AI-striimaajien fandom-maine ja virtuaalisen idolitalouden rakenne @jointheparti , @Kindred_AI , @foruai Aihe fandom-maineesta tekoälystriimaajille alkaa tarkastelemalla, miten tekoälypohjaiset hahmot, live-striimausalustat ja ketjun sisäiset mainejärjestelmät toimivat. Nykyinen fandom-talous on muodostunut fanien antamasta aikaa, huomiota ja tunnekuormaa ihmisluojien tuottamalle sisällölle, jota on mitattu pääasiassa väliaikaisilla indikaattoreilla, kuten katselukertoilla, kommenteilla ja sponsoroinnilla. Akateeminen tutkimus on osoittanut, että tässä rakenteessa fanien panoksilla on usein merkitystä itse osallistumisen kannalta, eikä selvästi taloudellisen arvon muodossa, ja maine on myös kiinteä yksittäisissä alustoissa, mikä vaikeuttaa liikkumista tai kertymistä. Viime vuosina, kun tapausten määrä, joissa tekoälyhahmot tuottavat suoraan sisältöä ja osallistuvat vuorovaikutuksiin, on kasvanut, fanien ja tekijöiden välinen suhde on laajentunut ihmiskeskeisestä rakenteesta teknologiapainotteiseen rakenteeseen. Kindred on projekti, joka kehittää tekoälyhahmoja, joilla on tunteiden tunnistus ja luonnollisen kielen ymmärtämiskyky, ja lisensoituun immateriaalioikeuksiin perustuvat hahmot on suunniteltu muodostamaan pitkäaikaisia suhteita käyttäjiin. Nämä hahmot käyttävät pysyvää muistirakennetta, joka muistaa keskustelujen kontekstin ja käyttäjien reaktiot, ja sisältävät pelillistettyjä mekaniikkoja, joissa palkinnot vaihtelevat tunnetilan tai vuorovaikutuksen tiheyden mukaan. Virallisten tietojen mukaan Kindred on ilmoittanut päivittäisten aktiivisten käyttäjien määrän ennakkojulkaisuvaiheessa ja kirjannut tietyn määrän myyntiä ennakkomyynnin kautta. Nämä luvut esitetään objektiivisina indikaattoreina siitä, että tekoälyhahmot toimivat sisältökohteina toistuvien suhteiden oletuksella yksinkertaisten työkalujen ulkopuolella. PARTI on suoratoistoalusta, joka toimii Web3-ympäristössä, tarjoten katsojille mahdollisuuden kiinnittää viestejä tai lähettää vinkkejä suorien lähetysten aikana, ja sillä on rakenne, joka palkitsee pisteitä striimaajille, jotka lähettävät yli tietyn ajan. Nämä pisteet liittyvät alustan sisäiseen ranking-järjestelmään, ja virallinen dokumentaatio selittää kauden ennakkorakenteen tokenien jakeluun liittyen. Teknisesti se sisältää lohkoketjupohjaiset maksut ja hajautetun transaktiokyvyn, mutta siinä todetaan, että lähetysdata itsessään käsitellään off-chain-ympäristössä. Tämä tulkitaan heijastavan nykyisiä teknisiä rajoituksia, jotka liittyvät reaaliaikaisten suurten vuorovaikutusten tallentamiseen suoraan lohkoketjuun. ForU AI on protokolla, joka käsittelee ketjun sisäistä identiteettiä ja mainetta, tallentaen kokemuspisteitä ja merkkejä käyttäjän toiminnan perusteella tokenisoitujen identiteettien muodossa. Tämä identiteetti varmistetaan standardoidulla allekirjoitusmenetelmällä ja pyrkii mobiilimaineeseen sen sijaan, että se olisi sidottu tiettyyn alustaan. Tekninen dokumentti esittää optimointituloksia, kuten kaasukustannusten ja käsittelyajan alentamista, ja selittää myös kyvyn luokitella julkaisujen ja vuorovaikutusten tunne-ominaisuuksia tekoälypohjaisen tekstianalyysin avulla. Kuitenkaan yhtään tapausta, jossa järjestelmää olisi käytetty laajamittaisessa suoratoistoympäristössä, ei ole vielä vahvistettu. Tutkittujen materiaalien mukaan Kindredin, PARTIn ja ForU AI:n välillä ei ole virallisesti vahvistettua teknistä integraatiota tai kumppanuutta. Siksi rakenne, jossa tekoälyhahmot lähettävät ja palkitsevat faneja tallentamalla heidän uskollisuutensa ja maineensa ketjun sisäisenä datana, voidaan selittää vain käsitteellisesti, mutta se ei ole käytännöllinen järjestelmä. Tämä on tosiasia, joka on toistuvasti vahvistettu analyysin aikana, ja on ymmärrettävä, että tässä vaiheessa jokainen projekti toimii itsenäisesti. Kuitenkin, kun tarkastellaan näiden kolmen projektin toimintoja rinnakkain, käy ilmi, että niillä on yhteinen suunta muuttaa fanien käyttäytyminen todennettavaksi dataksi ja kerätä sitä pitkällä aikavälillä. Käyttäytymistaloustieteen laitoksen empiirisen tutkimuksen mukaan tekoälystriimaajilla on yleensä alhaisempi alkuperäinen luottamus- tai ostokonversioprosentti verrattuna ihmisstriimaajoihin, mutta ero raportoidaan pienenevän, kun se yhdistetään reaaliaikaisiin kysymys-vastaus -tilaisuuksiin tai osallistaviin tapahtumiin. Lisäksi tekoälyvirtuaalistriimaajissa, joita tutkittiin todellisina esimerkkeinä, analyysi viittasi siihen, että arvaamattomat lausunnot ja yhteisön osallistuminen olivat ratkaisevassa roolissa fandomin ylläpitämisessä. Nämä tulokset ovat yhdenmukaisia olemassa olevan tutkimuksen kanssa, jonka mukaan fandom ei ole pelkkä kuluttajaryhmä, vaan ryhmä, joka luo merkitystä vuorovaikutuksen kautta. Ketjun sisäisen mainejärjestelmän käyttöönoton myötä fanien panos ei ole kertaluonteinen indikaattori, vaan jatkuva kertymäennätykse. Tätä pidetään hyödyllisenä väärien tilien tai automaattisen osallistumisen suodattamisessa, ja samalla yksityisyydestä ja mahdollisista palautuksista herää huolia, kun yksilölliset aiemmat toimet pysyvät pysyvinä. Lohkoketjuetiikan kirjallisuudessa on toistuvasti käsitelty kritiikkiä siitä, että tämä pysyvyys saattaa rajoittaa ihmisen muutoksen mahdollisuutta. ForU AI:n julkinen dokumentaatio selittää myös, miten maine kertyy, mutta ei mainita mekanismia, jolla se vähenee tai poistetaan ajan myötä. Tämän seurauksena tekoälystriimaajien fandom-maine antaa meille kattavan katsauksen jo olemassa olevien teknologioiden ja palveluiden ominaisuuksiin. Kindred ilmentää tunnekohtaamisia automatisoituina hahmoina, PARTI tarjoaa suoratoistorakenteen, joka yhdistää fanien sitoutumisen reaaliaikaiseen taloudelliseen toimintaan, ja ForU-tekoäly pyrkii tallentamaan tämän sitoutumisen liikkuvana mainedatana. Tällä hetkellä ei kuitenkaan ole näyttöä siitä, että nämä kolme tekijää toimisivat yhtenäisenä virtuaalisen idolitaloudena, ja jokainen järjestelmä tulisi ymmärtää itsenäisenä esimerkkinä. Siitä huolimatta näiden projektien objektiivisilla tiedoilla on analyyttisiä vaikutuksia, sillä ne tarjoavat konkreettisia vihjeitä siitä, miten fandomit datataan, teknisesti hallinnoidaan ja koetaan uusina arvon muotoina. $PARTI $KIN