주의력 경제 하의 InfoFi 딜레마

원문 저자：Jay Jo，Tiger Research

원문 편집：AididiaoJP，Foresight News

TL;DR

• InfoFi는 사용자 주의력과 활동을 정량화하고 이를 보상과 연결하는 구조적 시도입니다.

• InfoFi는 현재 콘텐츠 품질 저하와 보상 집중화 등 몇 가지 구조적 문제를 안고 있습니다.

• 이러한 문제는 InfoFi 모델 자체의 한계가 아니라 평가 기준과 보상 분배 방식의 설계 문제로, 개선이 시급합니다.

주의력은 토큰의 시대

주의력은 현대 산업에서 가장 희소한 자원 중 하나가 되었습니다. 인터넷 시대의 정보 범람 속에서 인간의 정보 처리 능력은 극히 제한적입니다. 이러한 희소성은 많은 기업들이 치열한 경쟁을 벌이게 하였고, 사용자 주의력을 확보하는 능력이 기업의 핵심 경쟁 우위가 되었습니다.

암호화폐 산업은 주의력 경쟁의 정도를 더욱 극단적으로 보여줍니다. 주의력 점유율은 토큰 가격 책정과 유동성 형성에서 중요한 역할을 하며, 이는 프로젝트의 성공과 실패를 결정짓는 핵심 요소가 됩니다. 기술적으로 앞선 프로젝트라도 시장의 관심을 끌지 못하면 종종 시장에서 퇴출됩니다.

이러한 현상은 암호화폐 시장의 구조적 특성에서 기인합니다. 사용자는 단순한 참여자가 아니라 투자자로, 그들의 주의력은 직접적으로 토큰의 실제 구매 행동을 가져오며, 이는 더 큰 수요와 네트워크 효과를 창출합니다. 주의력이 집중된 곳에서는 유동성이 창출되며, 서사는 이 유동성 기반 위에서 발전합니다. 이러한 정해진 서사는 이후 새로운 관심을 끌어들이고, 선순환을 형성하여 시장 발전을 촉진합니다.

InfoFi: 주의력을 토큰화하는 체계적 시도

시장은 주의력에 기반하여 운영됩니다. 이러한 구조는 한 가지 핵심 질문을 제기합니다: 누가 이러한 주의력으로부터 실제로 혜택을 받을 수 있을까요? 사용자는 커뮤니티 활동과 콘텐츠 창작을 통해 주의력을 생성하지만, 이러한 행동은 측정하기 어렵고 명확한 직접 보상 메커니즘이 없습니다. 현재까지 일반 사용자는 토큰을 사고파는 방식으로 간접적인 수익을 얻을 수 있을 뿐입니다. 실제로 주의력을 창출하는 기여자에게는 현재 어떤 보상 메커니즘도 없습니다.

Kaito의 InfoFi 네트워크, 출처: Kaito

InfoFi는 이 문제를 해결하기 위한 시도입니다. InfoFi는 정보를 금융과 결합하여 사용자 콘텐츠에서 생성된 주의력(예: 조회수, 댓글 수, 공유 수)을 기반으로 사용자 기여도를 평가하고 이를 토큰 보상과 연결하는 메커니즘을 만듭니다. Kaito의 성공은 이러한 구조가 널리 퍼질 수 있도록 하였습니다.

Kaito는 AI 알고리즘을 통해 소셜 미디어 활동(게시물 작성 및 댓글 등)을 평가합니다. 플랫폼은 점수에 따라 토큰 보상을 제공합니다. 사용자 생성 콘텐츠가 끌어들이는 주의력이 많을수록 프로젝트는 더 큰 노출을 얻게 됩니다. 자본은 이러한 주의를 신호로 보고 이를 바탕으로 투자 결정을 내립니다. 주의력이 증가함에 따라 더 많은 자본이 프로젝트로 유입되고, 참여자의 보상도 증가합니다. 참여자, 프로젝트 및 자본은 주의력 데이터를 매개로 협력하여 선순환을 형성합니다.

InfoFi 모델은 세 가지 주요 분야에서 두드러진 기여를 하였습니다.

첫째, 평가 기준이 불명확한 사용자 기여 활동을 정량화하였습니다. 포인트 시스템을 기반으로 사람들은 기여를 구조적으로 정의할 수 있게 되었고, 사용자는 특정 행동을 통해 어떤 보상을 받을 수 있는지를 예측할 수 있어 사용자 참여의 지속 가능성과 일관성을 높였습니다.

둘째, InfoFi는 주의력을 추상적인 개념에서 정량화되고 거래 가능한 데이터로 전환하였으며, 사용자 참여는 단순한 소비에서 생산적인 활동으로 변화하였습니다. 기존의 대부분 온라인 참여는 투자 또는 콘텐츠 공유와 관련이 있으며, 플랫폼은 이러한 활동에서 생성된 주의력으로 수익을 창출합니다. InfoFi는 사용자가 이러한 콘텐츠에 대해 보인 시장 반응을 정량화하고, 이 데이터를 기반으로 보상을 지급하여 참여자의 행동이 생산적인 작업으로 간주되도록 합니다. 이러한 변화는 사용자가 단순한 커뮤니티 구성원이 아닌 네트워크 가치 창출자로서의 역할을 부여합니다.

셋째, InfoFi는 정보 생산의 진입 장벽을 낮추었습니다. 과거에는 트위터의 대형 계정과 기관 계정이 정보 유통을 지배하고 대부분의 주의력과 보상을 차지했지만, 이제 일반 사용자도 일정 수준의 시장 주의를 얻으면 실질적인 보상을 받을 수 있어 다양한 배경을 가진 사용자에게 더 많은 참여 기회를 창출하였습니다.

InfoFi가 초래한 주의력 경제의 함정

InfoFi 모델은 암호화폐 산업 내 새로운 보상 설계 실험으로, 사용자의 기여를 정량화하고 이를 보상과 연결하였습니다. 그러나 주의력은 지나치게 중앙집중화된 가치가 되었고, 그 부작용이 점차 드러나고 있습니다.

첫 번째 문제는 과도한 주의력 경쟁과 콘텐츠 품질 저하입니다. 주의력이 보상의 기준이 될 때, 콘텐츠 창작의 목적은 이제 정보를 제공하거나 의미 있는 참여를 장려하는 것이 아니라 단순히 보상을 받기 위한 것으로 변모합니다. 생성형 AI는 콘텐츠 창작을 더 쉽게 만들어, 진정한 정보나 통찰력이 결여된 대량 콘텐츠가 빠르게 확산되고 있습니다. 이른바 'AI Slop' 콘텐츠가 생태계 전반에 퍼지면서 우려를 낳고 있습니다.

Loud Mechanism, 출처: Loud

Loud 프로젝트는 이러한 경향을 명확히 보여줍니다. Loud는 주의력을 토큰화하려고 시도하며, 플랫폼은 특정 기간 동안 가장 많은 주의를 받은 상위 사용자에게 보상을 분배합니다. 이러한 구조는 실험적으로 흥미롭지만, 주의력이 보상의 유일한 기준이 되면서 사용자 간의 경쟁이 과열되고, 많은 반복적이고 저품질의 콘텐츠가 생성되어 결국 전체 커뮤니티의 콘텐츠 동질화 현상을 초래합니다.

자료 출처: Kaito Mindshare

두 번째 문제는 보상의 집중화입니다. 주의력 기반의 보상은 특정 프로젝트나 주제에 집중되기 시작하며, 다른 프로젝트의 콘텐츠는 실제로 시장에서 사라지거나 줄어듭니다. Kaito의 공유 데이터는 이를 명확히 보여줍니다. Loud는 한때 트위터에서 70% 이상의 암호화폐 콘텐츠를 차지하며 생태계 내 정보 흐름을 지배했습니다. 보상이 주의력에 집중되면 콘텐츠 다양성이 감소하고, 정보는 점차 높은 토큰 보상을 제공하는 프로젝트를 중심으로 생성됩니다. 결국 마케팅 예산의 규모가 생태계 내 영향력을 결정짓게 됩니다.

InfoFi의 구조적 한계: 평가 및 분배

4.1. 콘텐츠 평가 단순 방법의 한계

주의력을 중심으로 한 보상 구조는 근본적인 질문을 제기합니다: 콘텐츠는 어떻게 평가해야 하며, 보상은 어떻게 분배해야 할까요? 현재 대부분의 InfoFi 플랫폼은 조회수, 좋아요, 댓글 등의 단순한 지표를 기반으로 콘텐츠 가치를 판단합니다. 이러한 구조는 '높은 참여도는 좋은 콘텐츠'라는 가정을 하고 있습니다.

참여도가 높은 콘텐츠는 실제로 더 나은 정보 품질이나 전달 효과를 가질 수 있지만, 이 구조는 매우 우수한 콘텐츠에 주로 적용됩니다. 대부분의 중저급 콘텐츠에 대해서는 피드백 수와 품질 간의 관계가 명확하지 않아, 반복적인 형식과 지나치게 긍정적인 콘텐츠가 높은 점수를 받는 현상이 발생합니다. 반면 다양한 관점을 제시하거나 새로운 주제를 탐구하는 콘텐츠는 제대로 된 인정을 받기 어렵습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 보다 완벽한 콘텐츠 품질 평가 체계가 필요합니다. 단순히 참여도를 기반으로 한 평가 기준은 고정되어 있으며, 콘텐츠 가치는 시간이나 환경의 변화에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어 AI는 의미 있는 콘텐츠를 식별할 수 있으며, 커뮤니티 기반의 알고리즘 조정 방법을 도입할 수 있습니다. 후자는 알고리즘이 정기적으로 제공되는 사용자 피드백 데이터를 기반으로 평가 기준을 조정하도록 하여 평가 체계가 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 도와줍니다.

4.2. 보상 구조 집중도와 균형 요구

콘텐츠 평가의 한계는 보상 구조 문제와 공존하며, 보상 구조는 정보 흐름의 편향을 악화시킵니다. 현재의 InfoFi 생태계는 일반적으로 각 프로젝트가 개별적인 순위를 운영하며, 각자 자신의 토큰으로 보상을 제공합니다. 이러한 구조에서는 대규모 마케팅 예산을 가진 프로젝트가 더 많은 콘텐츠를 유치할 수 있으며, 사용자의 주의력은 특정 프로젝트에 집중되는 경향이 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 보상 분배 구조를 조정해야 합니다. 각 프로젝트는 각자의 보상을 유지할 수 있으며, 플랫폼은 콘텐츠 집중도를 실시간으로 모니터링하고 플랫폼 토큰으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어 콘텐츠가 특정 프로젝트에 지나치게 집중될 경우, 플랫폼 토큰 보상을 일시적으로 줄이고, 상대적으로 낮은 주제를 가진 콘텐츠는 추가 플랫폼 토큰을 받을 수 있습니다. 여러 프로젝트를 아우르는 콘텐츠도 추가 보상을 받을 수 있습니다. 이는 다양한 주제와 관점의 환경을 창출할 것입니다.

평가와 보상은 InfoFi 구조의 핵심을 구성합니다. 콘텐츠를 어떻게 평가하느냐가 생태계의 정보 흐름을 결정하며, 누가 어떤 보상을 받는지도 매우 중요합니다. 현재의 구조는 단일 기준의 평가 체계와 마케팅 중심의 보상 구조가 결합되어 주의력의 지배성을 가속화하고, 정보의 다양성을 약화시키고 있습니다. 평가 기준의 유연성은 지속 가능한 운영에 필수적이며, 분배 구조의 균형 조정은 InfoFi 생태계가 직면한 주요 도전 과제입니다.

결론

InfoFi의 구조적 실험은 주의력을 정량화하고 이를 경제적 가치로 전환하여 기존의 단방향 콘텐츠 소비 구조를 생산자 중심의 참여형 경제로 변화시키는 것을 목표로 하며, 이 실현의 의미는 매우 큽니다. 그러나 현재의 InfoFi 생태계는 주의력 토큰화 과정에서 콘텐츠 품질 저하와 정보 흐름의 편향 등 구조적 부작용에 직면해 있습니다. 이러한 부작용은 모델의 한계라기보다는 초기 설계 단계에서 필연적으로 겪게 되는 고난입니다.

단순한 피드백 기반의 평가 모델은 그 한계를 드러내고 있으며, 마케팅 자원에 영향을 받는 보상 구조도 문제를 드러내고 있습니다. 현재는 콘텐츠 품질을 올바르게 평가할 수 있는 시스템과 커뮤니티 기반의 알고리즘 조정 메커니즘, 플랫폼 차원의 균형 조정 메커니즘이 필요합니다. InfoFi는 구성원이 정보 생산과 전파에 참여하여 공정한 보상을 받을 수 있는 생태계를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 실현하기 위해서는 기술 개선과 함께 커뮤니티 참여 디자인을 장려해야 합니다.

암호화폐 생태계에서 주의력은 토큰처럼 작동합니다. InfoFi는 새로운 경제 구조를 설계하고 운영하는 중요한 실험입니다. 가치 있는 정보와 통찰력이 공유되는 구조로 발전할 때, 그 잠재력은 충분히 발휘될 수 있습니다. 이 실험의 결과는 디지털 시대 정보의 정량화 경제 발전 과정을 가속화할 것입니다.