Cómo convertirse en una tarjeta Trump en el campo de los juegos Web3 y el entretenimiento vertical

Autor: Alexander Nardi Fuente: Traducción de investigación de Shoal: Shan Ouba, bits Chain Vision

introducción

• Cambiar a través del proxy AI: Los agentes de IA innovarán juegos y entretenimiento al proporcionar experiencias personalizadas, dinámicas e inmersivas, superando con creces el contenido tradicional de generación de usuarios (UGC).

• Progreso de la tecnología de IA: Fortalecer el progreso clave como el aprendizaje, las redes neuronales y la generación de modelos (GaN) es esencial para desarrollar agentes de IA complejos.

• Integración con la cadena de bloques: La cadena de bloques proporciona un entorno seguro, sin cambios y transparente para la implementación de agentes de IA, lo que mejora en gran medida su capacidad y confiabilidad.

• Investigación de casos de innovación de IA: Virtuals Protocol y Echelon Prime muestran cómo los agentes de IA desbloquean nuevas oportunidades en juegos y entretenimiento a través de sus aplicaciones innovadoras y ecosistemas descentralizados.

• Desafío y necesidades regulatorias: Asegúrese de que la comunicación perfecta, la infraestructura fuerte y el uso ético sean esenciales para los agentes de IA.Las medidas de supervisión y protección adicionales (como el «interruptor de parada de emergencia») son vitales para evitar el vacío y el establecimiento de la confianza.

• Perspectiva futura: La evolución continua de los agentes de IA puede expandirse al audio a campos de video y aplicaciones de consumo más amplias, y promover la adopción e innovación convencionales.

Agente de IA: «Ace» en el campo de los juegos y entretenimiento web3

La rápida evolución de los juegos y el entretenimiento

La industria del juego está experimentando el tiempo de transformación del contenido que genera el usuario (UGC).Juegos principales como Roblox y Sandbox permiten a los usuarios crear y personalizar su experiencia de juego.La aparición de asistentes y socios virtuales de IA ha mejorado aún más este cambio, lo que no solo ayuda a los juegos personalizados, sino que también se convierte en otra forma de UGC.Los usuarios pronto comenzarán bien a sus socios y pueden hacerlos interactuar con otros, similares a las variantes de ChatGPT y Tutorgpt entrenadas por los usuarios.

Los logros de Google Deepmind en IA, especialmente su último motor de ajedrez internacional, muestran el potencial de los agentes de IA en el juego.Este motor forma un motor de clase maestra que puede dominar cada juego adoptando múltiples agentes de IA de diferentes estilos.Este motor de ajedrez «sin búsqueda» comprende la posición evaluando, selecciona el agente más adecuado para cada arranque e imita la diversidad y la creatividad humana.

Muchos acuerdos de IA nativos de blockchain establecidos se centran en los marcos descentralizados de informática y gobernanza, sometiendo a las bases para el desarrollo responsable de la IA.En el caso de esta infraestructura, los desarrolladores ahora recurren a modelos de IA más complicados, como los agentes de IA, estos agentes pueden realizar tareas independientes bajo la intervención humana más pequeña.

La tecnología Blockchain ha promovido aún más esta evolución.En estos entornos estandarizados, la integración del agente de IA puede crear una experiencia más cooperativa y personalizada para los usuarios, a fin de cambiar la industria del juego y el entretenimiento de una manera inimaginable.

¿Qué es agente de IA?

El agente de IA es esencialmente un programa de software que puede interactuar con su entorno de forma independiente, recopilar datos de su interacción y usar estos datos para lograr sus objetivos predeterminados.El objetivo puede ser de la automatización de tareas a procesos de toma de decisiones más complicados.La clave del agente de IA es su autonomía, es decir, minimizar la intervención humana al realizar objetivos específicos.Estos programas pueden realizar sus tareas de forma independiente y tener acceso a «lectura» y «escritura».A diferencia de las aplicaciones de IA populares de hoy (como ChatGPT) que solo pueden responder al problema (acceso de lectura), el agente de IA también puede tomar medidas basadas en la información recopilada (acceso de escritura).

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El origen del agente autónomo se remonta a un esfuerzo más amplio para aprender máquinas que pueden aprender del medio ambiente y tomar decisiones sabias del medio ambiente y tomar decisiones sabias del medio ambiente en los años ochenta y noventa.El desarrollo de varios algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y red neuronal ha establecido las bases para las formas más avanzadas de los agentes vistos hoy en día, como el nuevo motor de ajedrez de Google Deepmind.

Progreso de la metodología de IA

El fortalecimiento del aprendizaje ha jugado un papel importante en el desarrollo que puede navegar por el entorno complejo de la navegación independiente y lograr objetivos específicos.Las redes neuronales, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, permiten a los proxies de IA procesar una gran cantidad de datos e identificar patrones, y expandir sus posibles aplicaciones en varios campos, como juegos y entretenimiento.

Un gran avance para capacitar al proxy de IA es el desarrollo de la red de confrontación (GaN).Gan consta de dos redes neuronales, un generador y un discriminador, y trabajan juntos para crear datos reales.El generador crea datos, el discriminador lo compara con datos reales y proporciona retroalimentación para mejorar la salida del generador.Este proceso iterativo permite crear un papel virtual altamente realista, un entorno e incluso el arte, lo que hace que GaN sea particularmente valioso en juegos y entretenimiento.

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Otro progreso importante es el aprendizaje de migración, es decir, los modelos de IA pre -entrenados en conjuntos de big data están finamente ajustados para tareas específicas.Este método reduce en gran medida el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar agentes de IA complejos.El aprendizaje de migración permite al agente de IA utilizar el conocimiento existente y adaptarse al nuevo entorno y tareas para hacerlo más diversificado y eficiente.

Aplicación proxy de AI

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En un sistema de múltiples agencias, múltiples agentes colaboran para lograr objetivos comunes.El agente de IA promueve flujos de trabajo de colaboración y eficientes mediante la asignación de tareas a otros agentes de IA.Este proceso incluye una tarea de recepción de asistente de IA universal, los pasos requeridos para la investigación y distribuir cada paso a un agente profesional de IA.Estos agentes completan sus tareas como equipo, y otros agentes participarán en el control de calidad y la supervisión para minimizar la intervención humana.

En el campo del juego, los agentes de IA pueden mejorar la experiencia del juego al proporcionar personajes inteligentes y rápidos no jugadores (NPC), generar contenido dinámico y proporcionar una interacción personalizada.Estos proxy se pueden ajustar de acuerdo con las preferencias y comportamientos del jugador para crear una experiencia más atractiva e inmersiva.Además, el agente de IA también puede ayudar al desarrollo del juego a través de tareas repetidas automatizadas (como pruebas de vulnerabilidad, diseño de nivel y animación de personajes).Esta automatización puede reducir significativamente el tiempo y el costo de desarrollo, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la creatividad y la innovación.El agente de IA también se puede utilizar para analizar los datos del jugador, proporcionar información sobre el comportamiento del jugador y las preferencias para guiar el diseño de juegos y las estrategias de marketing.

Integre el proxy AI en el entorno de realidad virtual (VR) y de realidad aumentada (AR), y abre una nueva posibilidad de una experiencia inmersiva.El agente de IA puede usarse como guía, socio u oponente en el mundo de la realidad virtual y AR para proporcionar una interacción y ajustar el tiempo real y ajustar de acuerdo con las acciones del usuario y el entorno circundante.Esta habilidad puede mejorar el sentido de presencia e inmersión, lo que hace que la experiencia virtual sea más fascinante y realista.

Juego o tipo de entretenimiento basado en el agente

Socio virtual

Los socios virtuales brindan a los usuarios agentes de experiencia personalizados, diseñados para aprender de la interacción con los usuarios, y ajustar su respuesta y comportamiento de acuerdo con las preferencias del usuario.Estos socios pueden desde los ídolos que interactúan solos con los fanáticos, a los amigos o socios virtuales acompañados, a la mascota virtual que simula mascotas reales.Al utilizar las preferencias del usuario para proporcionar experiencia personalizada en diferentes plataformas, estos agentes crean nuevas posibilidades para la experiencia del usuario, trayendo una sensación de compañía y conexión.

Los ídolos virtuales pueden comunicarse con los fanáticos a través de la interacción personalizada, como responder a los mensajes, participar en la transmisión en vivo y crear contenido personalizado.Esta interacción puede profundizar la conexión entre ídolos y fanáticos y mejorar la experiencia general de los fanáticos.Los amigos y parejas virtuales pueden proporcionar apoyo emocional, compañía y entretenimiento, por lo que es una herramienta valiosa contra la soledad y el aislamiento social.

Las mascotas virtuales pueden proporcionar una forma única de compañía para simular el comportamiento y la interacción de las mascotas reales.Estas mascotas generadas por IA pueden aprender de la interacción con los usuarios y ajustar su comportamiento de acuerdo con la preferencia del usuario.Esta capacidad mejora la experiencia del usuario y hace que las mascotas virtuales sean más atractivas y divertidas.

Los socios virtuales también pueden desempeñar un papel en la educación y el tratamiento.Por ejemplo, los mentores de IA pueden proporcionar experiencia de aprendizaje personalizada para adaptarse al estilo y el ritmo de aprendizaje de los estudiantes;

NPC (papel no jugador)

El agente de IA se puede usar como un rol de no jugador (NPC) en los videojuegos.Por ejemplo, un agente de IA jugado con usuarios en NBA 2K también puede jugar PUBG en el teléfono móvil del usuario y recordar preferencias de plataforma cruzada.Esta memoria cruzada permite una experiencia de juego más coherente y personalizada, porque el agente de IA se puede ajustar de acuerdo con las preferencias y comportamientos del usuario.

El NPC generado por la IA puede responder a las acciones y decisiones de los jugadores para proporcionar una experiencia de juego más dinámica e interactiva.Estos NPC pueden mostrar comportamientos complejos y adaptarse a los entornos de juego cambiantes, creando una experiencia más inmersiva y atractiva para los jugadores.Además, el NPC generado por la IA puede generar contenido único, como tareas, desafíos y personajes para mejorar la reaudación y la persistencia del juego.

La capacidad de NPC para aprender y adaptarse con el tiempo puede crear una experiencia de juego más auténtica y atractiva.Por ejemplo, NPC puede desarrollar relaciones con los jugadores, recordar interacciones pasadas y cambiar su comportamiento en función de los encuentros anteriores.Esta interacción dinámica puede hacer que el juego sea más inmersivo y proporcionar una sensación más profunda de conexión entre los jugadores y el mundo del juego.

Contenido de generación de IA (AGC)

El agente de IA puede crear activos de juego y experiencias únicas para cada jugador, y expandir el concepto de contenido de generación de usuarios (UGC).Esta habilidad permite que los entornos de juego dinámicos y personalizados se adapten a las preferencias de los jugadores individuales.El contenido generado por la IA puede incluir niveles personalizados, tareas, personajes y elementos para mejorar la diversidad y la repetibilidad del juego.

El potencial de cambio de AGC en el campo del juego supera con creces el UGC tradicional.Este potencial depende de la calidad del agente de IA y su capacidad para comunicarse y comprender efectivamente con el medio ambiente.Los agentes de IA de alta calidad pueden generar una integración diversificada, fascinante y perfecta para el mundo del juego, mejoran significativamente la experiencia general del jugador.

Imagine una escena de AGC y UGC combinada con el nuevo mundo.En este caso, el agente de IA puede ayudar a los jugadores a diseñar y construir sus obras, proporcionar sugerencias, automatizar tareas repetidas y mejorar la complejidad y los detalles del contenido.Los jugadores pueden hacer fino y personalizar el contenido de la IA personalizada para formar un proceso de creación colaborativo que integra las ventajas de los dos.

La relación simbiótica entre este AGC y UGC puede conducir al desarrollo de un mundo de juegos rico y cambiante.Los jugadores pueden explorar el ambiente rico común de la imaginación humana y la generación de poder de IA, creando una experiencia de juego dinámica e inmersiva.

Estudio de caso

Protocolo virtual

El protocolo de Virtuals está construyendo un universo de IA y Yuan, con el objetivo de convertirse en la base de una futura interacción virtual.Su visión es crear un futuro.Aquí, la interacción virtual es superpersonal y súper inmóvil por AI impulsada, y se construye de manera descentralizada.

A medida que estamos cada vez más incorporados en el espacio virtual, nuestra interacción en estos espacios será más importante.De hecho, la transición del espacio virtual parece cada vez más inevitable.El protocolo Virtuals está construyendo un agente de IA múltiple (texto, sonido, visual), que puede mejorar estas interacciones de muchas maneras.Estos proxies AI pueden mostrar una copia espejo del personaje IP popular, realizar tareas específicas o servir como la copia personal del usuario.Aquí hay ejemplos de aplicación práctica de una IA multimodal:

Copia de espejo del personaje IP:

• En un juego, los jugadores pueden interactuar con John Wick digital.Esto puede hacer que la experiencia del juego sea más fascinante y auténtica.

AI de tareas específicas:

• Generador narrativo de Horror Story: Una IA puede generar historias de terror inmersivas, ajustar la trama de acuerdo con la elección del jugador y el ajuste interactivo.

• Entrenador competitivo de Dota: Un entrenador de IA puede analizar su juego en tiempo real, proporcionar habilidades y estrategias de mejora y mejorar su rendimiento competitivo.

Copia personal del usuario:

• Asistente virtual: El proxy de IA puede aprender de acuerdo con su comportamiento y preferencias para ayudar a administrar sus tareas virtuales y del mundo real, como los horarios y recordatorios programados.

El principio de funcionamiento del protocolo de virtual

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El protocolo Virtuals funciona como una fábrica descentralizada, produciendo agentes de IA que producen respuesta de texto, voz y acción a través de la respuesta de texto, voz y movimiento.El contribuyente agrega datos y crea un modelo de IA para garantizar la calidad de la verificación.El módulo proxy AI incluye cognición, voz y núcleo visual, y cada una de la capacidad de modo múltiple del agente contribuye.Información de procesamiento del núcleo cognitivo y tomar decisiones, el núcleo de la realización de la interacción auditiva, y el núcleo visual proporciona identidad visual para los agentes.Estos módulos trabajan juntos para crear un agente de IA coherente e interactivo.

Una característica clave del protocolo Virtuals es la capacidad del audio para la animación, lo que permite a los proxies de IA generar animación basada en la entrada de audio.Esta capacidad mejora la autenticidad y la inmersión de la interacción virtual, lo que hace que el agente de IA sea más fascinante y vívido.El método de descentralización del protocolo de virtuals garantiza que el agente de IA cree y mantenga la comunidad del agente de IA y la comunidad de verificación.Las verificaciones juegan un papel clave en el mantenimiento de la integridad y la calidad del ecosistema, mientras que los contribuyentes pueden compartir su experiencia y recursos personales para mejorar la calidad y la función del proxy de IA.

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Modelo de negocio virtual

Para coordinar el comportamiento de varios participantes en sus ecosistemas, el protocolo Virtuals usa sus tokens $ virtuales nativos como la característica clave de su modelo de negocio.Este modelo económico depende principalmente de un ciclo antieconómico positivo, conocido como el volante «virtual-OoS».

El contribuyente desarrolla agentes virtuales a través del token $ virtual.Estas tareas pueden incluir la realización de las funciones de los robots de chat y el conocimiento del dominio, así como la realización de las características de audio y visual.Estos agentes se integran en varias aplicaciones descentralizadas (DAPPS) en los ecosistemas virtuales, y este último utiliza estos agentes para realizar diversas operaciones comerciales y tarifas de carga.Los ingresos generados por estos costos se devuelven al acuerdo, y se acuerda el acuerdo para recomprar los $ tokens virtuales del mercado abierto.Este comportamiento de recompra se utiliza para complementar los tokens $ virtuales en el Tesoro del Estado para garantizar el suministro estable de futuros contribuyentes de incentivos.Además, los tokens $ virtuales pueden indicar qué agentes deben ser proporcionados por sus tokens para obtener más tokens.

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Perspectiva y consideración futura

En la actualidad, de acuerdo con los datos de autoinforme del equipo, hay 888,400 razonamiento en la plataforma Virtuals, 175 autenticantes activos, 350 contribuyentes activos y más de 1,000 agentes de IA.

El objetivo de los virtuales es crear y monetizar la creación y monetización de los agentes de IA democráticos, de modo que la interacción virtual de alta calidad puede ser más extensa para la audiencia, al tiempo que promueve la industria en la dirección correcta.Sin embargo, a pesar de su visión, el protocolo de Virtuals puede enfrentar desafíos importantes para mantener y atraer a la comunidad bajo la saturación del mercado.El protocolo de IA descentralizado depende de la operación efectiva de diversos intereses, incluidas verificaciones y contribuyentes.Sin embargo, los contribuyentes se sienten fácilmente atraídos por mejores planes de incentivos proporcionados por los competidores, y no existe un flujo de contribuyentes orgánicos continuos.

Una solución potencial es que el agente AI del contribuyente sea obligatorio (al menos temporalmente) es exclusivo del protocolo Virtuals a cambio de recompensas de divisas para promover el crecimiento del acuerdo a través de los tokens.Sin embargo, esta solución puede no ser factible por múltiples razones;

Mantener un equilibrio entre las contribuciones inspiradoras y seguir estos principios básicos sigue siendo los desafíos clave que enfrentan el protocolo de virtual y proyectos similares.En términos generales, en el futuro de un repositorio de IA descentralizado impulsado por blockchain, los desarrolladores que desarrollan su modelo de IA son los mayores ganadores.Puede convertir su analogía en la «Guerra de medios de transmisión», el contenido como rey.

Escalón

Parallel Studios ha lanzado TCG paralelo y es administrado por la Fundación Echelon Prime.Colony es un nuevo juego de simulación de supervivencia WEB3 impulsado por la IA, que se lleva a cabo en torno a la «encarnación» de agente de IA altamente autónoma.Los jugadores deben guiar y cooperar con sus encarnaciones para navegar en una tierra futura con diferentes colonias, y estas colonias compiten para sobrevivir.Estas encarnaciones de IA tienen habilidades y capacidades extensas, e interactúan con el entorno a través de dedicados, interactuando con la billetera de contrato inteligente vinculante al token.

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Escalón

La inteligencia artificial de Echelon Prime está diseñada para simular el comportamiento humano, interactuar con el mundo y formular métodos personalizados para diferentes oportunidades y desafíos.A nivel de una sola sesión de juego, los jugadores generalmente hablan con sus encarnaciones, obtienen actualizaciones y discuten las nuevas ideas o tareas que el jugador puede establecer para la encarnación.A medida que se transmite la actualización de la encarnación, el jugador determinará la tarea de encarnación.El alcance de estas actividades puede ser de actividades políticas (como los personajes de la campaña en las colonias) para buscar objetivos personales, desafíos o específicamente diseñados para promover el desarrollo o el éxito colonial.

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Una vez que se determine la tarea, la encarnación continuará completándolas de forma independiente y administrar sus propias estadísticas de supervivencia deteniendo, comiendo, beber agua y redes sociales según sea necesario.La inteligencia artificial en la colonia tiene como objetivo adaptarse a su entorno y aprender de su interacción y experiencia.Esta capacidad de aprendizaje continuo les permite desarrollar personalidad y visión del mundo únicas basadas en su identidad y objetivos.Por lo tanto, cada organismo puede proporcionar a los jugadores una experiencia única y personalizada.

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Al proporcionar un conjunto de recursos y herramientas compartidas, la Fundación Echelon Prime permite que el estudio del juego se construya en un entorno estandarizado, mejorando así la interoperabilidad y enriqueciendo la experiencia general del juego.Para promover la participación activa de desarrolladores y comunidades de jugadores, Echelon Prime ha implementado un mecanismo de intercambio de ingresos para estudios de juegos y contribuyentes.

El «mecanismo de reconstrucción principal» asegura que los tokens sostenibles asignados en el ecosistema principal.Los tokens se asignan dinámicamente en función de la dificultad, el nivel de actividad y la tasa de participación general en el juego.Las principales herramientas de estas distribuciones son los receptores en el juego, y los jugadores pueden gastar tokens de primer nivel para acceder a funciones específicas en ellos.Este método respalda el suministro de token predecible y sostenible, y recompensa efectivamente la participación y contribución de los jugadores.El proceso de gobernanza en el escalón primo determina el ajuste preciso de estos algoritmos de reasignación para garantizar la equidad y la sostenibilidad.El proyecto basado en el ecosistema del escalón debe explicarse en detalle para que su receptor principal revise el calendario y vote a través del gobernanza comunitaria del escalón antes de visitar el grupo P2E y los improfectivos de escalón.

Al igual que todos los juegos en el ecosistema Echelon, los jugadores de colonias exitosos pueden obtener el premio Token Prime, y pueden usar estos token para pagar artículos o vender artículos en el juego.El ranking rastrea diferentes categorías de competiciones, y los mejores jugadores recibirán la recompensa principal que se ha transmitido debido a sus logros.

Se espera que Colony se lance en el cuarto trimestre de 2024 al primer trimestre de 2025. Es un proyecto de desarrollo muy esperado en el campo del juego de la agencia de inteligencia artificial. el juego.

Nominación

Metapals

Metapals ofrece a los socios de IA para mejorar la experiencia del usuario a través de la interacción y el soporte personalizados.Estos socios han mejorado su capacidad para proporcionar compañía, entretenimiento y apoyo emocional al aprender la interacción de los usuarios.Metapals se compromete a resolver el problema de la soledad y el aislamiento social, y proporciona experiencias digitales de inteligencia más atractivas y emocionales.

Red NIM

NIM Network es una cadena de bloques centrada en la IA, que tiene como objetivo optimizar el desarrollo de agentes de IA en juegos cifrados.Al utilizar la infraestructura informática descentralizada, NIM Network ha mejorado el rendimiento y la confiabilidad del proxy de IA.Este método permite a los desarrolladores de juegos desplegar una IA más compleja y más sensible en el juego, mejorar la posibilidad de la experiencia general del usuario y promover el entorno del juego digital.

Ultorseo

Ultiverse es una plataforma de conductor de IA para juegos cifrados, que integra modelos de lenguaje grande existentes (LLM) para crear un entorno de juego más inmersivo y dinámico.La plataforma apoya a los desarrolladores para crear juegos que sean entretenidos y adaptables al comportamiento del jugador, a fin de proporcionar una experiencia de juego más personalizada y fascinante.

Replika

Replika es una startup pionera de amigos de IA, que proporciona una interacción altamente personalizada y atractiva.Se centra en proporcionar apoyo emocional, compañía y entretenimiento a través de la IA de diálogo avanzado.La IA de Replika basada en el aprendizaje y el desarrollo de la interacción del usuario se ha convertido en una herramienta valiosa para la separación personal y el apoyo personal para la compañía digital personalizada, especialmente en el tratamiento de la soledad y el brindar apoyo psicológico de salud.Aunque no es una IA impulsada por blockchain, Replika también muestra la aplicación potencial y actual de socios de IA.

Desafíos en el campo de la extensa agencia de IA

Al igual que muchas tecnologías emergentes y complejas, el desarrollo exitoso y la adopción de agentes de IA en diversas industrias (como los juegos y el entretenimiento) enfrenta varios desafíos clave.Aquí hay algunos obstáculos generalizados que deben superarse:

Privacidad y seguridad de datos

La aparición del agente de IA ha aumentado significativamente la amplitud y la cantidad de información personal y datos confidenciales que pueden ser recopilados y accesibles.Esto se debe a la comunicación continua entre humanos y agentes, y los humanos proporcionan instrucciones a los agentes.Debido a que el agente recopila datos de su interacción para una referencia de operación futura, el problema es la naturaleza, el tipo y el propósito de la información recopilada por los humanos al proporcionar instrucciones.Al comunicarse con los agentes de IA, los usuarios a menudo evalúan los ingresos potenciales y los riesgos de compartir cierta información, lo que afectará su comportamiento de uso a su vez.El grado de fuga de información los riesgos de fuga afecta en gran medida la adopción general de la calidad de la experiencia y el proxy de IA.

Investigaciones anteriores muestran que los altavoces inteligentes, como Alexa de Amazon y el eco de Google, no pueden distinguir los datos de entrada y los datos confidenciales recopilados.Es poco probable que la extensa tendencia de este tipo de comportamiento del consumidor cambie con la aparición de agentes de IA y aplicaciones para los consumidores.Al mismo tiempo, la investigación sobre la privacidad del usuario y los agentes y asistentes de IA descubrieron que cuanto mayor es la intimidad y la familiaridad de los seres humanos, menor es la sensibilidad que prestan atención a la privacidad, lo cual es particularmente importante en el contexto de la motivación del entretenimiento.Más importante aún, cuando los usuarios usan agentes de IA como dispositivos útiles que sirven a diversas funciones prácticas en la vida diaria, los usuarios pueden divulgar información privada más libremente al establecer relaciones íntimas con los agentes de IA.

Problemas éticos críticos

Suponiendo que el agente de IA se implementa en varias empresas y entornos empresariales, naturalmente habrá preocupaciones sobre los agentes de IA para desarrollar incentivos económicos.Sacrificar a los consumidores y el bien de la sociedad de la sociedad no es nuevo en la comunidad empresarial.En otras palabras, en un mundo donde la política y el activo se están volviendo cada vez más importantes, si ocurren problemas éticos, esto puede llamar la atención a los desarrolladores y vendedores de agentes de IA.Sin embargo, se encontró que las aplicaciones de las redes sociales son dañinas para la salud mental de los adolescentes.

Un problema ético clave en el desarrollo de aplicaciones de IA es que tienen la objetividad de la producción.El modelo AI en sí no está sesgado, pero se refleja en los datos de entrada de entrenamiento.Por lo tanto, los datos y procesos recopilados deben ser lo más integrales y objetivos posible.

Impacto social del compañero de IA

Los socios de IA pueden proporcionar apoyo solitario.Sin embargo, también pueden exacerbar los problemas.La implementación de la interacción es crucial para evitar problemas de apego y rebotes.Los socios de IA deben estar diseñados para proporcionar una interacción significativa y de apoyo sin cultivar una dependencia poco saludable o expectativas poco realistas.

Por ejemplo, AI Partners, que están diseñados para proporcionar apoyo emocional, deben poder identificar y responder a pistas emocionales complejas y proporcionar una respuesta adecuada y compasiva.Esto requiere el procesamiento avanzado del lenguaje natural y los algoritmos de inteligencia emocional.

Además, el surgimiento de AI Partners ha provocado problemas éticos y sociales sobre la privacidad, la seguridad y la propiedad de los datos.Los usuarios deben confiar en que su interacción con los socios de IA es segura y su información personal está protegida.Asegurar esta confianza requiere políticas transparentes y poderosas de protección de datos, así como monitoreo continuo y mejora del sistema de IA.

No hay espada de doble filo disponible

La fortaleza de la red Blockchain se encuentra en su naturaleza insatisfactoria.Sin embargo, los agentes de IA programables pueden abusar de la cadena pública incomparable, trayendo riesgos como ataques de ingeniería social o ataques DDoS en protocolos Defi.El aumento de los agentes de IA impulsados ​​por contratos inteligentes puede conducir a un aumento en la cadena de bloques.Asegurar la seguridad e integridad de la red blockchain es esencial para reducir estos riesgos.

En la cadena de bloques, los agentes de IA programables pueden realizar actividades maliciosas, como manipular contratos inteligentes o lanzar ataques coordinados en aplicaciones descentralizadas.Para hacer frente a estos riesgos, los desarrolladores deben implementar medidas de seguridad sólidas, como la autenticación de factores múltiples, los canales de comunicación cifrados y los sistemas de detección de amenazas de tiempo real.

Otro riesgo relacionado con el proxy de IA programable es el posible accidente o el comportamiento emergente.A medida que el proxy AI se vuelve más autónomo y capaz, pueden desarrollar estrategias o acciones que el Creador no ha predicho.Asegurar que la operación de los agentes de IA en ética y alcance legal requiere monitoreo continuo, prueba y mejora del sistema de IA.

Los robots de IA son un ejemplo relacionado de daños causados ​​por plataformas de redes sociales como Twitter.Una gran aparición de robots de IA ha dañado significativamente la experiencia del usuario, lo que lleva a problemas como la información de error y el spam.Se pueden transferir riesgos similares a Wucai Blockchain, y el agente de IA puede participar en la actividad inadecuada de destruir la confianza del usuario y la estabilidad de la red.

Implementar los desafíos y soluciones de los agentes de IA en un entorno abierto

Existen varios desafíos para implementar agentes de IA en juegos y entretenimiento, y necesitan resolver estos problemas para garantizar un uso efectivo en el mundo abierto (virtual).Aquí hay algunos desafíos técnicos específicos y sus posibles soluciones.Aunque estos desafíos ocurren en agentes de IA fuera del entorno blockchain, es probable que enfrenten los mismos desafíos con el despliegue de agentes de IA descentralizados.

Plan de percepción de la situación

Un desafío importante es requerir planificación de percepción de contexto.En el entorno del mundo abierto, hay muchas rutas posibles que pueden alcanzar objetivos, y el agente debe ajustar su plan de acuerdo con la situación actual.Por ejemplo, en juegos como Minecraft, el agente debe determinar si recopilar recursos de las regiones cercanas o asumir riesgos para un lugar más basado en su entorno circundante y sus herramientas disponibles.

Solución: Modelo de percepción de modo múltiple y mejora de la memoria

Para resolver el problema de la planificación de la percepción contextual, los investigadores han desarrollado un sistema de percepción de modo múltiple que combina la observación visual y las instrucciones de texto para generar planes.Por ejemplo, el agente JARVIS-1 utiliza la memoria de modo múltiple para almacenar experiencia pasada, para que pueda recuperar información relevante y ajustar dinámicamente su plan.Al utilizar el conocimiento previo al entrenamiento y la retroalimentación ambiental de tiempo real, el agente de IA puede llevar a cabo planes más precisos y adaptables.

Complejidad de la misión

La complejidad de la tarea en el entorno mundial es otro desafío.Las tareas generalmente requieren planificación a largo plazo y pasos de ejecución precisos.Por ejemplo, la construcción de estructuras complejas en el juego puede involucrar muchas sub -tareas que deben completarse en un orden específico.

Solución: mecanismo de iteración y planificación interactiva

El agente de IA puede superar la complejidad de la tarea mediante el uso de mecanismos de inmediato iterativos y marcos de planificación interactiva.El agente Voyager adopta un mecanismo iterativo rápido, combinado con retroalimentación ambiental, errores de aplicación y autoverificación, y mejora continuamente sus planes.Este método permite a los agentes optimizar sus acciones en función de la retroalimentación de tiempo real para garantizar tareas más confiables y efectivas.

Aprendizaje de toda la vida

En un entorno dinámico, el agente de IA debe continuar aprendiendo y adaptarse a nuevas tareas y desafíos.El aprendizaje de por vida permite a los agentes mejorar gradualmente sus habilidades y conocimientos a lo largo del tiempo, y reducir las necesidades de la capacitación frecuente.

Solución: mecanismo de autoindicación y marco de aprendizaje permanente

El aprendizaje de por vida se puede lograr a través de mecanismos de autoindicación y marcos de mejora de la memoria.Por ejemplo, Jarvis-1 utiliza el mecanismo de autoinstrucción para proponer nuevas tareas para lograr una exploración y aprendizaje independientes.Además, la planificación exitosa y la experiencia de su almacenamiento de memoria multimodal permite que el proxy mejore su rendimiento en función del conocimiento pasado.

Mirando hacia el futuro: catalizadores adoptados por agentes de inteligencia artificial

Alojamiento descentralizado

Es necesario mejorar la infraestructura informática descentralizada y el marco de asignación de recursos dinámicos para mejorar la eficiencia operativa de la inteligencia artificial descentralizada.Mediante el uso de redes descentralizadas, los desarrolladores pueden asignar de manera más efectiva los recursos informáticos para garantizar que los agentes de inteligencia artificial puedan operar de manera eficiente y confiable en diversos entornos.

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El alojamiento descentralizado también tiene las ventajas de seguridad y elasticidad.Al distribuir datos y procesamiento de tareas en múltiples nodos, las redes descentralizadas pueden reducir el riesgo de fallas de punto único y mejorar la estabilidad general del sistema de inteligencia artificial.Este método puede ayudar a reducir los riesgos relacionados con la infraestructura centralizada, como la fuga de datos, la interrupción del sistema y los cuellos de botella de rendimiento.

El desarrollo de la tecnología de computación y computación de fog de borde puede mejorar aún más la eficiencia de la inteligencia artificial descentralizada.Estas tecnologías hacen que el procesamiento de datos sea más cercano a la fuente, reduzca el retraso y mejore las capacidades de respuesta de tiempo real.La combinación de la computación de borde y el cálculo de la niebla con la tecnología blockchain pueden crear una infraestructura más eficiente y escalable para los agentes de inteligencia artificial.

Extender la tecnología al audio al campo del video

El progreso tecnológico se expandirá al audio al video para mejorar la capacidad de los agentes de inteligencia artificial.A través de capacidades integradas de procesamiento de audio y video, los agentes de inteligencia artificial pueden proporcionar experiencias interactivas más importantes, atraer a los usuarios a través de múltiples canales sensoriales.

La integración de los agentes de inteligencia artificial y la tecnología avanzada de audio y video también pueden mejorar la accesibilidad.Por ejemplo, los agentes de inteligencia artificial pueden proporcionar servicios de traducción y transcripción de tiempo real, lo que facilita el acceso al contenido en el público global.Los agentes de inteligencia artificial pueden ayudar aún más a los usuarios discapacitados y mejorar su experiencia general al proporcionar interfaces personalizadas y adaptativas.

Solución de certificado de número humano

El número de soluciones humanas demuestra que la interacción entre humanos y robots será cada vez más importante.Estas soluciones pueden usar la tecnología blockchain para crear auténticos y manipulados con registros interactivos humanos para garantizar la confianza y la seguridad en el entorno digital.

Las soluciones a prueba de humanidad pueden incluir características biológicas, certificados digitales y sistemas de identidad descentralizados.Estas soluciones pueden ayudar a verificar la autenticidad de los usuarios y prevenir ataques maliciosos.

La implementación de la solución a prueba de humanidad puede mejorar la seguridad y la integridad de la interacción digital, mejorando así la confianza y la confianza entre los usuarios.Estas soluciones también pueden respaldar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, como la comprensión de sus clientes (KYC) y las regulaciones anti -lavado de dinero (AML) para garantizar que las plataformas digitales funcionen dentro del alcance de la ley y la moral.

Más supervisión de inteligencia artificial

Es necesario regular aún más para garantizar el desarrollo de la inteligencia artificial responsable.El marco regulatorio debe continuar desarrollándose para resolver la influencia moral y legal del agente de inteligencia artificial que mencionamos anteriormente.La supervisión ayuda a garantizar el desarrollo y la implementación de agentes de inteligencia artificial para respetar la privacidad, la seguridad y los derechos del usuario.Al formular pautas y estándares claros para el desarrollo de inteligencia artificial, los reguladores pueden promover el sistema de responsabilidad de los sistemas de inteligencia artificial.

La Ley de Iniciativa Nacional de Inteligencia Artificial 2020 firmó como ley el 1 de enero de 2021, centrándose en ampliar la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial y el establecimiento de la Oficina Nacional de Iniciativa de Inteligencia Artificial para supervisar e implementar la estrategia nacional de inteligencia artificial.Sin embargo, a excepción de este proyecto de ley, el Congreso de los Estados Unidos aún no ha aprobado la legislación integral para supervisar la industria, aunque muchos estados en los Estados Unidos han tomado medidas.

La Casa Blanca emitió varias instrucciones para guiar el desarrollo de la inteligencia artificial en lugar de la legislación formal.La Orden Administrativa de Inteligencia Artificial emitida el 1 de noviembre de 2023 titulada «El desarrollo de seguridad, confiable y confiable de la inteligencia artificial», enfatizando que las agencias federales necesitan para formular los estándares de inteligencia artificial y requieren que los desarrolladores de poderosos sistemas de inteligencia artificial compartan seguridad y seguridad. Resultados de las pruebas gubernamentales.Además, el plan de la Ley de Derechos de Inteligencia Artificial de la Casa Blanca emitida en octubre de 2022 proporciona principios para el uso justo y el despliegue de un sistema de inteligencia artificial, que cubre los campos de protección de discriminación de algoritmos, privacidad de datos y supervisión humana.

Varias leyes federales propuestas también tienen como objetivo monitorear la inteligencia artificial de manera más integral.El marco de inteligencia artificial de innovación segura lanzado en 2023 describe las pautas de las dos partes para los desarrolladores de inteligencia artificial y los formuladores de políticas.La «Ley de Innovación y Responsabilidad de Investigación de Inteligencia Artificial» lanzada en junio de 2023 propone establecer pruebas ejecutables y estándares de evaluación para sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo, que requiere que la compañía proporcione informes de transparencia y cumpla con los estándares nacionales e institutos de investigación técnica para industrias específicas » Sugerencias para la esencia de industrias específicas

La Unión Europea adoptó una actitud activa y formuló la «Ley de Inteligencia Artificial», que puede aprobarse en 2024 y entrar en vigencia en 2026.El marco legal utiliza un sistema de gobierno en capas para resolver los riesgos relacionados con la inteligencia artificial sin sofocar la innovación.La legislación clasificó aplicaciones de inteligencia artificial basadas en el nivel de riesgo, de mínimo a inaceptable, y presenta requisitos estrictos en sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo.Estos requisitos incluyen transparencia, supervisión manual y poderoso gobierno de datos.Gran Bretaña lanzó un plan de diez años en 2021, y lanzó un Libro Blanco en marzo de 2023 para introducir su estrategia de inteligencia artificial en detalle, centrándose en posicionar a Gran Bretaña como «líder global de la inteligencia artificial».

Las industrias emergentes como la inteligencia artificial no solo pueden resolver problemas morales, sino también promover una mayor inversión, integración y adopción.Las regulaciones claras han reducido la incertidumbre de los inversores y empresas que asignan recursos a la tecnología de inteligencia artificial.Esto es similar a la industria de las criptomonedas.Al proporcionar un entorno regulatorio estable, los responsables políticos pueden fomentar la inversión y la innovación, a fin de acelerar el desarrollo y el despliegue de agentes de inteligencia artificial de una manera más responsable.Estas regulaciones no solo ayudan a reducir los riesgos potenciales, sino que también promueven el desarrollo moral de los agentes de inteligencia artificial, garantizan el impacto positivo de la tecnología y restringen los riesgos posibles a la baja.

Agente de inteligencia artificial construido en «interruptor de terminación»

La implementación de un «interruptor de terminación» construido en los agentes de inteligencia artificial ayuda a garantizar el desarrollo de inteligencia artificial responsable.Si un agente de inteligencia artificial muestra comportamientos accidentales o constituye riesgos para los usuarios y sistemas, el interruptor de terminación permite a los desarrolladores detener o modificar agentes de inteligencia artificial.

Esta capacidad puede mejorar la seguridad y la confiabilidad de la inteligencia artificial, y proporcionar mecanismos de intervención y control en condiciones críticas.Al incorrecto el cambio a un agente de inteligencia artificial, los desarrolladores pueden mostrar sus compromisos con el desarrollo de inteligencia artificial responsable y establecer confianza con los usuarios y las partes interesadas.

El interruptor de terminación se puede diseñar como una operación autónoma, monitoreando el comportamiento de los agentes de inteligencia artificial y desencadenando la interrupción al exceder el umbral predeterminado.Este método puede ayudar a prevenir daños o abusos potenciales, y garantizar que los agentes de inteligencia artificial operen dentro del alcance de la seguridad y la moral.

Los desarrolladores también deben formular políticas y procedimientos claros para el uso del interruptor de terminación para garantizar un uso responsable y transparente.Estas políticas pueden incluir pautas para monitorear agentes de inteligencia artificial, estándares para activar interruptores de terminación y problemas de procesamiento y resolución.

Productos de cifrado de consumo

Los agentes de inteligencia artificial pueden mejorar la facilidad de uso de los productos de cifrado de consumo y promover la adopción convencional, especialmente en el campo de los juegos y el entretenimiento.Al proporcionar interacciones personalizadas e intuitivas, los agentes de inteligencia artificial pueden simplificar tareas complejas y mejorar la experiencia del usuario.

Por ejemplo, los agentes de inteligencia artificial pueden ayudar a los usuarios a administrar sus activos de criptocreperancia, ejecutar transacciones y navegación de aplicaciones descentralizadas.Esta función puede hacer que los productos de encriptación sean más fáciles de acceder y amigables con el usuario, y alentar a más personas a participar en la tecnología blockchain.

Además, los agentes de inteligencia artificial pueden proporcionar servicios de educación y apoyo para ayudar a los usuarios a comprender y controlar el ecosistema encriptado.Esta función puede mejorar la confianza y el conocimiento del usuario, y promover una mayor adopción y crecimiento en la industria blockchain.

Los agentes de inteligencia artificial también pueden desempeñar un papel para garantizar la seguridad de los productos encriptados.Por ejemplo, los agentes de inteligencia artificial pueden monitorear actividades sospechosas en transacciones, proporcionar alarmas de tiempo real y ayudar a implementar medidas de seguridad, como la autenticación de factores múltiples y los canales de comunicación cifrados.

La integración de los agentes de inteligencia artificial y los productos de cifrado también puede apoyar el desarrollo de nuevos servicios y aplicaciones financieras.Por ejemplo, los agentes de inteligencia artificial pueden proporcionar a los usuarios soluciones financieras innovadoras y personalizadas a través de transacciones automatizadas, gestión de la cartera de inversiones y servicios de finanzas descentralizadas (DEFI).Al final, los agentes de inteligencia artificial pueden desempeñar un papel importante, de modo que los bancos de auto -custodia y otros servicios de Web3 ya no sean tan difíciles reducidos los puntos de fricción que hasta ahora han obstaculizado el uso a gran escala.

«La realidad ha dejado mucho espacio para la imaginación».

Cuando esperamos el futuro de estas tecnologías avanzadas, la imaginación humana promoverá el progreso y creará una nueva realidad.

Los agentes de inteligencia artificial se están preparando para cambiar completamente los juegos y el entretenimiento al proporcionar experiencias inmersivas personalizadas.Como la tecnología Blockchain proporciona un entorno seguro, transparente y estandarizado para la implementación de agentes de inteligencia artificial, veremos un gran progreso en estos campos.La integración de los agentes de inteligencia artificial en el ecosistema blockchain permitirá a los desarrolladores crear una experiencia más atractiva para los usuarios, promoviendo así la innovación y el crecimiento.

La implementación exitosa de los agentes de inteligencia artificial requiere un progreso continuo en tecnología y supervisión.Los desarrolladores deben resolver desafíos y riesgos relacionados con los agentes de inteligencia artificial para garantizar que operen dentro del alcance de la moral y la ley.Al promover la colaboración y la innovación, la industria puede hacer uso completo del potencial de los agentes de inteligencia artificial para crear un futuro más importante y más significativo.

Con el desarrollo continuo de la tecnología de inteligencia artificial, podemos esperar ver agentes de inteligencia artificiales más complicados y poderosos que pueden mejorar nuestra experiencia digital, enriquecer nuestras vidas y promover la próxima ola de progreso tecnológico en la industria del juego y el entretenimiento.