A reputação de fandom dos streamers de IA e a estrutura da economia virtual idol @jointheparti , @Kindred_AI , @foruai O tema da reputação do fandom para streamers de IA começa analisando como personagens movidos por IA, plataformas de live streaming e sistemas de reputação on-chain estão funcionando. A economia atual do fandom foi formada por fãs dedicando tempo, atenção e trabalho emocional ao conteúdo produzido por criadores humanos, que tem sido medido principalmente por indicadores temporários como visualizações, comentários e patrocínios. Pesquisas acadêmicas mostraram que, nessa estrutura, as contribuições dos fãs frequentemente têm significado em termos de participação em si, em vez de serem claramente traduzidas em valor econômico, e a reputação também é fixada dentro de plataformas individuais, dificultando sua movimentação ou acumulação. Nos últimos anos, à medida que o número de casos em que personagens de inteligência artificial produzem conteúdo diretamente e participam de interações aumentou, a relação entre fãs e criadores se expandiu de uma estrutura centrada no ser humano para uma orientada para a tecnologia. Kindred é um projeto que desenvolve personagens de IA com reconhecimento de emoções e capacidades de compreensão de linguagem natural, e personagens baseados em propriedade intelectual licenciada são projetados para formar relacionamentos de longo prazo com os usuários. Esses personagens usam uma estrutura de memória persistente que lembra o contexto das conversas e das reações dos usuários, e incluem mecânicas gamificadas onde as recompensas variam conforme o estado emocional ou a frequência da interação. De acordo com dados oficiais, a Kindred divulgou o número de usuários ativos diários na fase pré-lançamento e registrou uma certa quantidade de vendas por meio da pré-venda. Esses números são apresentados como indicadores objetivos de que personagens de IA funcionam como sujeitos de conteúdo baseados na premissa de relacionamentos repetitivos além de ferramentas simples. A PARTI é uma plataforma de streaming ao vivo que opera em um ambiente Web3, oferecendo aos espectadores a possibilidade de fixar mensagens ou enviar dicas durante transmissões ao vivo, e possui uma estrutura que recompensa pontos para streamers que transmitem por mais de um determinado período. Esses pontos estão vinculados ao sistema interno de classificação da plataforma, e a documentação oficial explica a estrutura pré-temporada relacionada à distribuição de fichas. Tecnicamente, inclui pagamentos baseados em blockchain e capacidades de transação descentralizada, mas afirma que os dados transmitidos serão processados em um ambiente off-chain. Isso é interpretado como resultado do reflexo das atuais limitações técnicas de registrar interações em tempo real em grande escala diretamente na blockchain. ForU AI é um protocolo que lida com identidade e reputação on-chain, registrando pontos de experiência e crachás com base na atividade do usuário na forma de identidades tokenizadas. Essa identidade é verificada por meio de um método padronizado de assinatura e visa uma reputação móvel em vez de estar atrelada a uma plataforma específica. O documento técnico apresenta resultados de otimização, como redução dos custos de gás e do tempo de processamento, e também explica a capacidade de classificar as características emocionais de postagens e interações por meio de análise de texto baseada em IA. No entanto, nenhum caso de o sistema ter sido realmente aplicado em um ambiente de transmissão ao vivo em larga escala ainda não foi confirmado. De acordo com os materiais analisados, não há uma integração técnica ou parceria oficialmente confirmada entre Kindred, PATI e ForU AI. Portanto, a estrutura na qual personagens de IA transmitem e recompensam os fãs registrando sua lealdade e reputação como dados on-chain só pode ser explicada conceitualmente, mas não é um sistema prático. Esse é um fato que foi repetidamente confirmado ao longo da análise, e deve-se entender que, neste ponto, cada projeto está operando de forma independente. No entanto, ao analisar as funções dos três projetos lado a lado, revela-se que eles compartilham uma direção comum de transformar o comportamento dos fãs em dados verificáveis e acumulá-los a longo prazo. De acordo com um estudo empírico do Departamento de Economia Comportamental, streamers de IA tendem a ter taxas iniciais de confiança ou conversão de compra mais baixas em comparação com streamers humanos, mas a diferença diminui quando combinada com sessões de perguntas e respostas em tempo real ou eventos participativos. Além disso, no caso dos streamers virtuais de IA, que foram estudados como exemplos do mundo real, a análise sugeriu que expressões imprevisíveis e participação da comunidade desempenhavam um papel crucial na manutenção do fandom. Esses resultados são consistentes com pesquisas existentes de que o fandom não é apenas um grupo consumidor, mas um grupo que cria significado por meio da interação. Com a introdução de um sistema de reputação on-chain, as contribuições dos fãs não serão um indicador pontual, mas permanecerão um recorde contínuo de acumulação. Isso é avaliado como vantajoso para filtrar contas falsas ou participação automatizada e, ao mesmo tempo, preocupações sobre privacidade e possibilidade de recuperação são levantadas, já que ações individuais passadas permanecem permanentes. Na literatura sobre ética em blockchain, as críticas têm sido repetidamente discutidas de que essa permanência pode limitar a possibilidade de mudança humana. A documentação pública da ForU AI também explica como a reputação é acumulada, mas não há menção ao mecanismo pelo qual ela é diminuída ou excluída ao longo do tempo. Como resultado, o conceito de reputação de fandom para streamers de IA nos oferece uma visão abrangente das características de várias tecnologias e serviços que já existem. Kindred está incorporando interações emocionais como personagens automatizados, PARTI oferece uma estrutura de streaming que conecta o engajamento dos fãs à atividade econômica em tempo real, e a ForU AI está tentando registrar esse engajamento como dados móveis de reputação. No entanto, atualmente não há evidências de que esses três fatores operem como uma economia unificada de ídolos virtuais, e cada sistema deve ser entendido como um exemplo independente. No entanto, dados objetivos sobre esses projetos têm implicações analíticas, pois fornecem pistas concretas sobre como os fandoms estão sendo dados, tecnicamente gerenciados e percebidos como novas formas de valor. $PARTI $KIN