InfoFi: Nueva paradigma de monetización de la atención impulsada por IA

La teoría de la economía de la atención fue propuesta por primera vez en 1971 por el psicólogo y economista Herbert Simon, quien señaló que en un mundo de sobrecarga de información, la atención humana se convierte en el recurso más escaso. El economista Albert Wenger reveló además que la civilización humana está experimentando una transformación fundamental de la "escasez de capital" de la era industrial a la "escasez de atención" de la era del conocimiento.

Este cambio se origina en dos características de la tecnología digital: el costo marginal cero de la copia y difusión de información, y la universalidad del cálculo de la IA. Sin embargo, en la economía de la atención tradicional, los usuarios contribuyen con su atención como "combustible de datos", mientras que los beneficios excesivos son monopolizados por las plataformas. El InfoFi del mundo Web3 intenta romper este modelo, a través de blockchain, incentivos en tokens y tecnología de IA, haciendo que el proceso de producción, difusión y consumo de información sea transparente, devolviendo el valor a los participantes.

¿Qué es InfoFi?

InfoFi es la combinación de Información + Finanzas, y su núcleo radica en transformar información difícil de cuantificar y abstracta en un portador de valor dinámico y cuantificable. No solo abarca los mercados de predicción tradicionales, sino que también incluye la distribución, especulación o comercio de información o conceptos abstractos como atención, reputación, datos o inteligencia en cadena, percepciones personales, y actividad narrativa.

Las principales ventajas de InfoFi se reflejan en:

• Mecanismo de redistribución de valor: devolver el valor que ha sido monopolizado por la plataforma en la economía de la atención tradicional a los verdaderos contribuyentes.
• Capacidad de valorización de la información: transformar la atención, las percepciones, la reputación, etc., en activos digitales negociables.
• Participación de bajo umbral: los usuarios pueden participar en la distribución de valor a través de la creación de contenido solo con una cuenta de redes sociales.
• Innovación en el mecanismo de incentivos: recompensar la creación de contenido, la difusión, la interacción, la verificación y otros múltiples aspectos.
• Potencial de aplicación interdisciplinaria: La introducción de la IA ofrece a InfoFi ventajas como la evaluación de la calidad del contenido y la optimización del mercado predictivo.

Clasificación InfoFi

mercado de predicción

Los mercados de predicción son una parte fundamental de InfoFi, y son un mecanismo que utiliza la sabiduría colectiva para predecir los resultados de eventos futuros. Las plataformas representativas incluyen:

• Polymarket: el mayor mercado de predicción descentralizado, construido sobre la red Polygon.
• Kalshi: Plataforma de mercados de predicción regulada por la CFTC en EE.UU., que admite depósitos en criptomonedas.

Tipo de boca InfoFi( Yap-to-Earn)

Ganar recompensas a través de la publicación de opiniones y la compartición de contenido. Los proyectos principales incluyen:

• Kaito AI: Evalúa el contenido relacionado con criptomonedas publicado por los usuarios a través de algoritmos de IA.
• Cookie.fun: Rastrea la cuota de atención mental de los agentes de IA, la interacción y los datos en cadena.
• Virtuals: plataforma de lanzamiento de agentes AI, soporta Yap-to-Earn.
• Loud: "Experimento de valor de atención" en el ecosistema Kaito AI.
• Wallchain Quacks: Proyecto AttentionFi programático basado en Solana.

Boca Loo + Tareas / Actividades en la cadena / Verificación

Combinar la contribución de contenido con el comportamiento o las tareas en la cadena, evaluando de manera integral las contribuciones multidimensionales del usuario.

• Galxe Starboard: recompensa por contribuciones reales en acciones fuera de la cadena y en la cadena.
• Mirra: un modelo de IA descentralizado entrenado con datos seleccionados por la comunidad.

InfoFi de reputación

• Ethos: Protocolo de reputación en cadena, genera puntuaciones de credibilidad.
• GiveRep: convierte las actividades de los usuarios en la plataforma X en una reputación en cadena cuantificable.

mercado de atención/predicción

• Noise: Plataforma de descubrimiento de tendencias y comercio basada en MegaETH.
• Ventaja: mercado de predicciones sociales, recompensa por descubrir, compartir y predecir contenido valioso.
• YAPYO: Infraestructura del mercado de atención del ecosistema Arbitrum.
• Tendencias: tokenización X publicaciones, convirtiéndose en una tendencia en la curva conjunta.

acceso al contenido controlado por tokens

• Backroom: Los creadores pueden lanzar espacios tokenizados y ofrecer contenido seleccionado.
• Xeet: Un nuevo protocolo en la red diseñado para reducir el ruido y mejorar la señal.

Información de datos tipo InfoFi

• Arkham Intel Exchange: herramienta de consulta de datos en la cadena, plataforma de intercambio de información y exchange.

Desafíos que enfrenta InfoFi

mercado de predicción

• Regulación y cumplimiento: podría considerarse un mercado similar a las opciones binarias y a las apuestas.
• Información privilegiada y equidad: puede verse afectada por información privilegiada.
• Liquidez y participación: los temas de nicho enfrentan el "problema de la falta de liquidez en la larga cola".
• Diseño de oráculos: es necesario prevenir ataques operativos.

Golpe bucal

• El ruido de la información se intensifica, la proliferación de anuncios de contenido AI.
• Los estándares de evaluación algorítmica no son transparentes, lo que genera dudas sobre la equidad.
• Efecto Mateo en la distribución de ingresos: los creadores de cola enfrentan la dificultad de bajos ingresos y alta competencia.
• La participación de los usuarios carece de continuidad.
• La atención no es igual a la proporción de capitalización de mercado.

reputación

• El sistema de invitaciones limita la incorporación de nuevos usuarios.
• Existe el riesgo de operaciones maliciosas.
• Problemas de reconocimiento entre plataformas.

Tendencias de desarrollo de InfoFi

mercado de predicción

• La combinación de IA y mercados de predicción.
• La combinación de redes sociales y mercados de predicción.
• Aplicaciones de gobernanza descentralizada.
• Desarrollarse como una herramienta de contenido y noticias para todos.

Boca Lube + InfoFi de Reputación

• Introducir tecnología de gráficos sociales y comprensión semántica para mejorar la precisión de la evaluación de IA.
• Incentivar a creadores de larga cola de alta calidad.
• Añadir mecanismos de reducción o penalización.
• Lanzamiento de InfoFi LLM exclusivo para Web3.
• Evaluación de contribuciones en múltiples dimensiones.
• Integración con DeFi, puntuación de reputación como base de crédito.
• La tokenización de activos abstractos da lugar a más derivados.
• Expandir a más plataformas sociales.
• Combinar con plataformas sociales y medios de comunicación para formar herramientas de descubrimiento de atención y Alpha.

Información de análisis de datos InfoFi

• La combinación de gráficos de análisis de datos con insights de creadores y análisis de IA.

Resumen

El núcleo de InfoFi radica en establecer un mecanismo de equilibrio "trinitario": la minería de información, la participación del usuario y el retorno de valor. Esto requiere que a nivel técnico se logre la cuantificación de la atención, y que en el diseño del mecanismo se asegure que los participantes comunes obtengan un retorno razonable. La revolución de InfoFi necesita un impulso conjunto de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba, logrando así una economía de la atención justa y eficiente, evitando que se convierta en un juego de enriquecimiento para unos pocos.