제너레이티브 AI(Generative AI)의 인기로 신속한 단어 거래 시장이 빠르게 확대되고 있다. 그러나 현재 PromptBase로 대표되는 거래 플랫폼은 여전히 판매자 중심 가격 책정을 사용하고 있으며 객관적인 가격 측정 기준이 부족합니다. 이러한 과제에 직면한 푸단대학교 멀티미디어 및 지능형 보안팀은 미래 구매자 시장에 더 잘 적응할 수 있도록 설계된 혁신적인 신속한 단어 거래 모델을 제안했습니다.
이 새로운 거래 모델은 주로 프롬프트 단어 카테고리 선택과 가격 책정 전략 수립의 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계에서 플랫폼은 욕심 많은 검색을 기반으로 하는 다중 무장 산적 알고리즘을 사용하여 품질 평가를 기반으로 판매할 프롬프트 단어 카테고리를 선택합니다. 두 번째 단계에서는 구매자, 플랫폼, 판매자를 각각 1급 리더, 2급 리더, 팔로워로 간주하여 구매자의 이익을 우선시하는 계단식 스택켈버그 게임 방식을 채택합니다.
이 모델의 핵심은 프롬프트 단어와 생성된 콘텐츠의 관련성과 품질을 종합적으로 고려하여 거래 당사자가 비용과 수입을 고려한 후 최적의 전략을 세울 수 있도록 하는 것입니다. 합리적인 가격 범위와 즉각적인 단어 풍부도 요구 사항을 설정함으로써 이 모델은 세 당사자의 이익의 균형을 효과적으로 맞추고 win-win 상황을 가져올 것으로 예상됩니다.
연구원 Meiling Li와 Hongrun Ren은 arXiv에 게재된 최근 논문에서 이 패턴을 자세히 설명했습니다. 그들은 이 거래 모델이 프롬프트 단어 시장을 더 잘 표준화할 수 있을 뿐만 아니라 잠재적으로 콘텐츠 제작자의 비용을 줄이고 제작 효율성을 향상시킬 수 있다고 믿습니다.
프롬프트 단어 상품의 수가 늘어나고 거래 비용이 감소함에 따라 이 모델은 AI 콘텐츠 제작 생태계를 재편할 것으로 예상됩니다. 그러나 연구팀은 거래 당사자들의 이익함수 설계, 프롬프트 단어의 품질 평가 등의 요소가 여전히 최종 가격 결정에 영향을 미치는 핵심 요소라고 지적했다. 앞으로는 이 결과를 더욱 광범위한 프롬프트 단어 가격 책정 시나리오로 확장할 계획입니다.
본 연구는 신속한 단어 가격 책정 문제를 해결하기 위한 새로운 아이디어를 제공하며 향후 AI 콘텐츠 제작 및 거래에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
주소: https://arxiv.org/pdf/2405.15154