Mit der Verbreitung generativer KI wächst der Markt für Prompt-Handel schnell. Derzeit werden die Preise auf Plattformen wie PromptBase jedoch hauptsächlich vom Verkäufer bestimmt, und es fehlt an objektiven Bewertungsmaßstäben. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat das Team für Multimedia und intelligente Sicherheit der Fudan-Universität ein innovatives Prompt-Handelsmodell vorgeschlagen, das besser auf den zukünftigen Käufermarkt zugeschnitten ist.
Dieses neue Handelsmodell umfasst zwei Phasen: die Auswahl der Prompt-Kategorie und die Festlegung der Preisstrategie. In der ersten Phase wählt die Plattform mithilfe eines mehrarmigen Bandit-Algorithmus basierend auf der Greedy-Suche Kategorien von zum Verkauf stehenden Prompts basierend auf einer Qualitätsbewertung aus. In der zweiten Phase wird eine kaskadierende Stackelberg-Spieltheorie angewendet, wobei Käufer, Plattform und Verkäufer als primäre Führungskraft, sekundäre Führungskraft und Folger betrachtet werden, wobei die Interessen der Käufer priorisiert werden.
Der Kern des Modells liegt in der Berücksichtigung der Relevanz und Qualität von Prompts und den generierten Inhalten, damit alle Beteiligten unter Abwägung von Kosten und Erträgen optimale Strategien entwickeln können. Durch die Festlegung eines angemessenen Preisrahmens und der Anforderungen an die Fülle der Prompts gleicht das Modell die Interessen der drei Parteien effektiv aus und verspricht eine Win-Win-Situation.
Die Forscherinnen Li Meiling und Ren Hongrun beschreiben dieses Modell detailliert in einer kürzlich auf arXiv veröffentlichten Arbeit. Sie argumentieren, dass dieses Handelsmodell nicht nur den Prompt-Markt besser regulieren, sondern auch die Kosten für Content-Ersteller senken und die Effizienz steigern kann.
Mit zunehmender Anzahl von Prompt-Produkten und sinkenden Transaktionskosten dürfte dieses Modell das Ökosystem der KI-Inhaltserstellung neu gestalten. Das Forschungsteam weist jedoch auch darauf hin, dass das Design der Gewinnfunktionen der beteiligten Parteien und die Bewertung der Prompt-Qualität entscheidende Faktoren für die endgültige Preisgestaltung sind. Zukünftig planen sie, diese Ergebnisse auf breitere Szenarien der Prompt-Preisgestaltung auszuweiten.
Diese Studie bietet neue Ansätze zur Lösung des Problems der Prompt-Preisgestaltung und dürfte in Zukunft eine wichtige Rolle bei der Erstellung und dem Handel von KI-Inhalten spielen.
Adresse: https://arxiv.org/pdf/2405.15154