KOL 평가로 논란, 알고리즘 차별 논란에 휩싸인 카이토 야프의 명암

2024.12.26

KOL 평가로 논란, 알고리즘 차별 논란에 휩싸인 카이토 야프의 명암

Kaito는 포인트 제도와 커뮤니티 운영 전략을 통해 Web3 소셜 분야에서 차별화된 발전 경로를 모색하고 있다.

2024.12.26 - 07:32:09

Kaito

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

Kaito는 포인트 제도와 커뮤니티 운영 전략을 통해 Web3 소셜 분야에서 차별화된 발전 경로를 모색하고 있다.

저자: TechFlow

최근 트위터에서 Kaito Yap이 자주 언급되며, 다수의 KOL들 사이에서 뜨거운 화제이자 논쟁의 중심이 되고 있다.

Kaito는 AI 기반 암호화폐 데이터 분석 플랫폼로, 최근 "Yap to Earn"이라는 제품을 출시했다. 간단히 말해, 고품질 트윗을 작성하면 포인트를 적립할 수 있는 시스템이다. 사용자는 게시물 작성 및 상호작용 등을 통해 Yap 포인트를 획득할 수 있으며, 많은 이들이 향후 이러한 포인트가 프로젝트 토큰으로 전환될 것으로 기대하고 있다.

더욱 중요한 점은, Kaito가 암호화폐 KOL들을 대상으로 한 AI 기반 평가 및 순위 매기기 체계를 구축했다는 것이다. 이를 통해 유명 암호화폐 인플루언서들의 실시간 순위를 확인할 수 있다.

여기서 주목해야 할 점은, Kaito Yap이 지닌 두 가지 독특한 메커니즘입니다:

첫째, 정확한 평가 기준과 근거를 공개하지 않고 신비주의를 유지하며, 명확한 가이드라인을 제공하지 않는 블랙박스 전략을 취하고 있다는 점이다. 이는 프로젝트에 대한 미스터리를 유지하고, 점수 산정 관련 불만과 무의미한 논란을 줄이며, 사용자의 지속적인 탐색과 혁신을 유도하는 동시에, 특정 방식으로 점수를 조작하는 현상을 어느 정도 억제할 수 있다는 장점이 있다.

둘째, 모든 것이 AI가 주도한다는 점이다. Kaito 운영진은 단지 AI에게 프롬프트를 제공할 뿐이며, 실제 평가는 AI가 자체적으로 수행한다.

일종의 "AI가 AI를 돕는다(AI Help AI)"(농담 섞인 표현)라고 할 수 있는데, CT Yapper 순위 1위는 오랫동안 암호화폐 리서치 AI 에이전트 Aixbt가 차지하며, 인간 사용자의 99% 이상을 능가하는 콘텐츠 창작 능력을 보여주고 있다.

이러한 평가 및 순위 시스템은 찬사를 받기도 하지만, 동시에 불만도 존재한다. 과거에는 단순히 프로젝트를 소개하던 암호화폐 KOL들 중 일부는 이제 적극적으로 포인트를 위해 경쟁에 뛰어들고 있다.

그러나 논란과 비판 또한 계속되고 있다.

본질 회귀 VS 알고리즘 차별

"앉는 위치가 생각을 결정한다"는 말처럼, 프로젝트 팀 입장에서는 이런 유형의 제품을 매우 긍정적으로 본다. 본질적으로 Kaito의 제품은 B2B 마케팅 서비스에 해당한다고 볼 수 있다.

현재 많은 암호화폐 프로젝트들이 마케팅 활동을 위해 KOL 마케팅을 필수 요소로 여기고 있지만, KOL들의 수준은 천차만별이며, 기존의 팔로워 수나 상호작용량만으로는 진정한 가치를 반영하기 어렵다.

또한, 대량의 스팸 계정과 봇 계정이 정보 생태계를 교란시키면서, 프로젝트 팀이 KOL의 실제 영향력을 정확히 평가하기 어려워졌으며, 마케팅 자원 투입 효과도 불확실해졌다.

이러한 상황 속에서 프로젝트 팀에게 정량화된 KOL 선정 기준을 제공하는 것은 웹3 마케팅 분야에서 돌파구가 될 수 있다.

일부는 이 메커니즘을 지지하며, Kaito Yap의 등장은 단순한 포인트 시스템의 탄생을 넘어 웹3 소셜 미디어의 새로운 방향성을 제시한다고 본다. 즉, 트래픽 중심에서 가치 중심으로의 전환, 그리고 패스트푸드식 콘텐츠보다 전문적인 콘텐츠 창작이 승리하게 됨으로써 진정한 고품질 창작자를 발굴하고, KOL 집단 전체의 전문성 향상을 유도하여 암호화폐 정보 전달 생태계 개선에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 평가한다.

반면, Kaito Yap은 KOL들과 일반 투자자들로부터도 비판과 의문을 받고 있다.

TechFlow는 다음과 같은 몇 가지 주요 비판 사항을 정리했다:

(1) 서클 효과: 핵심 그룹 중심의 폐쇄적 생태계 형성

Kaito Yap의 평가 시스템은 상위권 KOL들에게 유리하게 작용하며, 핵심 서클 내부에서 서로를 추켜세우는 경향이 있다. 신규 크리에이터들은 고득점 서클에 진입하기 어렵고, 심지어 고품질 콘텐츠를 만들어도 유명 인사와 동등한 포인트를 얻기 어렵다. 특히 '서클 내 상호작용'이 중요하기 때문에, Kaito Yap은 결국 유명 인사들의 놀이터일 뿐이고 일반 사용자와는 거리가 멀다는 지적이 있다.

(2) 알고리즘 차별: 비영어 콘텐츠에 대한 차별 논란

일부 KOL들은 영어 콘텐츠에 비해 비영어 콘텐츠를 작성하는 암호화폐 블로거들이 낮은 점수를 받는다고 지적하며, 지역화된 콘텐츠의 가치가 과소평가되고 있다고 주장한다.

또한, 완전한 개인 계정보다 대규모 기관 배경을 가진 KOL들에게 더 높은 가중치가 부여된다는 지적도 있다.

(3) 데이터 한계성

현재로서는 공개 트위터 데이터에만 의존하고 있어 커뮤니티 내 상호작용 데이터는 반영되지 않으며, 텔레그램 그룹처럼 사설 공간에서 활발히 활동하는 KOL들의 경우 Yap 점수에서 저조한 성과를 보일 수 있다.

특히 Kaito의 알고리즘이 중국어 콘텐츠를 차별한다는 비판에 대해, Kaito 관계자는 "Kaito는 동일한 프롬프트로 훈련된 AI를 사용합니다. AI가 당신의 콘텐츠가 solid하지 않다고 판단한다면, 누구에게나 공평하게 적용되는 것입니다. 프롬프트에는 중국어 콘텐츠를 자동으로 낮게 평가한다는 내용이 전혀 없습니다. 만약 중국어 콘텐츠의 효과가 나쁘다면, 그것은 콘텐츠 자체의 문제일 뿐입니다."라고 답했다.

일부 비판에도 불구하고, 본 기자는 Kaito가 포인트 시스템과 커뮤니티 운영 전략을 통해 웹3 소셜 분야에서 차별화된 발전 경로를 모색하고 있으며, 이는 긍정적인 혁신 시도로 평가하며 응원할 만하다고 본다. 다만 성장 중인 플랫폼으로서 Kaito는 여전히 해결해야 할 과제들이 있다: