生成AIの普及に伴い、プロンプト取引市場は急速に拡大しています。しかし、PromptBaseを代表とする現在の取引プラットフォームは、依然として売り手主導の価格設定であり、客観的な価格評価基準が不足しています。この課題に対し、復旦大学マルチメディア＆インテリジェントセキュリティチームは、将来の買い手市場により適応するための革新的なプロンプト取引モデルを提案しました。
この新しい取引モデルは、主にプロンプトカテゴリの選択と価格設定戦略策定の2段階で構成されています。第一段階では、プラットフォームは貪欲探索に基づく多腕バンディットアルゴリズムを使用して、品質評価に基づいて販売対象のプロンプトカテゴリを選択します。第二段階では、カスケード型Stackelbergゲーム理論を用い、買い手、プラットフォーム、売り手をそれぞれ一次リーダー、二次リーダー、フォロワーと見なし、買い手の利益を優先します。
このモデルの中核は、プロンプトと生成コンテンツの関連性と品質を総合的に考慮し、取引当事者がコストと収益を比較検討した上で最適な戦略を策定できるようにすることです。合理的な価格範囲とプロンプトの豊富さの要件を設定することで、このモデルは三者の利益を効果的にバランスさせ、ウィンウィンウィンを実現する可能性があります。
研究者の李美玲氏と任洪潤氏は、最近arXivに掲載された論文でこのモデルを詳細に説明しています。彼らは、この取引モデルはプロンプト市場の規制強化だけでなく、コンテンツクリエイターのコスト削減と創作効率の向上にもつながると考えています。
プロンプト商品の増加と取引コストの低下に伴い、このモデルはAIコンテンツ創作エコシステムを再構築する可能性があります。しかし、研究チームは、取引当事者の利潤関数の設計とプロンプトの品質評価などが最終的な価格設定に影響を与える重要な要素であることも指摘しています。今後、彼らはこの成果をより広範なプロンプト価格設定のシナリオに展開する予定です。
この研究は、プロンプトの価格設定という難題に対する新しい解決策を提供し、将来のAIコンテンツ創作と取引において重要な役割を果たすと期待されます。
