaito lo ngại rằng nếu các quy tắc hoàn toàn minh bạch, một số người sẽ không tránh khỏi việc sử dụng thủ thuật để gian lận và tăng điểm, do đó phá vỡ tính công bằng sinh thái. Hiện nay, việc đưa vào biểu đồ xã hội thực sự đã làm tăng độ khó của thuật toán chống gian lận, nhưng nó cũng đặt ra những thách thức mới cho những người mới tham gia: làm thế nào để giành được sự chú ý và tương tác của những người có tên tuổi lớn trong vòng tròn đã trở thành ngưỡng quan trọng để đạt được điểm cao. Một mặt, đây là động lực tích cực cho những người sáng tạo nội dung, nhưng mặt khác, lại có lo ngại mơ hồ rằng nó có thể trở thành trò chơi mà một vài người lớn kiểm soát quyền phát ngôn - xét cho cùng, bất kể thuật toán có thông minh đến đâu, thì mạng lưới quan hệ giữa các cá nhân mới là thứ mang lại giá trị cuối cùng.

Sự đánh đổi giữa chi phí kỹ thuật và kiến trúc AI nhiều lớp

Sau khi giới thiệu rất nhiều chức năng được hỗ trợ bởi "công nghệ đen", chúng ta cũng cần bình tĩnh và xem xét các tài khoản chi phí thực tế - chi phí kỹ thuật hỗ trợ hệ thống phức tạp của Kaito không hề rẻ. Đầu tiên là chi phí thu thập dữ liệu. Như đã đề cập trước đó, việc thu thập dữ liệu Twitter với số lượng lớn thông qua các kênh chính thức rất tốn kém, lên tới hàng chục nghìn đô la mỗi tháng. Theo các nguồn tin trong ngành, Kaito đã cố gắng lấy dữ liệu thông qua các kênh của bên thứ ba hoặc giao diện không công khai trong những ngày đầu, nhưng khi Twitter thắt chặt các chính sách của mình, những phương pháp mờ ám này trở nên không bền vững và họ phải trả tiền cho các quyền API cấp cao hơn. Điều này trực tiếp buộc Kaito phải đánh đổi chiến lược sản phẩm của mình: nếu chỉ mở một lượng lớn truy vấn cho người dùng thông thường thì giới hạn lệnh gọi API hàng tháng sẽ sớm đạt đến mức trần.

Kaito gần đây đã cung cấp các dịch vụ truy vấn miễn phí tương đối hạn chế cho người dùng thông thường, muốn bán khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu của mình cho các tổ chức và khách hàng chuyên nghiệp. Ví dụ, một số quỹ đầu cơ đăng ký Kaito Pro, phiên bản chuyên nghiệp có giá hơn 800 đô la mỗi tháng. Bằng cách phục vụ một số lượng nhỏ "người dùng lớn" trả phí để chi trả hóa đơn dữ liệu cao, điều này cũng giải thích tại sao Kaito hiện đang chọn tuyến đường kinh doanh chủ yếu là To B (dành cho các tổ chức doanh nghiệp).

Một khoản chi lớn khác là sức mạnh tính toán của AI. Kaito chính thức tuyên bố sử dụng AI cấp độ GPT-4 để hiểu nội dung, nhưng mọi cuộc gọi đến giao diện ChatGPT-4 đều là lãng phí tiền bạc. Nếu việc phân tích cú pháp GPT-4 thực sự được thực hiện theo thời gian thực cho mọi tweet, chi phí sẽ rất lớn. Ước tính sơ bộ: Ngay cả khi sử dụng ChatGPT-3.5 rẻ hơn, chi phí để xử lý 50.000 tweet vẫn có thể lên tới hàng nghìn đô la; nếu sử dụng mô hình GPT-4 có giá cao hơn gấp nhiều lần để phân tích đầy đủ thì chi phí hàng tháng thậm chí có thể lên tới hàng chục nghìn đô la.

Rõ ràng là Kaito sẽ không làm điều như vậy. Người ta suy đoán rằng nhóm có thể đã phát triển một bộ chiến lược "hợp lý hóa việc làm AI": chỉ sử dụng các mô hình lớn khi cần thiết, sử dụng bộ lọc quy tắc hoặc dự đoán mô hình nhỏ cho những nơi không quan trọng và giảm thiểu tần suất gọi ChatGPT. Cũng có những dấu hiệu cho thấy Kaito đang phát triển các mô hình lớn hoặc hệ thống đa tác nhân của riêng mình, cố gắng cho phép một số mô hình nguồn mở được tinh chỉnh đảm nhiệm các nhiệm vụ chấm điểm ngữ nghĩa cơ bản. Theo cách này, GPT-4 đắt tiền chỉ được gọi khi gặp phải các vấn đề phức tạp hoặc khi cần tạo bản tóm tắt dài, giúp giảm đáng kể chi phí cuộc gọi trung bình.

Yu Hu, nhà sáng lập Kaito, tiết lộ rằng hiện tại họ đang sử dụng kiến trúc tác nhân không đồng nhất AutoGPT, triển khai nhiều mô hình ChatGPT ở phía sau để hoạt động cùng nhau và sử dụng ChatGPT-4 làm mô hình cốt lõi cơ bản. Đồng thời, họ giảm sự phụ thuộc vào bên thứ ba bằng cách tinh chỉnh mô hình của riêng mình. Kiến trúc mô hình nhiều lớp này phản ánh sự đánh đổi khó khăn của Kaito giữa hiệu quả và chi phí: một mặt, cần đảm bảo rằng phân tích thuật toán phải tuyệt vời và đủ tin cậy, mặt khác, cần phải tiết kiệm và giảm chi phí. Sự cân bằng "kẹt giữa hai tình thế tiến thoái lưỡng nan" này chính là thách thức về mặt hoạt động mà mô hình kinh doanh InfoFi hiện tại không thể tránh khỏi. Có thể nói Kaito đang thực hiện một "canh bạc công nghệ" - bỏ tiền ra xây dựng hào công nghệ trong khi hy vọng tìm ra giải pháp thay thế khả thi và kinh tế hơn trong tương lai.

Kết luận: Suy ngẫm và tương lai của mô hình InfoFi

Thiết kế nền tảng của Kaito là sự kết hợp táo bạo giữa công nghệ tiên tiến và mô hình kinh doanh: nền tảng này định lượng nội dung xã hội thành “tài sản thu hút sự chú ý” và sau đó sử dụng các ưu đãi mã thông báo để hướng dẫn đầu ra của thông tin chất lượng cao. Nghe thì có vẻ tuyệt vời, nhưng việc triển khai thực tế không phải lúc nào cũng suôn sẻ. Cái gọi là "InfoFi" của Kaito, ở một mức độ nào đó, giống như SocialFi nhưng mang tên khác - dù được gọi là điểm Yap hay tên khác, thì bản chất vẫn là chơi trò kiếm tiền từ lưu lượng truy cập và sức ảnh hưởng thông qua mạng xã hội. Về mặt này, nó có điểm chung với các dự án SocialFi ban đầu như Friend.tech và Stars Arena.

Sự khác biệt là Kaito đã thêm một lớp lọc AI và đánh giá danh tiếng, cố gắng nâng cao "ngưỡng chất lượng" của trò chơi và ngăn chặn tình trạng quân đội nước tinh khiết tràn lan. Tuy nhiên, xét theo kết quả hiện tại, hệ thống này vẫn không thoát khỏi hiệu ứng Matthew: những cái tên lớn thống trị danh sách, điểm số cao và sức ảnh hưởng hàng đầu rất nhất quán, còn những cái tên nhỏ muốn nổi bật phải nhờ đến sự hỗ trợ của những cái tên lớn. Liệu đây có phải là hành động phá vỡ thế độc quyền thông tin hay là một cách trá hình để củng cố vòng tròn thông tin hiện có? Đây sẽ là một trong những vấn đề cốt lõi mà Kaito cần phải đối mặt trong tương lai.

Thách thức thực tế hơn nằm ở tính bền vững của mô hình. Kaito hiện phụ thuộc rất nhiều vào hệ sinh thái Twitter - cả nguồn dữ liệu và tương tác của người dùng đều gần như gắn liền với nền tảng X. Mô hình phát triển dựa vào người khác này có thể tiến xa đến đâu? Nếu Twitter tiếp tục tăng giá API và thắt chặt quyền truy cập dữ liệu, liệu Kaito có còn có thể tồn tại được không? Phí API cao hiện tại đã buộc Kaito phải chuyển sang phục vụ khách hàng trả phí để hỗ trợ hoạt động. Nhưng nếu mô hình InfoFi được mở rộng để cho phép mọi người cùng tham gia thì cuối cùng dự luật sẽ phải được triển khai rộng rãi.

Mặt khác, cũng có những bất ổn liên quan đến nền kinh tế mã thông báo hỗ trợ các động cơ của Yap. Hiện tại, giá trị của điểm Yap vẫn ở mức mong đợi. Khi sự nhiệt tình của thị trường giảm xuống và giá trị kỳ vọng cũng giảm, liệu các KOL hàng đầu trên nền tảng này có chuyển đi nơi khác, khiến Kaito phải đối mặt với nguy cơ mất nội dung không? Các KOL hoạt động trên nhiều nền tảng khác nhau có xu hướng đi đến nơi nào mang lại lợi nhuận cao hơn. Nếu Kaito không thể tiếp tục mang lại đủ lợi nhuận về doanh thu hoặc sức ảnh hưởng, thì chỉ riêng tình cảm sẽ không đủ để giữ chân những người dùng hàng đầu này.

Nhìn chung, để mô hình InfoFi hoạt động hiệu quả, cuối cùng mô hình này cần phải tạo ra sự cân bằng tốt hơn giữa việc khuyến khích sáng tạo nội dung chuyên sâu và duy trì khả năng tạo ra doanh thu của chính nó. Liệu Kaito có thể tìm ra con đường phát triển bền vững trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và hạn chế về nguồn lực không? Chúng ta hãy cùng chờ xem.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia