Web3ゲームとエンターテイメントの分野でトランプカードになる方法

著者：アレクサンダー・ナルディ出典：Shoal Research Translation：Shan Ouba、Bit Chain Vision

導入

• AIプロキシを介して変更します：AIエージェントは、従来のユーザー生成コンテンツ（UGC）をはるかに超えて、パーソナライズされたダイナミックで没入型の体験を提供することにより、ゲームとエンターテイメントを革新します。

• AIテクノロジーの進捗：学習、ニューラルネットワーク、生成モデル（GAN）などの重要な進歩を強化することは、複雑なAIエージェントを開発するために不可欠です。

• ブロックチェーンとの統合：ブロックチェーンは、AIエージェントの展開のための安全で変化のない透明な環境を提供し、その能力と信頼性を大幅に向上させます。

• AIイノベーションケースリサーチ：Virtuals ProtocolとEchelon Primeは、AIエージェントが革新的なアプリケーションと分散型エコシステムを通じてゲームやエンターテイメントの新しい機会を解き放つ方法を示しています。

• 挑戦と規制のニーズ：AIエージェントにとって、シームレスなコミュニケーション、強力なインフラストラクチャ、倫理的使用が不可欠であることを確認してください。さらなる監督と保護の措置（「緊急停止スイッチ」など）は、無効と信頼の確立を防ぐために不可欠です。

• 将来の見通し：AIエージェントの継続的な進化は、オーディオに拡大してビデオフィールドとより広範な消費者アプリケーションに拡大し、主流の採用とイノベーションを促進する場合があります。

AIエージェント：Web3ゲームとエンターテイメントの分野での「エース」

ゲームとエンターテイメントの急速な進化

ゲーム業界は、ユーザーを生成するコンテンツ（UGC）の変換時間を経験しています。RobloxやSandboxなどのメインゲームにより、ユーザーはゲームエクスペリエンスを作成およびパーソナライズできます。AI仮想アシスタントとパートナーの出現により、この変更がさらに強化されました。これは、パーソナライズされたゲームを支援するだけでなく、UGCの別の形式にもなります。ユーザーはまもなく元気になり、パートナーがパートナーを調整し、ユーザーがトレーニングするChatGPTやTutorGPTのバリエーションと同様に、他の人と対話させることがあります。

AIでのGoogle Deepmindの成果、特に最新の国際チェスエンジンは、ゲーム内のAIエージェントの可能性を示しています。このエンジンは、異なるスタイルの複数のAIエージェントを採用することで各ゲームをマスターできるマスタークラスエンジンを形成します。この「検索なし」チェスエンジンは、評価することで位置を理解し、各スタートに最も適したエージェントを選択し、人間の多様性と創造性を模倣します。

多くの確立されたブロックチェーンネイティブAI契約は、分散型コンピューティングとガバナンスフレームワークに焦点を当てており、責任あるAI開発の基盤を築いています。これらのインフラストラクチャの場合、開発者は現在、AIエージェントなどのより複雑なAIモデルに目を向けるようになりました。これらのエージェントは、最小の人間の介入の下で独立したタスクを実行できます。

ブロックチェーンテクノロジーは、この進化をさらに促進しました。これらの標準化された環境では、AIエージェントを統合することで、ユーザーにとってより協力的でパーソナライズされたエクスペリエンスを作成して、ゲームやエンターテイメント業界を想像を絶する方法で変更できます。

AIエージェントとは何ですか？

AIエージェントは、基本的に、環境と独立してやり取りし、相互作用からデータを収集し、これらのデータを使用して所定の目標を達成できるソフトウェアプログラムです。目標は、タスクの自動化から、より複雑な意思決定プロセスまでです。AIエージェントの鍵は、その自律性です。つまり、特定のターゲットを実行するときの人間の介入を最小限に抑えることです。これらのプログラムは、独立してタスクを実行し、「読書」と「執筆」にアクセスできます。問題にのみ応答できる今日の人気のあるAIアプリケーション（CHATGPTなど）とは異なり、AIエージェントは収集された情報（書き込みアクセス）に基づいてアクションを実行することもできます。

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自律剤の起源は、環境から学び、環境から賢明な決定を下し、1980年代から1990年代に環境から賢明な決定を下すことができる機械を学ぶためのより広い努力にまでさかのぼることができます。さまざまな機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークアルゴリズムの開発により、Google Deepmindの新しいチェスエンジンなど、今日見られるより高度なエージェントの基盤が築かれました。

AI方法論の進捗

学習を強化することは、独立したナビゲーションの複雑な環境をナビゲートし、特定の目標を達成できる開発において重要な役割を果たしてきました。ニューラルネットワーク、特に深い学習モデルにより、AIプロキシは大量のデータを処理し、パターンを特定し、ゲームやエンターテイメントなどのさまざまな分野で潜在的なアプリケーションを拡張できます。

AIプロキシに力を与えるための主要なブレークスルーは、対立ネットワーク（GAN）の開発です。GANは、発電機と識別子の2つのニューラルネットワークで構成されており、実際のデータを作成するために協力しています。ジェネレーターはデータを作成し、差別器はそれを実際のデータと比較し、発電機の出力を改善するためのフィードバックを提供します。この反復プロセスにより、非常に現実的な仮想的役割、環境、さらには芸術さえも作成できるようになり、Ganはゲームやエンターテイメントで特に価値があります。

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もう1つの重要な進歩は、移行学習です。つまり、ビッグデータセットの事前に訓練されたAIモデルは、特定のタスクに対して細かく調整されています。この方法は、複雑なAIエージェントの開発に必要な時間とリソースを大幅に削減します。移行学習により、AIエージェントは既存の知識を使用し、新しい環境とタスクに適応して、より多様化して効率的にすることができます。

AIプロキシアプリケーション

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マルチエージェンシーシステムでは、複数のエージェントが協力して共通の目標を達成します。AIエージェントは、タスクを他のAIエージェントに割り当てることにより、コラボレーションと効率的なワークフローを促進します。このプロセスには、ユニバーサルAIアシスタント受信タスク、研究に必要な手順、および各ステップをプロのAIエージェントに配布することが含まれます。これらのエージェントはチームとしてのタスクを完了し、他のエージェントは人間の介入を最小限に抑えるために品質管理と監督に参加します。

ゲームの分野では、AIエージェントは、インテリジェントで迅速な非プレイヤーキャラクター（NPC）を提供し、動的なコンテンツを生成し、パーソナライズされた相互作用を提供することにより、ゲームエクスペリエンスを向上させることができます。これらのプロキシは、プレーヤーの好みと行動に従って調整して、より魅力的で没入感のある体験を作成できます。さらに、AIエージェントは、自動化された繰り返しタスク（脆弱性テスト、レベル設計、キャラクターアニメーションなど）を通じてゲーム開発を支援することもできます。この自動化により、開発時間とコストを大幅に削減でき、開発者が創造性と革新に集中できるようになります。AIエージェントを使用して、プレーヤーデータを分析し、プレイヤーの行動と好みに関する洞察を提供して、ゲームのデザインとマーケティング戦略を導くこともできます。

AIプロキシを仮想現実（VR）と拡張現実（AR）環境に統合し、没入型の経験の新しい可能性を開きます。AIエージェントは、VRおよびAR世界のガイド、パートナー、または対戦相手として使用して、実際の対話を提供し、ユーザーのアクションと周囲の環境に従って調整できます。この能力は、存在感と没入感を高めることができ、仮想体験をより魅力的で現実的にします。

エージェントベースのゲームまたはエンターテイメントタイプ

仮想パートナー

Virtual Partnersは、ユーザーとのやり取りから学習するように設計されたパーソナライズされたエクスペリエンスエージェントをユーザーに提供し、ユーザーの好みに応じて応答と動作を調整します。これらのパートナーは、ファンと単独でやり取りするアイドルから、同行している仮想の友人やパートナー、本物のペットをシミュレートする仮想ペットにすることができます。ユーザー設定を使用してさまざまなプラットフォームでカスタムエクスペリエンスを提供することにより、これらのエージェントはユーザーエクスペリエンスの新しい可能性を生み出し、交際とつながりの感覚をもたらします。

仮想アイドルは、メッセージへの返信、ライブブロードキャストへの参加、カスタマイズされたコンテンツの作成など、パーソナライズされたインタラクションを通じてファンと通信できます。この相互作用は、アイドルとファンの間のつながりを深め、全体的なファンエクスペリエンスを向上させることができます。仮想の友人やパートナーは、感情的なサポート、交際、エンターテイメントを提供することができ、孤独と社会的孤立に対する貴重なツールになります。

仮想ペットは、本物のペットの行動と相互作用をシミュレートするためのユニークな形の交際を提供できます。これらのAI生成されたペットは、ユーザーとの相互作用から学習し、ユーザーの好みに応じて動作を調整できます。この機能により、ユーザーエクスペリエンスが向上し、仮想ペットがより魅力的で楽しいものになります。

仮想パートナーは、教育と治療にも役割を果たすことができます。たとえば、AIメンターは、学生の学習スタイルとリズムに適応するためのパーソナライズされた学習体験を提供できます。

NPC（非プレイヤーの役割）

AIエージェントは、ビデオゲームで非プレイヤーの役割（NPC）として使用できます。たとえば、NBA 2KのユーザーとプレイしたAIエージェントは、ユーザーの携帯電話でPUBGをプレイし、プラットフォームの好みを越えることを忘れないでください。このクロスゲームメモリは、ユーザーの好みと動作に従ってAIエージェントを調整できるため、よりコヒーレントでパーソナライズされたゲームエクスペリエンスを可能にします。

AIによって生成されたNPCは、よりダイナミックでインタラクティブなゲームエクスペリエンスを提供するために、プレイヤーの行動と決定に対応できます。これらのNPCは、複雑な動作を示し、変化するゲーム環境に適応し、プレイヤーにとってより没入型で魅力的な体験を生み出すことができます。さらに、AIによって生成されたNPCは、ゲームの再利用と永続性を高めるために、タスク、課題、キャラクターなどの一意のコンテンツを生成できます。

NPCの時間の経過とともに学習し、適応する能力は、より本物の魅力的なゲーム体験を生み出すことができます。たとえば、NPCはプレイヤーとの関係を築き、過去の相互作用を覚え、以前の出会いに基づいてその動作を変えることができます。この動的な相互作用は、ゲームをより没入感を高め、プレイヤーとゲームの世界との間のより深いつながりの感覚を提供することができます。

AI生成コンテンツ（AGC）

AIエージェントは、各プレーヤーのゲーム資産とユニークなエクスペリエンスを作成し、ユーザー生成コンテンツ（UGC）の概念を拡大できます。この機能により、動的でパーソナライズされたゲーム環境が個々のプレーヤーの好みに適応することができます。AIによって生成されるコンテンツには、ゲームの多様性と再現性を高めるために、カスタムレベル、タスク、文字、アイテムを含めることができます。

ゲームフィールドでのAGCの変化の可能性は、従来のUGCをはるかに上回っています。この可能性は、AIエージェントの品質と、環境と効果的にコミュニケーションおよび理解する能力に依存します。高品質のAIエージェントは、ゲームの世界に多様で魅力的でシームレスな統合を生み出し、全体的なプレーヤーエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。

AGCとUGCのシーンが新しい世界と組み合わされていることを想像してください。この場合、AIエージェントは、プレイヤーが作品を設計および構築し、提案を提供し、繰り返しタスクを自動化し、コンテンツの複雑さと詳細を強化するのに役立ちます。プレイヤーは、パーソナライズされたAIのコンテンツを微調整してパーソナライズして、2つの利点を統合する共同作成プロセスを形成できます。

このAGCとUGCの共生関係は、豊かで変更可能なゲームの世界の発展につながる可能性があります。プレイヤーは、人間の想像力とAI世代の共通の豊かな環境を探求し、ダイナミックで没入型のゲーム体験を生み出すことができます。

ケーススタディ

仮想プロトコル

Virtuals Protocolは、将来の仮想相互作用の基礎となることを目指して、AIと元の宇宙を構築しています。彼らのビジョンは、私たちがテーブルとソファから入ることができる世界を創造することです。ここでは、仮想相互作用は超個人的であり、AI駆動型によってスーパーインマー化されており、分散化された方法で構築されています。

私たちがますます仮想空間に組み込まれるようになると、これらの空間での相互作用がより重要になります。実際、仮想空間の移行はますます避けられないようです。Virtuals Protocolは、マルチモーダル（テキスト、サウンド、ビジュアル）AIエージェントを構築しており、これらの相互作用をさまざまな方法で強化できます。これらのAIプロキシは、人気のあるIP文字のミラーコピーを表示したり、特定のタスクを実行したり、ユーザー自身の個人コピーとして機能したりできます。いくつかのマルチモーダルAIの実用的なアプリケーションの例を次に示します。

IP文字のミラーコピー：

• ゲームでは、プレイヤーはデジタルジョンウィックと対話できます。これにより、ゲーム体験がより魅力的で本物のようになります。

特定のタスクのAI：

• ホラーストーリーナラティブジェネレーター：AIは、没入型のホラーストーリーを生成し、プレイヤーの選択とインタラクティブな調整に従ってプロットを調整できます。

• DOTAの競争力のあるコーチ：AIコーチは、ゲームプレイをリアルタイムで分析し、改善スキルと戦略を提供し、競争力のあるパフォーマンスを向上させることができます。

ユーザーの個人コピー：

• 仮想アシスタント：AIプロキシは、スケジュールされたスケジュールやリマインダーなど、仮想および実際のタスクを管理するのに役立つ行動と好みに応じて学習できます。

Virtuals Protocolの作業原則

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Virtuals Protocolは分散型工場のように動作し、テキスト、音声、および動きの応答を通じてテキスト、音声、およびアクション応答を生成するAIエージェントを生成します。貢献者はデータを追加し、AIモデルを作成して、DAPPの創設者がこれらのエージェントを使用して没入型エクスペリエンスを作成します。AIプロキシモジュールには、認知、音声、視覚コアが含まれ、エージェントのマルチモード機能のそれぞれが貢献します。認知コア処理情報と意思決定、聴覚相互作用の音声実現のコア、および視覚コアは、エージェントに視覚的アイデンティティを提供します。これらのモジュールは、コヒーレントでインタラクティブなAIエージェントを作成するために連携します。

Virtuals Protocolの重要な機能は、Audio to Animationの機能であり、AIプロキシがオーディオ入力に基づいてアニメーションを生成できるようにすることです。この能力は、仮想相互作用の真正性と没入感を高め、AIエージェントをより魅力的で鮮明にします。仮想プロトコルの分散化方法により、AIエージェントがAIエージェントと検証官コミュニティのコミュニティを作成および維持することを保証します。検証は、エコシステムの完全性と品質を維持する上で重要な役割を果たしますが、貢献者は個人の専門知識とリソースを共有してAIプロキシの品質と機能を改善できます。

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仮想ビジネスモデル

生態系のさまざまな参加者の動作を調整するために、Virtuals Protocolは、ネイティブ$ Virtual Tokensをビジネスモデルの重要な機能として使用します。この経済モデルは、主に「仮想的な」フライホイールとして知られる肯定的な反経済サイクルに依存しています。

貢献者は、$仮想トークンを介して仮想エージェントを開発します。これらのタスクには、チャットロボット関数とドメインの知識の実現、およびオーディオおよび視覚特性の実現が含まれる場合があります。これらのエージェントは、仮想エコシステムのさまざまな分散アプリケーション（DAPP）に統合され、後者はこれらのエージェントを使用してさまざまな事業運営と請求料を実行します。これらの費用によって生み出される収入は契約に返還され、契約は公開市場からの$仮想トークンを買い戻すことに合意されています。この買戻し行動は、将来のインセンティブ貢献者の安定した供給を確保するために、州財務省の$仮想トークンを補完するために使用されます。さらに、$仮想トークンは、より多くのトークンを取得するためにトークンを誓約して提供するエージェントを示すことができます。

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将来の見通しと考慮事項

現在、チームの自己報告データによると、仮想プラットフォームには888,400の推論、175人のアクティブ認証人、350のアクティブな貢献者、および1,000人以上のAIエージェントがあります。

仮想の目標は、民主的なAIエージェントの創造と収益化を作成して収益化することです。そうすれば、高品質の仮想相互作用は視聴者にとってより広範になり、業界を正しい方向に促進します。ただし、そのビジョンにもかかわらず、仮想プロトコルは、市場の飽和状態でコミュニティを維持および引き付けるという大きな課題に直面する可能性があります。分散型AIプロトコルは、検証や貢献者を含む多様な利益の効果的な運用に依存します。ただし、貢献者は、競合他社が提供するより良いインセンティブプランに簡単に惹かれ、継続的な有機貢献者の流れは存在を維持し、生態系全体の安定性を危険にさらすことはできません。

潜在的な解決策は、（少なくとも一時的に）貢献者のAIエージェントが、トークンを通じて契約の成長を促進するための通貨報酬と引き換えに、仮想プロトコルに限定されることです。ただし、このソリューションは、主に合意のオープンソースの性質のために実行可能ではありません。

心に強く訴える貢献とこれらの中核原則に従うこととのバランスを維持することは、Virtuals Protocolと同様のプロジェクトが直面する重要な課題です。一般的に言えば、ブロックチェーンが駆動する分散型AIリポジトリの将来において、AIモデルを開発する開発者が最大の勝者です。それは、「ストリームメディア戦争」、つまり王としてのコンテンツに類似している可能性があります。

エシェロンプライム

Parallem Studiosは、Parallel TCGを発売し、Echelon Prime Foundationによって管理されています。Colonyは新しいAI駆動型Web3サバイバルシミュレーションゲームであり、自律的なAIエージェント「化身」を中心に実行されます。プレイヤーは、さまざまなコロニーで未来の地球をナビゲートするために、化身を導き、協力しなければなりません。これらのコロニーは生き残るために競争しています。これらのAIの化身には、広範なスキルと能力があり、専用のトークンへのスマートコントラクトウォレットのバインディングと相互作用することにより、環境と対話します。

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エシェロンプライム

Echelon Primeの人工知能は、人間の行動をシミュレートし、世界と相互作用し、さまざまな機会と課題のためにパーソナライズされた方法を策定するように設計されています。単一のゲームセッションのレベルでは、プレイヤーは通常、化身とチャットし、更新を取得し、プレイヤーが化身のために設定する新しいアイデアやタスクについて話し合います。化身からの更新が送信されると、プレイヤーは化身のタスクを決定します。これらの活動の範囲は、政治活動（植民地のキャンペーンキャラクターなど）から、個人的な目標、課題、または植民地の発展や成功を促進するために特別に設計されたものまでのものです。

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タスクが決定されると、化身はそれらを独立して完成させ続け、必要に応じて停止、食事、飲料水、ソーシャルネットワーキングによって自分の生存統計を管理し続けます。コロニーの人工知能は、彼らの環境に適応し、彼らの相互作用と経験から学ぶことを目指しています。この継続的な学習能力により、彼らは彼らのアイデンティティと目標に基づいてユニークな性格と世界観を開発することができます。したがって、各ボディは、プレイヤーにユニークでパーソナライズされた体験を提供できます。

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共有リソースとツールのセットを提供することにより、Echelon Prime Foundationにより、ゲームスタジオは標準化された環境で構築できるようになり、それにより相互運用性を高め、ゲーム全体のエクスペリエンスを充実させます。開発者とプレーヤーコミュニティの積極的な参加を促進するために、Echelon Primeは、ゲームスタジオと貢献者の収入共有メカニズムを実装しています。

「プライム再構成メカニズム」により、プライムエコシステムで割り当てられる持続可能なトークンが保証されます。トークンは、ゲームの難易度、アクティビティレベル、および全体的な参加率に基づいて動的に割り当てられます。これらの分布の主なツールは -ゲームレシーバーにあり、プレイヤーはプライムトークンを使用して特定の機能にアクセスすることができます。この方法は、予測可能で持続可能なトークンの供給をサポートし、プレイヤーの参加と貢献に効果的に報酬を与えます。Echelon Primeのガバナンスプロセスは、これらの再割り当てアルゴリズムの正確な調整を決定し、公平性と持続可能性を確保します。エシェロンのエコシステムに基づいたプロジェクトは、プライムレシーバーが時刻表を再割り当てし、エシェロンコミュニティガバナンスを通じて投票する前に、エシェロンの素数を訪問する前に、エシェロンコミュニティガバナンスを通じて投票するために詳細に説明する必要があります。

Echelon Ecosystemのすべてのゲームと同様に、成功したコロニープレーヤーはPrime Token Awardを獲得でき、これらのトークンを使用してアイテムを支払ったり、ゲームでアイテムを販売したりできます。ランキングはさまざまなカテゴリの競技を追跡し、トッププレーヤーはその成果のために再割り当てされたプライム報酬を受け取ります。

コロニーは、2024年の第4四半期から2025年第1四半期に開始される予定です。これは、人工知能エージェンシーゲームの分野で非常に期待される開発プロジェクトです。ゲーム。

指名

メタパル

メタパルは、AIパートナーを提供して、パーソナライズされたインタラクションとサポートを通じてユーザーエクスペリエンスを強化します。これらのパートナーは、ユーザーの相互作用を学ぶことで、交際、エンターテイメント、感情的なサポートを提供する能力を向上させました。メタパルは、孤独と社会的孤立の問題を解決することに取り組んでおり、より魅力的で感情的な知性のデジタル体験を提供します。

NIMネットワーク

NIMネットワークは、AIに焦点を当てたブロックチェーンであり、暗号化されたゲームでのAIエージェントの開発を最適化することを目的としています。分散型コンピューティングインフラストラクチャを使用することにより、NIMネットワークはAIプロキシのパフォーマンスと信頼性を向上させました。この方法により、ゲーム開発者はゲーム内でより複雑で敏感なAIを展開し、ユーザーエクスペリエンス全体の可能性を改善し、デジタルゲーム環境を促進することができます。

究極

Altiverseは、暗号化されたゲーム用のAIドライバープラットフォームであり、既存の大型言語モデル（LLM）を統合して、より没入型でダイナミックなゲーム環境を作成します。このプラットフォームは、開発者をサポートし、よりパーソナライズされた魅力的なゲームエクスペリエンスを提供するために、プレイヤーの行動に面白く適応可能なゲームを作成します。

レプリカ

Replikaは先駆者のAIの友人スタートアップであり、高度にパーソナライズされた魅力的な相互作用を提供しています。高度な対話AIを通じて、感情的なサポート、交際、エンターテイメントを提供することに焦点を当てています。ユーザーインタラクションの学習と開発に基づくReplikaのAIは、特に孤独に対処し、心理的健康サポートを提供する際に、個人的な個人的な別れとパーソナライズされたデジタル交際のサポートのための貴重なツールとなっています。ブロックチェーン駆動型AIではありませんが、ReplikaはAIパートナーの潜在的および現在の応用も示しています。

広範なAI機関の分野での課題

多くの新興技術と複雑な技術と同様に、さまざまな業界（ゲームやエンターテイメントなど）のAIエージェントの開発と採用の成功は、いくつかの重要な課題に直面しています。克服する必要がある広範な障害を次に示します。

データプライバシーとセキュリティ

AIエージェントの外観は、収集およびアクセス可能な個人情報と機密データの幅と量と量を大幅に増加させました。これは、人間とエージェント間の継続的なコミュニケーションによるものであり、人間はエージェントに指示を提供します。エージェントは、将来の操作参照のために相互作用からデータを収集するため、問題は、指示を提供する際に人間が収集した情報の性質、種類、および目的です。AIエージェントと通信するとき、ユーザーは多くの場合、特定の情報を共有する潜在的な収入とリスクを評価します。これは、使用行動に順番に影響します。情報の漏れの程度は、経験の質とAIプロキシの全体的な採用に大きな影響を与えます。

以前の調査では、AmazonのAlexaやGoogleのEchoなどのスマートスピーカーが、収集された入力データと機密データを区別できないことが示されています。この種の消費者行動の広範な傾向は、AIエージェントの出現と消費者向けのアプリケーションの出現により変化する可能性は低いです。同時に、ユーザーのプライバシーとAIのエージェントとアシスタントに関する研究では、人間の親密さと親しみやすさが高いほど、エンターテインメントの動機付けの文脈で特に重要であるプライバシーに注意を払う感度が低くなることがわかりました。さらに重要なことは、ユーザーがAIエージェントを日常生活でさまざまな実用的な機能を提供する便利なデバイスとして使用する場合、ユーザーはAIエージェントとの親密な関係を確立する際に個人情報をより自由に開示することができます。

重大な倫理的問題

AIエージェントがさまざまな企業やビジネス環境で実装されていると仮定すると、当然、経済的インセンティブを開発するためにAIエージェントについて懸念があります。消費者と社会の井戸の念の犠牲は、ビジネスコミュニティでは新しいものではありません。言い換えれば、政治と活動主義がますます重要になっている世界では、倫理的な問題が発生した場合、これはAIエージェント開発者と売り手に注意を向ける可能性があります。しかし、ソーシャルメディアのアプリケーションは、青年の精神的健康に有害であることがわかりましたが、当時はある程度の注目を集めていましたが、若者をこれらの技術からの影響から保護する予防措置はほとんどありません。

AIアプリケーションの開発における重要な倫理的問題は、出力の客観性があることです。AIモデル自体は偏っていませんが、トレーニング入力データに反映されています。したがって、収集されたデータとプロセスは、可能な限り包括的かつ客観的でなければなりません。

AIパートナーの社会的影響

AIパートナーは孤独なサポートを提供できます。ただし、問題を悪化させる可能性もあります。添付ファイルの問題やリバウンドを避けるためには、相互作用の実装が重要です。AIパートナーは、不健康な依存や非現実的な期待を培うことなく、意味のある支持的な相互作用を提供するように設計されている必要があります。

たとえば、感情的なサポートを提供するように設計されたAIパートナーは、複雑な感情的な手がかりを特定して対応し、適切で思いやりのある反応を提供することができなければなりません。これには、高度な自然言語処理と感情的な知能アルゴリズムが必要です。

さらに、AIパートナーの台頭により、プライバシー、セキュリティ、データの所有権に関する倫理的および社会的問題が引き起こされました。ユーザーは、AIパートナーとのやり取りが安全であり、個人情報が保護されていることを信頼する必要があります。この信頼を確保するには、AIシステムの継続的な監視と改善と同様に、透明で強力なデータ保護ポリシーが必要です。

利用可能なダブルエッジの剣はありません

ブロックチェーンネットワークの強さは、その不十分な性質にあります。ただし、比類のないパブリックブロックチェーンは、プログラム可能なAIエージェントによって乱用される可能性があり、ソーシャルエンジニアリング攻撃やDDOS攻撃などのリスクをDEFIプロトコルにもたらします。スマートコントラクトによって推進されるAIエージェントの台頭は、ブロックチェーンの急増につながる可能性があります。ブロックチェーンネットワークのセキュリティと整合性を確保することは、これらのリスクを減らすために不可欠です。

ブロックチェーンでは、プログラム可能なAIエージェントは、スマートコントラクトの操作や分散型アプリケーションに対する調整された攻撃の開始など、悪意のあるアクティビティを実行する場合があります。これらのリスクに対処するために、開発者はマルチファクター認証、暗号化された通信チャネル、実際の脅威検出システムなどの強力なセキュリティ対策を実装する必要があります。

プログラム可能なAIプロキシに関連する別のリスクは、潜在的な事故または新たな行動です。AIプロキシがより自律的で有能になるにつれて、作成者によって予測されていない戦略または行動を開発する可能性があります。倫理および法的範囲におけるAIエージェントの運用には、AIシステムの継続的な監視、テスト、改善が必要になるようにします。

AIロボットは、Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームによって引き起こされる損害の関連する例です。AIロボットの大規模な出現により、ユーザーエクスペリエンスが大幅に損傷し、エラー情報やスパムなどの問題が発生しました。同様のリスクがWUCAIブロックチェーンに転送される可能性があり、AIエージェントは、ユーザーの信頼とネットワークの安定性を破壊するという不十分な活動に参加する可能性があります。

オープン環境でAIエージェントの課題とソリューションを実装する

AIエージェントをゲームやエンターテイメントに展開するにはいくつかの課題があり、オープン（仮想）世界での効果的な使用を確保するためにこれらの問題を解決する必要があります。いくつかの特定の技術的課題とその潜在的な解決策があります。これらの課題は、ブロックチェーン環境外のAIエージェントで発生しますが、分散型AIエージェントの展開と同じ課題に直面する可能性があります。

状況認識計画

重要な課題は、コンテキスト知覚計画を要求することです。オープンな世界環境では、目標を達成できる多くの可能なパスがあり、エージェントは現在の状況に従って計画を調整する必要があります。たとえば、Minecraftなどのゲームでは、エージェントは、近くの地域からリソースを収集するか、周囲の環境と利用可能なツールに基づいてより遠くにリスクを取るかを決定する必要があります。

解決策：マルチモードの知覚とメモリ強化モデル

文脈的認識計画の問題を解決するために、研究者は視覚的観察とテキストの指示を組み合わせて計画を生成するマルチモード認識システムを開発しました。たとえば、Jarvis-1エージェントはマルチモードメモリを使用して過去の経験を保存するため、関連する情報を取得し、計画を動的に調整できます。トレーニング前の知識と実際の環境フィードバックを使用することにより、AIエージェントは、より正確で適応性のある計画を実行できます。

ミッションの複雑さ

世界環境におけるタスクの複雑さは、もう1つの課題です。タスクには通常、長期的な計画と正確な実行手順が必要です。たとえば、ゲーム内の複雑な構造の構築には、特定の順序で完了する必要がある多くのサブタスクが含まれる場合があります。

解決策：反復プロンプトメカニズムとインタラクティブな計画

AIエージェントは、反復的なプロンプトメカニズムとインタラクティブな計画フレームワークを使用することにより、タスクの複雑さを克服できます。Voyagerエージェントは、環境フィードバック、執行エラー、自己検証と組み合わせて、反復的な迅速なメカニズムを採用し、その計画を継続的に改善します。この方法により、エージェントは実際のフィードバックに基づいてアクションを最適化して、より信頼性の高い効果的なタスクを確保できます。

生涯学習

動的な環境では、AIエージェントは新しいタスクと課題を学び、適応させ続ける必要があります。生涯学習により、エージェントは時間の経過とともにスキルと知識を徐々に強化し、頻繁な再トレーニングのニーズを減らすことができます。

解決策：自己指示メカニズムと生涯学習フレームワーク

生涯学習は、自己指示メカニズムとメモリ強化フレームワークを通じて達成できます。たとえば、Jarvis-1は、自己計測メカニズムを使用して、独立した探査と学習を達成するために、自分自身のために新しいタスクを提案しています。さらに、マルチモーダルメモリストレージの成功した計画と経験により、プロキシは過去の知識に基づいてパフォーマンスを向上させることができます。

未来に目を向ける：人工知能エージェントによって採用された触媒

分散型ホスティング

分散型のコンピューティングインフラストラクチャと動的リソース割り当てフレームワークを強化して、分散型人工知能の動作効率を改善する必要があります。分散型ネットワークを使用することにより、開発者はコンピューティングリソースをより効果的に割り当てて、人工知能エージェントがさまざまな環境で効率的かつ信頼できるようにすることができます。

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分散型ホスティングには、セキュリティと弾力性の利点もあります。複数のノードでデータと処理タスクを配布することにより、分散型ネットワークは単一点障害のリスクを減らし、人工知能システムの全体的な安定性を高めることができます。この方法は、データの漏れ、システムの中断、パフォーマンスのボトルネックなど、集中インフラストラクチャに関連するリスクを減らすのに役立ちます。

エッジコンピューティングと霧コンピューティングテクノロジーの開発は、分散型の人工知能の効率をさらに改善できます。これらのテクノロジーにより、データ処理はソースに近づき、遅延を減らし、実際の回答機能を改善します。エッジコンピューティングと霧の計算をブロックチェーンテクノロジーと組み合わせることで、人工知能エージェント向けのより効率的でスケーラブルなインフラストラクチャを作成できます。

テクノロジーをビデオのフィールドに拡張する

技術の進歩は、オーディオに拡大してビデオからビデオへと拡大して、人工知能エージェントの能力を高めます。統合されたオーディオおよびビデオ処理機能を通じて、人工知能エージェントは、より重要なインタラクティブなエクスペリエンスを提供し、複数の感覚チャネルを通じてユーザーを引き付けることができます。

人工知能エージェントの統合と高度なオーディオおよびビデオテクノロジーは、アクセシビリティを向上させることもできます。たとえば、人工知能エージェントは、実際の翻訳および転写サービスを提供することができ、グローバルな視聴者のコンテンツに簡単にアクセスできます。人工知能エージェントは、パーソナライズされた適応型インターフェイスを提供することにより、障害者ユーザーをさらに支援し、全体的なエクスペリエンスを向上させることができます。

人間番号証明書ソリューション

人間の解決策の数は、人間とロボット間の相互作用がますます重要になることを証明しています。これらのソリューションは、ブロックチェーンテクノロジーを使用して、デジタル環境での信頼とセキュリティを確保するために、ヒューマンインタラクティブレコードを本物と改ざんを作成することができます。

人類の証明ソリューションには、生物学的特性、デジタル証明書、および分散型アイデンティティシステムが含まれる場合があります。これらのソリューションは、ユーザーの信頼性を検証し、悪意のある攻撃を防ぐのに役立ちます。

人類の証明ソリューションを実装することで、デジタルインタラクションのセキュリティと整合性を高め、ユーザー間の信頼と信頼を高めることができます。これらのソリューションは、デジタルプラットフォームが法律と道徳の範囲内で動作するようにするために、顧客（KYC）やアンチマネーロンダリング（AML）規制などの規制要件の遵守をサポートできます。

さらなる人工知能の監督

責任のある人工知能の開発を確保するためにさらに規制する必要があります。規制の枠組みは、上記の人工知能エージェントの道徳的および法的影響を解決するために引き続き開発されなければなりません。監督は、ユーザーのプライバシー、セキュリティ、権利を尊重するために、人工知能エージェントの開発と展開を保証するのに役立ちます。人工知能開発の明確なガイドラインと基準を策定することにより、規制当局は人工知能システムの説明責任システムを促進できます。

2020年の国立人工知能イニシアチブ法は、2021年1月1日に法律として署名し、人工知能の研究開発の拡大と、国立人工知能戦略を監督および実施するための国立人工知能イニシアチブ事務所の設立に焦点を当てました。しかし、この法案を除いて、米国議会は、業界を監督するための包括的な法律をまだ可決していませんが、米国の多くの州は行動を起こしています。

ホワイトハウスは、正式な法律ではなく、人工知能の開発を導くためのいくつかの指示を発行しました。2023年11月1日に発行された人工知能の管理命令は、「人工知能のセキュリティ、信頼できる信頼できる開発と使用」と題されており、連邦政府機関が人工知能基準を策定する必要があり、強力な人工知能システムの開発者がセキュリティを共有する必要があることを強調しています。政府のテスト結果。さらに、2022年10月に発行されたホワイトハウス人工知能権法の青写真は、アルゴリズムの識別保護、データプライバシー、および人間の監督の分野をカバーする人工知能システムの公正使用と展開の原則を提供します。

いくつかの連邦提案された法律は、人工知能をより包括的に監視することも目的としています。2023年に開始された安全なイノベーション人工知能フレームワークは、人工知能開発者と政策立案者のための2つの当事者のガイドラインを概説しています2023年6月に開始された「人工知能研究革新および説明責任法」は、高リスクの人工知能システムの実行可能テストと評価基準を確立することを提案しています。特定の産業のエッセンスのための提案

欧州連合は積極的な態度を採用し、2024年に可決され、2026年に施行される可能性のある「人工知能法」を策定しました。法的枠組みは、階層化されたガバナンスシステムを使用して、イノベーションを抑制せずに人工知能に関連するリスクを解決します。この法律は、リスクのレベルに基づいて、最小から受け入れられないものまで、リスクの高い要件を提出したリスクの人工知能システムに分類されました。これらの要件には、透明性、手動監督、強力なデータガバナンスが含まれます。英国は2021年に10年の計画を発表し、2023年3月にホワイトペーパーをリリースし、人工知能戦略を詳細に導入し、英国を「人工知能のグローバルリーダー」としての位置付けに焦点を当てました。

人工知能などの新興産業は、道徳的な問題を解決するだけでなく、さらなる投資、統合、採用を促進することもできます。明確な規制により、人工知能技術にリソースを割り当てる投資家と企業の不確実性が減少しました。これは、暗号通貨業界に似ています。安定した規制環境を提供することにより、政策立案者は、より責任ある方法で人工知能エージェントの開発と展開を加速するために、投資と革新を奨励することができます。これらの規制は、潜在的なリスクを減らすのに役立つだけでなく、人工知能エージェントの道徳的発達を促進し、技術のプラスの影響を確保し、潜在的な下方リスクを制限します。

作成された人工知能エージェント – 「終了スイッチ」

人工知能エージェントに構築された「終了スイッチ」を実装することは、責任ある人工知能開発を確保するのに役立ちます。人工知能エージェントが偶発的な行動を示したり、ユーザーとシステムにリスクを構成したりする場合、終了スイッチにより、開発者は人工知能エージェントを停止または変更できます。

この能力は、人工知能のセキュリティと信頼性を高め、重大な条件で介入と制御のメカニズムを提供することができます。スイッチを人工知能エージェントに誤っていることにより、開発者は責任ある人工知能開発へのコミットメントを示し、ユーザーと利害関係者との信頼を確立できます。

終了スイッチは、自律操作として設計され、人工知能エージェントの動作を監視し、所定のしきい値を超えたときに中止をトリガーすることができます。この方法は、潜在的な損害や虐待を防ぎ、人工知能エージェントがセキュリティと道徳の範囲内で動作していることを確認するのに役立ちます。

また、開発者は、責任ある透明な使用を確保するために、終了スイッチを使用するための明確なポリシーと手順を策定する必要があります。これらのポリシーには、人工知能エージェントを監視するためのガイドライン、終了スイッチをトリガーする標準、および問題の処理と解決を含めることができます。

消費者暗号化製品

人工知能エージェントは、消費者暗号化製品の使いやすさを改善し、特にゲームやエンターテイメントの分野で主流の採用を促進することができます。パーソナライズされた直感的な相互作用を提供することにより、人工知能エージェントは複雑なタスクを簡素化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

たとえば、人工知能エージェントは、ユーザーが暗号分解資産を管理し、トランザクションを実行し、ナビゲーション分散型アプリケーションを実行するのに役立ちます。この機能により、暗号化製品がより簡単にアクセスし、ユーザーがフレンドリーになり、ブロックチェーンテクノロジーに参加することを奨励することができます。

さらに、人工知能エージェントは、ユーザーが暗号化されたエコシステムを理解および制御できるように、教育とサポートサービスを提供できます。この機能は、ユーザーの信頼と知識を高め、ブロックチェーン業界のさらなる採用と成長を促進することができます。

人工知能エージェントは、暗号化された製品の安全性を確保する上で役割を果たすこともできます。たとえば、人工知能エージェントは、トランザクションでの疑わしい活動を監視し、実際のアラームを提供し、マルチファクター認証や暗号化された通信チャネルなどのセキュリティ対策の実装を支援できます。

人工知能エージェントと暗号化製品の統合は、新しい金融サービスとアプリケーションの開発をサポートすることもできます。たとえば、人工知能エージェントは、自動化された取引、投資ポートフォリオ管理、分散財務（DEFI）サービスを通じて、革新的でパーソナライズされた金融ソリューションをユーザーに提供できます。最終的に、人工知能エージェントは重要な役割を果たすことができます。そのため、Self -Custody Banksやその他のWeb3サービスは、これまで大規模な使用を妨げている摩擦点を減らすことができなくなりました。

「現実は想像力のために多くのスペースを残しました

これらの高度な技術の将来を楽しみにしているとき、人間の想像力は進歩を促進し、新しい現実を生み出します。

人工知能エージェントは、パーソナライズされた没入型体験を提供することにより、ゲームやエンターテイメントを完全に変える準備をしています。ブロックチェーンテクノロジーは、人工知能エージェントの展開のために安全で透明で標準化された環境を提供するため、これらの分野で大きな進歩が見られます。人工知能エージェントをブロックチェーンエコシステムに統合することで、開発者はユーザーにとってより魅力的なエクスペリエンスを作成し、それによりイノベーションと成長を促進することができます。

人工知能エージェントの実装を成功させるには、テクノロジーと監督の継続的な進歩が必要です。開発者は、人工知能エージェントに関連する課題とリスクを解決して、道徳と法律の範囲内で動作することを保証する必要があります。コラボレーションとイノベーションを促進することにより、業界は、人工知能エージェントの可能性を最大限に活用して、より重要で意味のある未来を作り出すことができます。

人工知能技術の継続的な開発により、より複雑で強力な人工知能エージェントを見ることができます。