La réputation des fandoms des streamers IA et la structure de l'économie des idoles virtuelles @jointheparti , @Kindred_AI , @foruai Le sujet de la réputation des fandoms des streamers IA commence par examiner comment les personnages basés sur l'intelligence artificielle, les plateformes de streaming en direct et les systèmes de réputation on-chain fonctionnent chacun. L'économie des fandoms existante s'est formée lorsque les fans ont fourni du temps, de l'attention et du travail émotionnel pour le contenu produit par des créateurs humains, et cela a été principalement mesuré par des indicateurs temporaires tels que les vues, les commentaires et les dons. Selon des recherches académiques, dans cette structure, la contribution des fans a souvent plus de signification en tant que participation elle-même qu'en tant que valeur économique clairement quantifiable, et la réputation était également fixée à l'intérieur de chaque plateforme, rendant difficile son déplacement ou son accumulation. Récemment, avec l'augmentation des cas où des personnages IA produisent directement du contenu et participent à des interactions, la relation entre les fans et les créateurs s'étend d'une structure centrée sur l'humain à une structure centrée sur la technologie. Kindred est un projet qui développe des personnages IA dotés de capacités de reconnaissance émotionnelle et de compréhension du langage naturel, conçus pour établir des relations à long terme avec les utilisateurs basées sur des propriétés intellectuelles sous licence. Ces personnages utilisent une structure de mémoire persistante qui se souvient du contexte des conversations et des réactions des utilisateurs, et incluent un mécanisme gamifié où les récompenses varient en fonction de l'état émotionnel ou de la fréquence des interactions. Selon des documents officiels, Kindred a révélé le nombre d'utilisateurs actifs quotidiens avant le lancement mobile et a enregistré un chiffre d'affaires à travers une prévente. Ces chiffres sont présentés comme des indicateurs objectifs montrant que les personnages IA fonctionnent en tant que sujets de contenu basés sur des relations répétitives, dépassant le simple statut d'outil. PARTI est une plateforme de streaming en direct opérant dans un environnement web3, offrant aux spectateurs la possibilité de fixer des messages ou d'envoyer des pourboires pendant les diffusions en direct, et ayant une structure qui attribue des points aux streamers ayant diffusé pendant plus d'un certain temps. Ces points sont liés à un système de classement interne à la plateforme, et des documents officiels décrivent une structure de saison préalable liée à la distribution de tokens. Techniquement, elle inclut des paiements basés sur la blockchain et des fonctionnalités de transactions décentralisées, mais il est précisé que les données de diffusion elles-mêmes sont traitées dans un environnement off-chain. Cela est interprété comme un reflet des limites techniques actuelles qui rendent difficile l'enregistrement direct d'interactions massives en temps réel sur la blockchain. ForU AI est un protocole traitant des identités et des réputations on-chain, enregistrant l'expérience et les badges basés sur les activités des utilisateurs sous forme d'identité tokenisée. Cette identité est vérifiée par une méthode de signature standardisée et vise à établir une réputation mobile qui n'est pas dépendante d'une plateforme spécifique. Les documents techniques présentent des résultats d'optimisation tels que la réduction des coûts de gaz et la diminution des temps de traitement, et décrivent également la capacité à classifier les caractéristiques émotionnelles des publications et des interactions à travers une analyse textuelle basée sur l'intelligence artificielle. Cependant, il n'y a pas encore de cas confirmés d'application de ce système dans un environnement de streaming en direct à grande échelle. Selon les documents examinés, il n'existe pas d'intégration technique ou de partenariat officiellement confirmé entre Kindred, PARTI et ForU AI. Par conséquent, la structure où un personnage IA anime une diffusion et enregistre la loyauté et la réputation des fans dans des données on-chain ne peut être décrite que conceptuellement, et n'est pas un système réellement mis en œuvre. Ce point a été confirmé de manière répétée dans l'analyse, et à l'heure actuelle, chaque projet doit être compris comme fonctionnant de manière indépendante. Néanmoins, en plaçant côte à côte les fonctionnalités des trois projets, une direction commune visant à convertir les actions des fans en données vérifiables et à les accumuler à long terme émerge. Selon la recherche en économie comportementale et en études empiriques, les streamers IA ont tendance à montrer une confiance initiale ou un taux de conversion d'achat plus bas par rapport aux streamers humains, mais il a été rapporté que cette différence se réduit lorsque des événements de questions-réponses en temps réel ou des événements participatifs sont combinés. De plus, dans le cas des streamers virtuels IA étudiés, il a été analysé que des discours imprévisibles et la participation collective de la communauté jouent un rôle important dans le maintien du fandom. Ces résultats sont également en accord avec des recherches antérieures qui montrent que le fandom n'est pas simplement un groupe de consommation, mais un groupe qui crée du sens à travers l'interaction. Si un système de réputation on-chain est introduit, la contribution des fans ne sera pas un indicateur ponctuel, mais un enregistrement qui s'accumule de manière continue. Cela est évalué comme favorable pour filtrer les faux comptes ou la participation automatisée, mais soulève également des préoccupations concernant la vie privée et la possibilité de récupération, car les actions passées d'un individu restent de manière permanente. La littérature sur l'éthique de la blockchain a discuté de manière répétée de la critique selon laquelle cette permanence pourrait limiter la capacité de changement des individus. Dans les documents publics de ForU AI, bien que la manière d'accumuler la réputation soit décrite, il n'y a pas de mention d'un mécanisme de diminution ou de suppression au fil du temps. En conséquence, le concept de réputation des fandoms des streamers IA nous amène à considérer de manière globale les caractéristiques de plusieurs technologies et services déjà existants. Kindred automatise les interactions émotionnelles à travers des personnages, PARTI fournit une structure de streaming reliant la participation des fans à des activités économiques en temps réel, et ForU AI tente d'enregistrer cette participation sous forme de données de réputation mobiles. Cependant, il n'existe actuellement aucune preuve que ces trois éléments fonctionnent comme une économie d'idoles virtuelles intégrée, et chaque système doit être compris comme un cas indépendant. Néanmoins, les données objectives concernant ces projets fournissent des indices concrets sur la manière dont le fandom est daté, géré techniquement et perçu comme une nouvelle forme de valeur, ce qui confère une signification analytique.