Comment devenir une carte Trump dans le domaine des jeux Web3 et du divertissement vertical

Auteur: Alexander Nardi Source: Shoal Research Traduction: Shan Ouba, Bit Chain Vision

introduction

• Changer par le proxy IA: Les agents de l’IA innoveront les jeux et les divertissements en offrant des expériences personnalisées, dynamiques et immersives, dépassant de loin le contenu traditionnel de génération d’utilisateurs (UGC).

• Progrès de la technologie de l’IA: Le renforcement des progrès clés tels que l’apprentissage, les réseaux de neurones et les modèles de génération (GAN) est essentiel pour développer des agents d’IA complexes.

• Intégration avec la blockchain: La blockchain offre un environnement sûr, inchangé et transparent pour le déploiement d’agents d’IA, ce qui améliore considérablement sa capacité et sa fiabilité.

• Recherche de cas d’innovation de l’IA: Protocole Virtuals et Echelon Prime montrent comment les agents de l’IA débloquent de nouvelles opportunités dans les jeux et le divertissement à travers leurs applications innovantes et leurs écosystèmes décentralisés.

• Défi et besoins réglementaires: Assurez-vous que la communication transparente, les infrastructures fortes et l’utilisation éthique sont essentielles pour les agents de l’IA.D’autres mesures de surveillance et de protection (telles que le « commutateur d’arrêt d’urgence ») sont essentielles pour éviter le vide et l’établissement de la confiance.

• Perspective future: L’évolution continue des agents de l’IA peut s’étendre à l’audio aux champs vidéo et aux applications de consommation plus larges, et favoriser l’adoption et l’innovation traditionnelles.

Agent AI: « Ace » dans le domaine des jeux Web3 et du divertissement

L’évolution rapide des jeux et des divertissements

L’industrie du jeu connaît le temps de transformation du contenu générant des utilisateurs (UGC).Les jeux principaux comme Roblox et le Sandbox permettent aux utilisateurs de créer et de personnaliser leur expérience de jeu.L’émergence des assistants virtuels et des partenaires de l’IA a encore amélioré ce changement, qui aide non seulement les jeux personnalisés, mais devient également une autre forme d’UGC.Les utilisateurs commenceront bientôt à régler leurs partenaires et pourraient les faire interagir avec d’autres, similaires aux variantes de Chatgpt et de Tutorgpt formées par les utilisateurs.

Les réalisations de Google Deepmind dans l’IA, en particulier son dernier moteur d’échecs international, montrent le potentiel des agents de l’IA dans le jeu.Ce moteur forme un moteur de classe maître qui peut maîtriser chaque jeu en adoptant plusieurs agents d’IA de styles différents.Ce moteur d’échecs « sans recherche » comprend la position en évaluant, sélectionne l’agent le plus approprié pour chaque départ et imite la diversité et la créativité humaines.

De nombreux accords d’IA indigènes de la blockchain établis se concentrent sur les cadres informatiques et de gouvernance décentralisés, jetant les bases du développement responsable de l’IA.Dans le cas de ces infrastructures, les développeurs se tournent désormais vers des modèles d’IA plus compliqués, tels que les agents d’IA, ces agents peuvent effectuer des tâches indépendantes sous la plus petite intervention humaine.

La technologie de la blockchain a davantage favorisé cette évolution.Dans ces environnements standardisés, l’intégration de l’agent d’IA peut créer une expérience plus coopérative et personnalisée pour les utilisateurs, afin de changer l’industrie du jeu et du divertissement d’une manière inimaginable.

Qu’est-ce que l’agent AI?

L’agent d’IA est essentiellement un logiciel qui peut interagir avec son environnement de manière indépendante, collecter des données à partir de son interaction et utiliser ces données pour atteindre ses objectifs prédéterminés.L’objectif peut être de l’automatisation des tâches aux processus de prise de décision plus compliqués.La clé de l’agent d’IA est son autonomie, c’est-à-dire minimiser l’intervention humaine lors de la réalisation de cibles spécifiques.Ces programmes peuvent effectuer leurs tâches indépendamment et avoir accès à la « lecture » et à « l’écriture ».Contrairement aux applications d’IA populaires d’aujourd’hui (telles que Chatgpt) qui ne peuvent répondre qu’au problème (Read Access), l’agent d’IA peut également prendre des mesures en fonction des informations collectées (accès en écriture).

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L’origine de l’agent autonome remonte à un effort plus large pour apprendre des machines qui peuvent apprendre de l’environnement et prendre des décisions sages de l’environnement et prendre des décisions sages de l’environnement dans les années 1980 et 1990.Le développement de divers algorithmes d’apprentissage automatique, d’apprentissage en profondeur et de réseau neuronal a jeté les bases des formes d’agents les plus avancées aujourd’hui, telles que le nouveau moteur d’échecs de Google Deepmind.

Progrès de la méthodologie de l’IA

Le renforcement de l’apprentissage a joué un rôle important dans le développement qui peut naviguer dans l’environnement complexe de la navigation indépendante et atteindre des objectifs spécifiques.Les réseaux de neurones, en particulier les modèles d’apprentissage en profondeur, permettent aux proxys d’IA de traiter une grande quantité de données et d’identifier les modèles, et d’étendre leurs applications potentielles dans divers domaines tels que les jeux et le divertissement.

Une percée majeure pour autonomiser le proxy de l’IA est le développement du réseau de confrontation (GAN).Gan se compose de deux réseaux de neurones, d’un générateur et d’un discriminateur, et ils travaillent ensemble pour créer de vraies données.Le générateur crée des données, le discriminateur les compare aux données réelles et fournit des commentaires pour améliorer la sortie du générateur.Ce processus itératif permet de créer un rôle virtuel très réaliste, un environnement et même un art, ce qui rend Gan particulièrement précieux dans les jeux et le divertissement.

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Un autre progrès important est l’apprentissage de la migration, c’est-à-dire que les modèles d’IA pré-formés sur les ensembles de Big Data sont finement ajustés pour des tâches spécifiques.Cette méthode réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires pour développer des agents d’IA complexes.L’apprentissage des migrations permet à l’agent d’IA d’utiliser les connaissances existantes et de s’adapter au nouvel environnement et aux tâches pour le rendre plus diversifié et efficace.

Application proxy AI

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Dans un système multi-agences, plusieurs agents collaborent pour atteindre des objectifs communs.L’agent d’IA favorise la collaboration et les flux de travail efficaces en allouant les tâches à d’autres agents d’IA.Ce processus comprend une tâche de réception d’assistant d’IA universel, les étapes requises pour la recherche et la distribution de chaque étape vers un agent d’IA professionnel.Ces agents effectuent leurs tâches en équipe, et d’autres agents participeront à un contrôle de qualité et à une supervision pour minimiser l’intervention humaine.

Dans le domaine du jeu, les agents de l’IA peuvent améliorer l’expérience de jeu en fournissant des personnages intelligents et rapides non-joueur (NPC), en générant du contenu dynamique et en fournissant une interaction personnalisée.Ces procurations peuvent être ajustées en fonction des préférences et des comportements du joueur pour créer une expérience plus attrayante et immersive.De plus, l’agent d’IA peut également aider le développement de jeux grâce à des tâches répétées automatisées (telles que les tests de vulnérabilité, la conception de niveau et l’animation de personnages).Cette automatisation peut réduire considérablement le temps de développement et les coûts, permettant aux développeurs de se concentrer sur la créativité et l’innovation.L’agent d’IA peut également être utilisé pour analyser les données des joueurs, fournir des informations sur le comportement et les préférences des joueurs pour guider les stratégies de conception et de marketing de jeu.

Intégrez le proxy d’IA dans l’environnement de la réalité virtuelle (VR) et de la réalité augmentée (AR) et ouvre une nouvelle possibilité d’une expérience immersive.L’agent d’IA peut être utilisé comme guide, partenaire ou adversaire dans le monde VR et AR pour fournir une interaction réelle-temps et s’adapter en fonction des actions de l’utilisateur et de l’environnement environnant.Cette capacité peut améliorer le sentiment de présence et d’immersion, ce qui rend l’expérience virtuelle plus fascinante et réaliste.

Type de jeu ou de divertissement basé sur l’agent

Partenaire virtuel

Virtual Partners fournit aux utilisateurs des agents d’expérience personnalisés, conçus pour apprendre de l’interaction avec les utilisateurs et ajuster leur réponse et leur comportement en fonction des préférences des utilisateurs.Ces partenaires peuvent des idoles qui interagissent seuls avec les fans, aux amis virtuels ou aux partenaires qui sont accompagnés, à l’animal de compagnie virtuel qui simule de vrais animaux de compagnie.En utilisant les préférences des utilisateurs pour offrir une expérience personnalisée sur différentes plateformes, ces agents créent de nouvelles possibilités d’expérience utilisateur, apportant un sentiment de compagnie et de connexion.

Les idoles virtuelles peuvent communiquer avec les fans grâce à une interaction personnalisée, comme répondre aux messages, participer à la diffusion en direct et créer du contenu personnalisé.Cette interaction peut approfondir le lien entre les idoles et les ventilateurs et améliorer l’expérience globale des fans.Les amis et partenaires virtuels peuvent fournir un soutien émotionnel, une compagnie et un divertissement, ce qui en fait un outil précieux contre la solitude et l’isolement social.

Les animaux de compagnie virtuels peuvent fournir une forme unique de compagnie pour simuler le comportement et l’interaction des vrais animaux de compagnie.Ces animaux de compagnie générés par l’IA peuvent apprendre de l’interaction avec les utilisateurs et ajuster leur comportement en fonction de la préférence de l’utilisateur.Cette capacité améliore l’expérience utilisateur et rend les animaux de compagnie virtuels plus attrayants et amusants.

Les partenaires virtuels peuvent également jouer un rôle dans l’éducation et le traitement.Par exemple, les mentors d’IA peuvent fournir une expérience d’apprentissage personnalisée pour s’adapter au style d’apprentissage des élèves et au rythme;

PNJ (Rôle non-joueur)

L’agent AI peut être utilisé comme un rôle non-joueur (NPC) dans les jeux vidéo.Par exemple, un agent d’IA joué avec les utilisateurs de NBA 2K peut également jouer PUBG sur le téléphone mobile de l’utilisateur et n’oubliez pas de les préférences en plate-forme croisée.Cette mémoire croisée de jeu permet une expérience de jeu plus cohérente et personnalisée, car l’agent d’IA peut être ajusté en fonction des préférences et des comportements de l’utilisateur.

Le PNJ généré par l’IA peut répondre aux actions et décisions des joueurs pour fournir une expérience de jeu plus dynamique et interactive.Ces PNJ peuvent montrer des comportements complexes et s’adapter à l’évolution des environnements de jeu, créant une expérience plus immersive et attrayante pour les joueurs.De plus, le PNJ généré par l’IA peut générer un contenu unique, tel que les tâches, les défis et les personnages pour améliorer le retrait et la persistance du jeu.

La capacité de NPC à apprendre et à s’adapter au fil du temps peut créer une expérience de jeu plus authentique et attrayante.Par exemple, NPC peut développer des relations avec les joueurs, se souvenir des interactions passées et modifier son comportement en fonction des rencontres précédentes.Cette interaction dynamique peut rendre le jeu plus immersif et fournir un sentiment de connexion plus profond entre les joueurs et le monde du jeu.

Contenu de la génération d’IA (AGC)

L’agent AI peut créer des actifs de jeu et des expériences uniques pour chaque joueur et étendre le concept de contenu de génération d’utilisateurs (UGC).Cette capacité permet aux environnements de jeu dynamiques et personnalisés de s’adapter aux préférences des joueurs individuels.Le contenu généré par l’IA peut inclure des niveaux personnalisés, des tâches, des personnages et des éléments pour améliorer la diversité et la répétabilité du jeu.

Le potentiel de changement de l’AGC dans le champ de jeu dépasse de loin l’UGC traditionnel.Ce potentiel dépend de la qualité de l’agent d’IA et de sa capacité à communiquer et à comprendre efficacement avec l’environnement.Les agents de l’IA de haute qualité peuvent générer une intégration diversifiée, fascinante et transparente au monde du jeu, améliorent considérablement l’expérience globale des joueurs.

Imaginez une scène d’AGC et UGC combinée avec le nouveau monde.Dans ce cas, l’agent d’IA peut aider les joueurs à concevoir et à construire leurs œuvres, à fournir des suggestions, à automatiser les tâches répétées et à améliorer la complexité et les détails du contenu.Les joueurs peuvent affiner et personnaliser le contenu de l’IA personnalisé pour former un processus de création collaboratif qui intègre les avantages des deux.

La relation symbiotique entre cet AGC et UGC peut conduire au développement d’un monde de jeu riche et modifiable.Les joueurs peuvent explorer l’environnement riche commun de l’imagination humaine et de la génération de pouvoir de l’IA, créant une expérience de jeu dynamique et immersive.

Étude de cas

Protocole Virtuals

Virtuals Protocol construit une IA et l’univers Yuan, visant à devenir la base d’une future interaction virtuelle.Leur vision est de créer un avenir.Ici, l’interaction virtuelle est super-personnelle et super imitée par AI, et est construite de manière décentralisée.

Comme nous sommes de plus en plus incorporés dans l’espace virtuel, notre interaction dans ces espaces deviendra plus importante.En fait, la transition de l’espace virtuel semble de plus en plus inévitable.Virtuals Protocol construit un agent IA multi-modal (texte, son, visuel), qui peut améliorer ces interactions à bien des égards.Ces proxies AI peuvent afficher une copie miroir du caractère populaire IP, effectuer des tâches spécifiques ou servir de copie personnelle de l’utilisateur.Voici des exemples d’application pratique d’une IA multi-modale:

Copie miroir du caractère IP:

• Dans un jeu, les joueurs peuvent interagir avec le numérique John Wick.Cela peut rendre l’expérience de jeu plus fascinante et authentique.

AI de tâches spécifiques:

• Générateur narratif d’horreur: Une IA peut générer des histoires d’horreur immersives, ajuster l’intrigue en fonction du choix du joueur et de l’ajustement interactif.

• Entraîneur de compétition DOTA: Un coach IA peut analyser votre gameplay en temps réel, fournir des compétences et des stratégies d’amélioration et améliorer vos performances compétitives.

Copie personnelle de l’utilisateur:

• Assistant virtuel: Le proxy AI peut apprendre en fonction de votre comportement et de vos préférences pour aider à gérer vos tâches virtuelles et réelles, telles que les horaires et les rappels prévus.

Le principe de travail du protocole virtuel

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Virtuals Protocol fonctionne comme une usine décentralisée, produisant des agents d’IA qui produisent une réponse de texte, de voix et d’action par le texte, la voix et la réponse de mouvement.Le contributeur ajoute des données et crée un modèle d’IA pour assurer la qualité de la vérification.Le module proxy AI comprend la cognition, la voix et le noyau visuel, et chacune des capacités multi-modes de l’agent contribue.Informations sur le traitement du noyau cognitif et prendre des décisions, le cœur de la réalisation vocale de l’interaction auditive et le noyau visuel fournit une identité visuelle pour les agents.Ces modules fonctionnent ensemble pour créer un agent AI cohérent et interactif.

Une caractéristique clé du protocole Virtuals est la capacité de l’audio à l’animation, permettant aux proxys d’IA de générer une animation basée sur l’entrée audio.Cette capacité améliore l’authenticité et l’immersion de l’interaction virtuelle, ce qui rend l’agent d’IA plus fascinant et plus vif.La méthode de décentralisation du protocole Virtuals garantit que l’agent d’IA crée et maintient la communauté de l’agent d’IA et de la communauté des vérifications.Les vérifications jouent un rôle clé dans le maintien de l’intégrité et de la qualité de l’écosystème, tandis que les contributeurs peuvent partager leur expertise et leurs ressources personnelles pour améliorer la qualité et la fonction de l’interdiction de l’IA.

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Modèle commercial Virtuals

Afin de coordonner le comportement de divers participants à leurs écosystèmes, Virtuals Protocol utilise ses jetons virtuels $ natifs comme la caractéristique clé de son modèle commercial.Ce modèle économique dépend principalement d’un cycle anti-économique positif, connu sous le nom de volant « virtuel ».

Le contributeur développe des agents virtuels via le jeton Virtual $.Ces tâches peuvent inclure la réalisation des fonctions de robot de chat et des connaissances du domaine, ainsi que la réalisation des caractéristiques audio et visuelles.Ces agents sont ensuite intégrés dans diverses applications décentralisées (DAPP) dans les écosystèmes virtuels, et ce dernier utilise ces agents pour effectuer diverses opérations commerciales et facturer des frais.Le revenu généré par ces coûts est ensuite retourné à l’accord, et l’accord est convenu de racheter les jetons virtuels $ du marché libre.Ce comportement de rachat est utilisé pour compléter les jetons virtuels $ dans le Trésor de l’État afin d’assurer l’offre stable de futurs contributeurs incitatifs.De plus, les jetons virtuels $ peuvent indiquer quels agents doivent être fournis par leurs jetons promis pour obtenir plus de jetons.

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Perspectives et considération futures

À l’heure actuelle, selon les données d’auto-report de l’équipe, il y a 888 400 raisonnement sur la plate-forme Virtuals, 175 authentificants actifs, 350 contributeurs actifs et plus de 1 000 agents d’IA.

L’objectif des virtuels est de créer et de monétiser la création et la monétisation des agents d’IA démocratiques, de sorte qu’une interaction virtuelle à haute qualité peut être plus étendue pour le public, tout en faisant la promotion de l’industrie dans la bonne direction.Cependant, malgré sa vision, le protocole Virtuals peut faire face à des défis majeurs pour maintenir et attirer la communauté sous saturation du marché.Le protocole d’IA décentralisé dépend de l’exploitation efficace de divers intérêts, y compris les vérifications et les contributeurs.Cependant, les contributeurs sont facilement attirés par de meilleurs plans d’incitation fournis par les concurrents, et il n’y a pas de flux de contributeurs organiques continu.

Une solution potentielle consiste à être obligatoire (au moins temporairement) l’agent d’IA du contributeur est exclusif au protocole Virtuals en échange de récompenses de devises afin de promouvoir la croissance de l’accord à travers les jetons.Cependant, cette solution peut ne pas être réalisable pour plusieurs raisons; principalement en raison de la nature open source de l’accord, et ce concept est généralement contradictoire avec le concept principal de décentralisation et d’ouverture.

Le maintien d’un équilibre entre les contributions inspirantes et la suite de ces principes fondamentaux est toujours les principaux défis rencontrés par le protocole virtuels et les projets similaires.D’une manière générale, à l’avenir d’un référentiel d’IA décentralisé motivé par la blockchain, les développeurs qui développent leur modèle d’IA sont les plus grands gagnants.Il peut faire son analogie dans la « guerre des médias de flux » – le contenu en tant que roi.

Echelon Prime

Parallel Studios a lancé le TCG parallèle et est géré par la Fondation Echelon Prime.Colony est un nouveau jeu de simulation de survie Web3 axé sur l’IA, qui est effectué autour de « l’incarnation » très autonome de l’agent d’IA.Les joueurs doivent guider et coopérer avec leurs incarnations pour naviguer dans une terre future avec différentes colonies, et ces colonies sont en compétition pour survivre.Ces incarnations d’IA ont des compétences et des capacités étendues et interagissent avec l’environnement par le biais de dédiés, interagissant avec le portefeuille de contrat intelligent liant le jeton.

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Echelon Prime

L’intelligence artificielle d’Echelon Prime est conçue pour simuler le comportement humain, interagir avec le monde et formuler des méthodes personnalisées pour différentes opportunités et défis.Au niveau d’une seule session de jeu, les joueurs discutent généralement avec leurs incarnations, obtiennent des mises à jour et discutent des nouvelles idées ou tâches que le joueur peut définir pour l’incarnation.Comme la mise à jour de l’incarnation est transmise, le joueur déterminera la tâche de l’incarnation.La portée de ces activités peut provenir d’activités politiques (telles que des personnages de campagne dans les colonies) à la poursuite d’objectifs personnels, des défis ou spécialement conçus pour promouvoir le développement colonial ou le succès.

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Une fois la tâche déterminée, l’incarnation continuera de les terminer indépendamment et gérera vos propres statistiques de survie en arrêtant, en mangeant, en eau potable et en réseautage social au besoin.L’intelligence artificielle dans Colony vise à s’adapter à leur environnement et à apprendre de leur interaction et de leur expérience.Cette capacité d’apprentissage continue leur permet de développer une personnalité et une vision du monde uniques en fonction de leur identité et de leurs objectifs.Par conséquent, chaque corps peut offrir aux joueurs une expérience unique et personnalisée.

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En fournissant un ensemble de ressources et d’outils partagés, la Fondation Echelon Prime permet au Game Studio de construire dans un environnement standardisé, améliorant ainsi l’interopérabilité et enrichissant l’expérience globale du jeu.Afin de promouvoir la participation active des développeurs et des communautés de joueurs, Echelon Prime a mis en œuvre un mécanisme de partage des revenus pour les studios de jeu et les contributeurs.

Le «mécanisme de reconstruction principal» garantit que les jetons durables alloués dans l’écosystème principal.Les jetons sont alloués dynamiquement en fonction de la difficulté, du niveau d’activité et du taux de participation global du jeu.Les principaux outils de ces distributions sont en récepteurs de jeu, et les joueurs peuvent dépenser des jetons de premier ordre pour y accéder des fonctions spécifiques.Cette méthode soutient l’approvisionnement en jetons prévisible et durable et récompense efficacement la participation et la contribution des joueurs.Le processus de gouvernance dans l’échelon Prime détermine l’ajustement précis de ces algorithmes de réaffectation pour assurer l’équité et la durabilité.Le projet basé sur l’écosystème de l’échelon doit être expliqué en détail pour que son récepteur principal re-assigne le calendrier et vote à travers la gouvernance de la communauté des échelons avant de visiter le pool P2E et les pmisessets d’Echelon.

Comme tous les jeux de l’écosystème de l’échelon, les joueurs de colonie à succès peuvent obtenir le prix de jeton Prime, et ils peuvent utiliser ces jeton pour payer des articles ou vendre des articles dans le jeu.Le classement suit différentes catégories de compétitions, et les meilleurs joueurs recevront la récompense principale qui a été réaffectée en raison de leurs réalisations.

Colony devrait être lancé au quatrième trimestre de 2024 au premier trimestre de 2025. Il s’agit d’un projet de développement très attendu dans le domaine de l’agence d’intelligence artificielle. le jeu.

Nomination

Métapaux

Metapals propose des partenaires d’IA pour améliorer l’expérience utilisateur grâce à une interaction et un support personnalisés.Ces partenaires ont amélioré leur capacité à fournir une compagnie, un divertissement et un soutien émotionnel en apprenant l’interaction des utilisateurs.Metapals s’engage à résoudre le problème de la solitude et de l’isolement social, et offre des expériences numériques plus attrayantes et émotionnelles.

Réseau NIM

NIM Network est une blockchain axée sur l’IA, qui vise à optimiser le développement des agents de l’IA dans les jeux cryptés.En utilisant une infrastructure informatique décentralisée, le réseau NIM a amélioré les performances et la fiabilité du proxy AI.Cette méthode permet aux développeurs de jeux de déployer une IA plus complexe et plus sensible dans le jeu, d’améliorer la possibilité de l’expérience utilisateur globale et de promouvoir l’environnement de jeu numérique.

Ultivers

Ultiverse est une plate-forme de pilote AI pour les jeux chiffrés, qui intègre les modèles de grande langue (LLM) existants pour créer un environnement de jeu plus immersif et dynamique.La plate-forme aide les développeurs à créer des jeux à la fois divertissants et adaptables au comportement des joueurs, afin de fournir une expérience de jeu plus personnalisée et fascinante.

Replika

Replika est une startup pionnière de l’IA, offrant une interaction hautement personnalisée et attrayante.Il se concentre sur la fourniture de soutien émotionnel, de compagnie et de divertissement grâce à un dialogue avancé AI.L’IA de Replika basée sur l’interaction et le développement de l’interaction des utilisateurs est devenue un outil précieux pour la séparation personnelle personnelle et le soutien à la compagnie numérique personnalisée, en particulier pour gérer la solitude et fournir un soutien en santé psychologique.Bien qu’il ne s’agisse pas d’une IA axée sur la blockchain, Replika montre également l’application potentielle et actuelle des partenaires d’IA.

Défis dans le domaine de la vaste agence d’IA

Tout comme de nombreuses technologies émergentes et complexes, le développement et l’adoption réussis d’agents de l’IA dans diverses industries (tels que les jeux et le divertissement) sont confrontés à plusieurs défis clés.Voici quelques obstacles généralisés qui doivent être surmontés:

Confidentialité et sécurité des données

L’apparition de l’agent d’IA a considérablement augmenté l’étendue et la quantité d’informations personnelles et de données sensibles qui peuvent être collectées et accessibles.Cela est dû à la communication continue entre les humains et les agents, et les humains fournissent des instructions aux agents.Étant donné que l’agent collecte des données à partir de son interaction pour la référence future de l’opération, le problème est la nature, le type et le but des informations collectées par les humains lors de la fourniture d’instructions.Lors de la communication avec les agents de l’IA, les utilisateurs évaluent souvent le revenu potentiel et les risques de partage de certaines informations, ce qui affectera leur comportement d’utilisation à son tour.Le degré de fuite d’informations risque dans une large mesure affecte l’adoption globale de la qualité de l’expérience et de la procuration de l’IA.

Des recherches antérieures montrent que les haut-parleurs intelligents, tels que l’Alexa d’Amazon et l’écho de Google, ne peuvent pas distinguer les données d’entrée et les données confidentielles collectées.Il est peu probable que la tendance étendue de ce type de comportement des consommateurs change avec l’émergence des agents et applications de l’IA pour les consommateurs.Dans le même temps, la recherche sur la confidentialité des utilisateurs et les agents et assistants de l’IA ont révélé que plus l’intimité et la familiarité des êtres humains sont élevées, plus la sensibilité qu’ils prêtent attention à la vie privée, ce qui est particulièrement important dans le contexte de la motivation du divertissement.Plus important encore, lorsque les utilisateurs utilisent des agents d’IA comme des appareils utiles qui servent diverses fonctions pratiques dans la vie quotidienne, les utilisateurs peuvent divulguer plus librement des informations privées lors de l’établissement de relations intimes avec les agents d’IA.

Problèmes éthiques critiques

En supposant que l’agent d’IA est mis en œuvre dans diverses entreprises et environnements commerciaux, il y aura naturellement des préoccupations concernant les agents de l’IA pour développer des incitations économiques.Le sacrifice des consommateurs et de la société de la société n’est pas nouveau dans le monde des affaires.En d’autres termes, dans un monde où la politique et le activisme deviennent de plus en plus importants, si des problèmes éthiques se produisent, cela peut attirer l’attention sur les développeurs et les vendeurs d’agents d’IA.Cependant, les applications sur les réseaux sociaux ont été nocives pour la santé mentale des adolescents.

Un problème éthique clé dans le développement d’applications d’IA est qu’ils ont l’objectivité de la sortie.Le modèle AI lui-même n’est pas biaisé, mais il se reflète dans les données d’entrée de formation.Par conséquent, les données et les processus collectés doivent être aussi complets et objectifs que possible.

Impact social du partenaire de l’IA

Les partenaires de l’IA peuvent fournir un soutien solitaire.Cependant, ils peuvent également exacerber les problèmes.La mise en œuvre de l’interaction est cruciale pour éviter les problèmes d’attachement et les rebonds.Les partenaires de l’IA doivent être conçus pour fournir une interaction significative et favorable sans cultiver une dépendance malsaine ou des attentes irréalistes.

Par exemple, les partenaires de l’IA, qui sont conçus pour fournir un soutien émotionnel, doivent être en mesure d’identifier et de répondre à des indices émotionnels complexes et de fournir une réponse appropriée et compatissante.Cela nécessite un traitement avancé du langage naturel et des algorithmes d’intelligence émotionnelle.

De plus, la montée des partenaires de l’IA a déclenché des problèmes éthiques et sociaux sur la confidentialité, la sécurité et la propriété des données.Les utilisateurs doivent croire que leur interaction avec les partenaires de l’IA est sûre et que leurs informations personnelles sont protégées.La garantie de cette confiance nécessite des politiques de protection des données transparentes et puissantes, ainsi qu’une surveillance continue et une amélioration du système d’IA.

Aucune épée à double édition disponible

La force du réseau de blockchain réside dans sa nature insatisfaisante.Cependant, la blockchain publique inégalé peut être abusée par des agents d’IA programmables, entraînant des risques tels que des attaques d’ingénierie sociale ou des attaques DDOS contre les protocoles Defi.La montée des agents de l’IA entraînée par des contrats intelligents peut entraîner une augmentation de la blockchain.Assurer la sécurité et l’intégrité du réseau de blockchain est essentiel pour réduire ces risques.

Sur la blockchain, les agents d’IA programmables peuvent effectuer des activités malveillantes, telles que la manipulation des contrats intelligents ou le lancement d’attaques coordonnées contre des applications décentralisées.Afin de faire face à ces risques, les développeurs doivent mettre en œuvre de solides mesures de sécurité, telles que l’authentification multi-facteurs, les canaux de communication cryptés et les systèmes de détection de menaces en temps réel.

Un autre risque lié au proxy d’IA programmable est l’accident potentiel ou le comportement émergent.Comme le proxy de l’IA devient plus autonome et plus capable, ils peuvent développer des stratégies ou des actions qui n’ont pas été prédites par le Créateur.S’assurer que le fonctionnement des agents d’IA en éthique et en portée légale nécessite une surveillance, des tests et une amélioration continus du système d’IA.

Les robots d’IA sont un exemple connexe de dégâts causés par les plateformes de médias sociaux telles que Twitter.Une grande émergence de robots d’IA a considérablement endommagé l’expérience utilisateur, conduisant à des problèmes tels que les informations d’erreur et le spam.Des risques similaires peuvent être transférés à Wucai Blockchain, et l’agent d’IA peut participer à l’activité inadéquate de détruire la confiance des utilisateurs et la stabilité du réseau.

Mettre en œuvre les défis et les solutions des agents d’IA dans un environnement ouvert

Il existe plusieurs défis pour déployer des agents de l’IA dans les jeux et le divertissement, et ils doivent résoudre ces problèmes pour assurer une utilisation efficace dans le monde ouvert (virtuel).Voici quelques défis techniques spécifiques et leurs solutions potentielles.Bien que ces défis se produisent sur les agents de l’IA en dehors de l’environnement de la blockchain, ils sont susceptibles de faire face aux mêmes défis avec le déploiement d’agents d’IA décentralisés.

Plan de perception de la situation

Un défi important consiste à nécessiter une planification de la perception du contexte.Dans l’environnement du monde ouvert, il existe de nombreux chemins possibles qui peuvent atteindre les objectifs et l’agent doit ajuster son plan en fonction de la situation actuelle.Par exemple, dans des jeux comme Minecraft, l’agent doit déterminer s’il faut collecter des ressources dans les régions voisines ou prendre des risques vers un endroit plus éloigné en fonction de son environnement environnant et des outils disponibles.

Solution: Modèle de perception et d’amélioration de la mémoire multi-modes

Afin de résoudre le problème de la planification de la perception contextuelle, les chercheurs ont développé un système de perception multi-modes qui combine l’observation visuelle et les instructions de texte pour générer des plans.Par exemple, l’agent Jarvis-1 utilise une mémoire multimode pour stocker l’expérience passée, afin qu’il puisse récupérer des informations pertinentes et ajuster dynamiquement son plan.En utilisant des connaissances pré-formation et des commentaires environnementaux en temps réel, l’agent d’IA peut effectuer des plans plus précis et adaptables.

Complexité de la mission

La complexité de la tâche dans l’environnement mondial est un autre défi.Les tâches nécessitent généralement une planification à long terme et des étapes d’exécution précises.Par exemple, la construction de structures complexes dans le jeu peut impliquer de nombreux sous-tâches qui doivent être achevées dans un ordre spécifique.

Solution: mécanisme invite d’itération et planification interactive

L’agent d’IA peut surmonter la complexité des tâches en utilisant des mécanismes d’invite itératifs et des cadres de planification interactifs.L’agent Voyager adopte un mécanisme invite itératif, combiné à la rétroaction environnementale, aux erreurs d’application et à l’auto-vérification, et améliore continuellement ses plans.Cette méthode permet aux agents d’optimiser leurs actions en fonction des commentaires en temps réel pour garantir des tâches plus fiables et efficaces.

Apprentissage tout au long de la vie

Dans un environnement dynamique, l’agent d’IA doit continuer à apprendre et à s’adapter à de nouvelles tâches et défis.L’apprentissage à vie permet aux agents d’améliorer progressivement leurs compétences et leurs connaissances au fil du temps et de réduire les besoins de re-formation fréquente.

Solution: mécanisme d’auto-indication et cadre d’apprentissage tout au long de la vie

L’apprentissage à vie peut être réalisé grâce à des mécanismes d’auto-indication et à des cadres d’amélioration de la mémoire.Par exemple, Jarvis-1 utilise le mécanisme d’auto-instruction pour se proposer de nouvelles tâches pour réaliser une exploration et un apprentissage indépendants.De plus, la planification et l’expérience réussies de son stockage de mémoire multimodal permettent à Proxy d’améliorer ses performances en fonction des connaissances passées.

Regarder vers l’avenir: catalyseurs adoptés par des agents de l’intelligence artificielle

Hébergement décentralisé

Il est nécessaire d’améliorer l’infrastructure informatique décentralisée et le cadre d’allocation des ressources dynamiques pour améliorer l’efficacité opérationnelle de l’intelligence artificielle décentralisée.En utilisant des réseaux décentralisés, les développeurs peuvent allouer plus efficacement les ressources informatiques pour garantir que les agents d’intelligence artificielle peuvent fonctionner efficacement et fiables dans divers environnements.

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L’hébergement décentralisé présente également les avantages de la sécurité et de l’élasticité.En distribuant des données et des tâches de traitement sur plusieurs nœuds, les réseaux décentralisés peuvent réduire le risque de défauts à point unique et améliorer la stabilité globale du système d’intelligence artificielle.Cette méthode peut aider à réduire les risques liés aux infrastructures centralisées, telles que la fuite de données, l’interruption du système et les goulots d’étranglement des performances.

Le développement de la technologie de l’informatique Edge et de l’informatique de brouillard peut améliorer encore l’efficacité de l’intelligence artificielle décentralisée.Ces technologies rapprochent le traitement des données de la source, réduisent le retard et améliorent les capacités de réponse en temps réel.La combinaison de l’informatique de bord et du calcul de brouillard avec la technologie de la blockchain peut créer une infrastructure plus efficace et évolutive pour les agents de l’intelligence artificielle.

Étendre la technologie à l’audio au domaine de la vidéo

Les progrès technologiques s’étendront à l’audio en vidéo pour améliorer la capacité des agents de l’intelligence artificielle.Grâce à des capacités intégrées de traitement audio et vidéo, les agents d’intelligence artificielle peuvent fournir des expériences interactives plus importantes, attirer des utilisateurs à travers plusieurs canaux sensoriels.

L’intégration des agents d’intelligence artificielle et de la technologie audio et vidéo avancée peut également améliorer l’accessoire.Par exemple, les agents de l’intelligence artificielle peuvent fournir des services de traduction et de transcription réels, ce qui facilite l’accès au contenu dans le public mondial.Les agents de l’intelligence artificielle peuvent aider davantage les utilisateurs handicapés et améliorer leur expérience globale en fournissant des interfaces personnalisées et adaptatives.

Solution de certificat de nombres humains

Le nombre de solutions humaines prouve que l’interaction entre les humains et les robots deviendra de plus en plus importante.Ces solutions peuvent utiliser la technologie de la blockchain pour créer des enregistrements interactifs humains authentiques et falsifiés pour assurer la confiance et la sécurité dans l’environnement numérique.

Les solutions de preuve de l’humanité peuvent inclure des caractéristiques biologiques, des certificats numériques et des systèmes d’identité décentralisés.Ces solutions peuvent aider à vérifier l’authenticité des utilisateurs et à prévenir les attaques malveillantes.

La mise en œuvre de la solution de preuve de l’humanité peut améliorer la sécurité et l’intégrité de l’interaction numérique, améliorant ainsi la confiance et la confiance entre les utilisateurs.Ces solutions peuvent également soutenir la conformité aux exigences réglementaires, telles que la compréhension de vos clients (KYC) et des réglementations anti-blanchiment d’oneys (AML) pour garantir que les plateformes numériques fonctionnent dans le cadre du droit et de la moralité.

Autre supervision de l’intelligence artificielle

Il est nécessaire de réglementer davantage pour assurer le développement de l’intelligence artificielle responsable.Le cadre réglementaire doit continuer à se développer pour résoudre l’influence morale et juridique de l’agent d’intelligence artificielle que nous avons mentionné ci-dessus.La supervision aide à garantir le développement et le déploiement d’agents de l’intelligence artificielle pour respecter la confidentialité, la sécurité et les droits des utilisateurs.En formulant des directives et des normes claires pour le développement de l’intelligence artificielle, les régulateurs peuvent promouvoir le système de responsabilité des systèmes d’intelligence artificielle.

La National Artificial Intelligence Initiative Act 2020 a signé en tant que loi le 1er janvier 2021, en se concentrant sur l’élargissement de la recherche et du développement de l’intelligence artificielle et de la création de la National Artificial Intelligence Initiative Office pour superviser et mettre en œuvre la stratégie nationale de l’intelligence artificielle.Cependant, à l’exception de ce projet de loi, le Congrès américain n’a pas encore adopté la législation complète pour superviser l’industrie – bien que de nombreux États des États-Unis aient pris des mesures.

La Maison Blanche a publié plusieurs instructions pour guider le développement de l’intelligence artificielle au lieu d’une législation formelle.L’ordre administratif de l’intelligence artificielle délivré le 1er novembre 2023, intitulé «La sécurité, le développement fiable et fiable et l’utilisation de l’intelligence artificielle», soulignant que les agences fédérales doivent formuler des normes d’intelligence artificielle, et exigent que les développeurs de puissants systèmes d’intelligence artificielle partagent la sécurité et Résultats des tests gouvernementaux.En outre, le plan de la loi sur les droits de l’intelligence artificielle de la Maison Blanche publiée en octobre 2022 fournit des principes pour l’utilisation équitable et le déploiement d’un système d’intelligence artificielle, couvrant les domaines de la protection de la discrimination des algorithmes, de la confidentialité des données et de la supervision humaine.

Plusieurs lois fédérales proposées visent également à surveiller l’intelligence artificielle de manière plus exhaustive.Le cadre de l’intelligence artificielle innovante lancée en 2023 décrit les directives des deux parties pour les développeurs de l’intelligence artificielle et les décideurs politiques.La «loi sur l’innovation et la responsabilité de la recherche sur l’intelligence artificielle» lancée en juin 2023 propose d’établir des normes de test et d’évaluation exécutables pour les systèmes d’intelligence artificielle à haut risque, obligeant l’entreprise à fournir des rapports de transparence et à se conformer aux normes nationales et aux instituts de recherche technique pour des secteurs spécifiques ‘ Suggestions pour des industries spécifiques Essence

L’Union européenne a adopté une attitude active et a formulé la «loi sur l’intelligence artificielle», qui peut être adoptée en 2024 et est entrée en vigueur en 2026.Le cadre juridique utilise un système de gouvernance en couches pour résoudre les risques liés à l’intelligence artificielle sans étouffer l’innovation.La législation a classé les applications d’intelligence artificielle basées sur le niveau de risque, du minimum à inacceptable, et a exprimé des exigences strictes sur les systèmes d’intelligence artificielle à haut risque.Ces exigences comprennent la transparence, la supervision manuelle et la gouvernance des données puissantes.La Grande-Bretagne a publié un plan de dix ans en 2021 et a publié un livre blanc en mars 2023 pour introduire sa stratégie d’intelligence artificielle en détail, en se concentrant sur le positionnement de la Grande-Bretagne en tant que « leader mondial de l’intelligence artificielle ».

Les industries émergentes telles que l’intelligence artificielle peuvent non seulement résoudre les problèmes moraux, mais également favoriser l’investissement, l’intégration et l’adoption supplémentaires.Des réglementations claires ont réduit l’incertitude des investisseurs et des entreprises qui répartissent les ressources à la technologie de l’intelligence artificielle.Ceci est similaire à l’industrie des crypto-monnaies.En fournissant un environnement réglementaire stable, les décideurs politiques peuvent encourager l’investissement et l’innovation, afin d’accélérer le développement et le déploiement d’agents de l’intelligence artificielle d’une manière plus responsable.Ces réglementations aident non seulement à réduire les risques potentiels, mais aussi à favoriser le développement moral des agents de l’intelligence artificielle, à assurer l’impact positif de la technologie et à restreindre les risques à la baisse potentiels.

Agent d’intelligence artificielle construit -in « commutateur de terminaison »

La mise en œuvre d’un «commutateur de terminaison» construit sur les agents de l’intelligence artificielle aide à garantir le développement responsable de l’intelligence artificielle.Si un agent d’intelligence artificielle montre des comportements accidentels ou constitue des risques pour les utilisateurs et les systèmes, le commutateur de terminaison permet aux développeurs d’arrêter ou de modifier des agents d’intelligence artificielle.

Cette capacité peut améliorer la sécurité et la fiabilité de l’intelligence artificielle et fournir des mécanismes d’intervention et de contrôle dans des conditions critiques.En incorrect le passage en un agent d’intelligence artificielle, les développeurs peuvent montrer leurs engagements envers le développement responsable de l’intelligence artificielle et établir la confiance avec les utilisateurs et les parties prenantes.

Le commutateur de terminaison peut être conçu comme une opération autonome, surveillant le comportement des agents de l’intelligence artificielle et déclenchant l’arrêt lors de la dépassement du seuil prédéterminé.Cette méthode peut aider à prévenir les dommages ou les abus potentiels et s’assurer que les agents de l’intelligence artificielle opèrent dans le cadre de la sécurité et de la moralité.

Les développeurs doivent également formuler des politiques et procédures claires pour l’utilisation du commutateur de terminaison pour garantir une utilisation responsable et transparente.Ces politiques peuvent inclure des directives pour surveiller les agents de l’intelligence artificielle, les normes de déclenchement des commutateurs de terminaison et les problèmes de traitement et de résolution.

Produits de cryptage des consommateurs

Les agents de l’intelligence artificielle peuvent améliorer la facilité d’utilisation des produits de chiffrement des consommateurs et favoriser l’adoption traditionnelle, en particulier dans le domaine des jeux et du divertissement.En fournissant des interactions personnalisées et intuitives, les agents de l’intelligence artificielle peuvent simplifier les tâches complexes et améliorer l’expérience utilisateur.

Par exemple, les agents de l’intelligence artificielle peuvent aider les utilisateurs à gérer leurs actifs crypto-répensulaires, à exécuter des transactions et à des applications décentralisées de navigation.Cette fonction peut rendre les produits de cryptage plus faciles à accéder et conviviaux, et encourager davantage de personnes à participer à la technologie de la blockchain.

De plus, les agents de l’intelligence artificielle peuvent fournir des services d’éducation et de soutien pour aider les utilisateurs à comprendre et à contrôler l’écosystème crypté.Cette fonction peut améliorer la confiance et les connaissances des utilisateurs et favoriser une adoption et une croissance supplémentaires dans l’industrie de la blockchain.

Les agents de l’intelligence artificielle peuvent également jouer un rôle dans la sécurité des produits cryptés.Par exemple, les agents de l’intelligence artificielle peuvent surveiller les activités suspectes dans les transactions, fournir des alarmes réelles et aider à mettre en œuvre des mesures de sécurité, telles que l’authentification multi-facteurs et les canaux de communication cryptés.

L’intégration des agents de l’intelligence artificielle et des produits de chiffrement peut également soutenir le développement de nouveaux services financiers et applications.Par exemple, les agents de l’intelligence artificielle peuvent fournir aux utilisateurs des solutions financières innovantes et personnalisées grâce à des transactions automatisées, à la gestion du portefeuille d’investissement et aux services financiers décentralisés (DEFI).En fin de compte, les agents de l’intelligence artificielle peuvent jouer un rôle important, de sorte que les banques d’auto-dégustation et d’autres services Web3 ne sont plus aussi difficiles – ont réduit les points de frottement qui ont jusqu’à présent gêné une utilisation à grande échelle.

« La réalité a laissé beaucoup d’espace pour l’imagination. »

Lorsque nous attendons avec impatience l’avenir de ces technologies avancées, l’imagination humaine favorisera les progrès et créera une nouvelle réalité.

Les agents de l’intelligence artificielle se préparent à changer complètement les jeux et les divertissements en offrant des expériences immersives personnalisées.Comme la technologie de la blockchain fournit un environnement sûr, transparent et standardisé pour le déploiement d’agents de l’intelligence artificielle, nous verrons des progrès majeurs dans ces domaines.L’intégration d’agents d’intelligence artificielle dans l’écosystème de la blockchain permettra aux développeurs de créer une expérience plus attrayante pour les utilisateurs, favorisant ainsi l’innovation et la croissance.

La mise en œuvre réussie d’agents de l’intelligence artificielle nécessite des progrès continus dans la technologie et la supervision.Les développeurs doivent résoudre les défis et les risques liés aux agents de l’intelligence artificielle pour s’assurer qu’ils opèrent dans le cadre de la moralité et du droit.En promouvant la collaboration et l’innovation, l’industrie peut utiliser pleinement le potentiel des agents de l’intelligence artificielle pour créer un avenir plus important et plus significatif.

Avec le développement continu de la technologie de l’intelligence artificielle, nous pouvons nous réjouir de voir des agents d’intelligence artificielle plus compliqués et plus puissants.