La reputazione del fandom degli streamer AI e la struttura dell'economia degli idoli virtuali @jointheparti , @Kindred_AI , @foruai Il tema della reputazione del fandom degli streamer AI parte dall'analisi di come i personaggi basati sull'intelligenza artificiale, le piattaforme di live streaming e i sistemi di reputazione on-chain funzionino ciascuno in modo diverso. L'economia del fandom esistente si è formata grazie al fatto che i fan forniscono tempo, attenzione e lavoro emotivo ai contenuti prodotti da creatori umani, e questo è stato misurato principalmente attraverso indicatori temporanei come visualizzazioni, commenti e sponsorizzazioni. Secondo la ricerca accademica, in questa struttura il contributo dei fan spesso ha significato in sé piuttosto che essere chiaramente convertito in valore economico, e la reputazione era anche fissata all'interno di singole piattaforme, rendendo difficile il suo spostamento o accumulo. Recentemente, con l'aumento dei casi in cui i personaggi AI producono contenuti e partecipano all'interazione, la relazione tra fan e creatori si sta espandendo da una struttura centrata sull'uomo a una struttura centrata sulla tecnologia. Kindred è un progetto che sviluppa personaggi AI dotati di riconoscimento emotivo e comprensione del linguaggio naturale, progettati per formare relazioni a lungo termine con gli utenti basate su proprietà intellettuale concessa in licenza. Questi personaggi utilizzano una struttura di memoria persistente che ricorda il contesto della conversazione e le reazioni degli utenti, e includono meccanismi di gamification in cui le ricompense variano in base allo stato emotivo o alla frequenza delle interazioni. Secondo i documenti ufficiali, Kindred ha rivelato il numero di utenti attivi giornalieri in fase pre-lancio mobile e ha registrato un certo volume di vendite attraverso la prevendita. Questi dati sono presentati come indicatori oggettivi che mostrano come i personaggi AI funzionino come soggetti di contenuto basati su relazioni ripetitive, superando il semplice strumento. PARTI è una piattaforma di live streaming operante in un ambiente web3 che offre agli spettatori la possibilità di fissare messaggi o inviare mance durante le trasmissioni in diretta e ha una struttura che premia gli streamer che trasmettono per più di un certo periodo con punti. Questi punti sono collegati a un sistema di classificazione interno alla piattaforma, e i documenti ufficiali descrivono una struttura di pre-stagione relativa alla distribuzione dei token. Tecnologicamente, include funzionalità di pagamento basate su blockchain e transazioni decentralizzate, ma è specificato che i dati di trasmissione stessi vengono elaborati in un ambiente off-chain. Questo è interpretato come un riflesso delle attuali limitazioni tecniche che rendono difficile registrare interazioni su larga scala in tempo reale direttamente sulla blockchain. ForU AI è un protocollo che gestisce identità e reputazione on-chain, registrando l'esperienza e i badge basati sulle attività degli utenti in forma di identità tokenizzata. Questa identità è verificata attraverso un metodo di firma standardizzato e mira a una reputazione mobile che non è vincolata a piattaforme specifiche. I documenti tecnici presentano risultati di ottimizzazione come la riduzione dei costi di gas e la diminuzione dei tempi di elaborazione, e descrivono anche la funzionalità di classificazione delle caratteristiche emotive dei post e delle interazioni attraverso l'analisi testuale basata su intelligenza artificiale. Tuttavia, non sono ancora stati confermati casi in cui questo sistema sia stato applicato in un ambiente di live streaming su larga scala. Secondo i materiali esaminati, non esistono integrazioni tecniche o partnership ufficialmente confermate tra Kindred, PARTI e ForU AI. Pertanto, la struttura in cui i personaggi AI conducono trasmissioni e registrano la lealtà e la reputazione dei fan come dati on-chain può essere spiegata concettualmente, ma non è un sistema effettivamente implementato. Questo punto è stato ripetutamente confermato nell'analisi complessiva, e attualmente ogni progetto deve essere compreso come operante in modo indipendente. Tuttavia, confrontando le funzionalità dei tre progetti, emerge una direzione comune volta a trasformare il comportamento dei fan in dati verificabili e ad accumularli a lungo termine. Secondo la teoria economica comportamentale e la ricerca empirica, gli streamer AI tendono a mostrare una fiducia iniziale o un tasso di conversione degli acquisti più bassi rispetto agli streamer umani, ma si riporta che questa differenza diminuisce quando si combinano eventi di domande e risposte in tempo reale o eventi interattivi. Inoltre, nel caso degli streamer virtuali AI studiati, è stata presentata un'analisi che evidenzia come l'imprevedibilità delle espressioni e la partecipazione collettiva della comunità abbiano giocato un ruolo importante nel mantenimento del fandom. Questi risultati sono in linea con ricerche precedenti che indicano che il fandom non è semplicemente un gruppo di consumatori, ma un gruppo che crea significato attraverso l'interazione. Se viene introdotto un sistema di reputazione on-chain, il contributo dei fan rimarrà come un record accumulato nel tempo piuttosto che come un indicatore una tantum. Questo è valutato come vantaggioso per filtrare account falsi o partecipazione automatizzata, ma solleva anche preoccupazioni sulla privacy e sulla recuperabilità, poiché il comportamento passato di un individuo rimane permanentemente. La letteratura etica sulla blockchain ha ripetutamente discusso le critiche secondo cui questa permanenza potrebbe limitare la possibilità di cambiamento umano. Anche nei documenti pubblici di ForU AI viene descritta la modalità di accumulo della reputazione, ma non è stata confermata alcuna menzione di meccanismi di attenuazione o cancellazione nel tempo. In conclusione, il concetto di reputazione del fandom degli streamer AI ci porta a considerare complessivamente le caratteristiche di diverse tecnologie e servizi già esistenti. Kindred implementa interazioni emotive attraverso personaggi automatizzati, PARTI offre una struttura di streaming che collega la partecipazione dei fan ad attività economiche in tempo reale, e ForU AI sta tentando di registrare questa partecipazione come dati di reputazione mobili. Tuttavia, attualmente non esistono prove che questi tre elementi operino come un'economia degli idoli virtuali integrata, e ogni sistema deve essere compreso come un caso indipendente. Tuttavia, i dati oggettivi su questi progetti forniscono indizi concreti su come il fandom venga digitalizzato, gestito tecnicamente e riconosciuto come una nuova forma di valore.

Esperimento di possesso dell'attenzione, NFT legacy basati sull'attenzione @LitecoinVM , @opensea , @noise_xyz Gli NFT legacy basati sull'attenzione nascono dall'idea di trattare ciò su cui le persone si concentrano come un bene. Questo esperimento si basa su una struttura che si svolge su LITVM, un ambiente di esecuzione che estende la blockchain di Litecoin, e prevede la raccolta di vari dati di interesse e tendenze, noti come "rumore", che emergono nei mercati e nei social media, per emetterli sotto forma di NFT e scambiarli su marketplace NFT come OpenSea. Qui il punto chiave non è l'immagine o il personaggio, ma il dato stesso che registra le tendenze e il livello di attenzione in un determinato momento. In questa struttura, i dati di rumore vengono aggregati tramite il protocollo Noise. Noise è un sistema che quantifica il livello di attenzione su un determinato argomento basandosi su dati pubblici come il numero di menzioni sui social media o le interazioni, e lo esprime in una forma di mercato in cui i prezzi cambiano continuamente. Se una parte di questi dati viene emessa come NFT in uno snapshot fissato in un determinato momento, quell'NFT diventa una sorta di documento che prova "quanto è stato notato questo argomento in quel momento". Gli NFT emessi vengono creati secondo lo standard ERC-721 su LITVM e i metadati, come per gli NFT comuni, vengono collegati a un archivio off-chain e registrati su OpenSea per la compravendita. Dal punto di vista tecnico, LITVM è un ambiente rollup con una struttura compatibile con la Ethereum Virtual Machine, quindi non ci sono grandi restrizioni sull'emissione e il trasferimento di NFT. Tuttavia, al momento della verifica, LITVM era ancora in fase di test e non era ancora un mainnet, e non sono stati confermati casi in cui i dati di Noise siano stati effettivamente emessi come NFT direttamente collegati a LITVM. Pertanto, sebbene questo modello possa essere descritto concettualmente, non si può considerare che operi come un ambiente di produzione completamente funzionante. L'idea di trasformare i dati di attenzione in beni presenta anche limiti strutturali. Poiché le menzioni sui social media e le informazioni sulle tendenze sono dati pubblici accessibili a chiunque, non è facile considerare che un NFT specifico possieda esclusivamente quei dati. Ciò che l'NFT garantisce è più vicino alla proprietà del fatto che è stato registrato un dato in un determinato momento, piuttosto che un'esclusiva proprietà del dato stesso. Inoltre, mentre le tendenze e l'attenzione cambiano molto rapidamente, gli NFT sono beni che rimangono permanentemente sulla blockchain, il che implica che le loro nature di persistenza siano diverse. In effetti, sono stati segnalati numerosi casi in cui progetti NFT basati su tendenze hanno interrotto le transazioni o hanno subito un rapido calo di valore nel tempo. La natura legale non è ancora chiaramente definita. Se questi NFT rimangono semplici certificati di registrazione dei dati, hanno una natura simile a quella di un collezionabile, ma se vengono venduti in modo tale da far sperare a profitti derivanti dalla crescita delle tendenze o dall'aumento dell'attenzione, potrebbero essere interpretati come simili a titoli in alcuni paesi. Inoltre, il fatto che le transazioni avvengano attraverso marketplace globali come OpenSea può aumentare l'incertezza, poiché l'interpretazione può variare a seconda del paese e dell'ambiente normativo dei partecipanti alla transazione. In definitiva, gli NFT legacy basati sull'attenzione sono un concetto che può essere implementato tecnicamente su infrastrutture NFT esistenti, ma affrontano contemporaneamente vincoli reali come la non esclusività dei dati pubblici, la breve durata delle tendenze e l'ambiguità delle interpretazioni legali. Questo esperimento solleva domande interessanti su se e come le persone possano registrare e scambiare ciò su cui si concentrano, ma al momento della verifica, non è facile considerarlo un modello di bene stabile e risulta più appropriato comprenderlo come un tentativo concettuale e sperimentale. $SEA $LTC $NOISE