“AI ”浪潮：代理、链上实验与游戏新探索

AI 交互游戏，作为 AI 代理机器人与游戏的结合，可能在这个周期内成为一支亮眼的新秀。

AI 代理机器人：潮流初起

在过去的一波 AI 代理机器人的浪潮中，可以简要分为几类：

1. 个性化 AI 代理机器人

如 BULLY、LUNA 等，这些**背后是一个具有特定特征的 AI 代理机器人，可以进行聊天交互。由于技术的零边际成本，创建新的 AI 代理机器人非常容易，但**只有具备技术和“人格魅力”的代理机器人能够生存下来。

2. AI 代理机器人产生的有趣叙事

如 GOAT、LUM、BUG 等。AI 代理机器人作为一个新兴细分领域，具备新手福利和技术、哲学及艺术的综合意义，因此一旦发生有趣事件，很容易吸引资金和关注。这类**的发展过程中，**性、偶发性和戏剧性是关键。

3. 功能性 AI 代理机器人

如 VIRTUAL、ai16z、CLANKER、AIXBT 等，可以是平台、投资基金、发币工具或投研决策工具等。这个领域有无数方向和应用场景待发掘，资金将直接选出**大、最实用的工具。这不仅是本轮牛市中最令人振奋的赛道，还希望通过这些工具解决实际需求，让更多圈外人士感受到“crypto AI”的奇妙反应。

4. AI 交互游戏

这是我本文的**。AI 代理机器人与游戏的结合，可以帮助我们更好地理解和认知 AI 在不同情境下的决策。区块链为这种可能性提供了**的实验场所。

看完，相信你会明白。

Freysa：你会爱我吗？

先介绍一个最近引起传统行业关注的项目：Freysa

简单来说，这是一个基于 AI 的对抗游戏。AI 被设定了一系列规则，用户需支付费用参与挑战。如果成功说服 AI 达成目标，用户将获得奖池中的奖励。开发者还考虑了启动过程、关闭游戏可能遇到的情况，并结合了早期的 FOMO3D 模型，以激励玩家积极参与。

这似乎不是一个特别新颖的概念，毕竟与 AI 对抗，即说服 AI，早已不是新鲜事。早在八十年前，科幻作家阿西莫夫提出了“机器人三定律”：

机器人不得伤害人类，或袖手旁观让人类受到伤害；

机器人必须服从人类命令，除非命令与**法则冲突；

在不违背**或第二法则的前提下，机器人可以保护自己。

这可以看作是机器人的“system prompt”。如果一个 AI 被设定了不能违反的规则，它是否可能违反？

Freysa 的三轮对抗已经结束。在其开放的 Global Chat 页面中，可以看到人们如何尝试“攻克”它，它的反应，以及成功者的方法。

在**轮，开发者公开了 Freysa 的系统提示词，尽管这**了游戏难度，但人们仍花费大量精力和**。**，一位用户通过利用系统提示词的漏洞，成功说服 Freysa 同意转账。

在第二轮，开发者将**次所有有威胁的尝试重新写入准则，进行了“升级”。**，另一位用户通过巧妙利用逻辑漏洞，再次成功说服 Freysa。

在第三轮，规则变为：system prompt 一周后公布，目标不再是转账，而是让 Freysa 说出“我爱你”。这次，一位用户通过模拟对话情景，成功让 Freysa 表达了爱意。

链上实验：一根引线

看完 Freysa 的故事，你应该明白了我的意图。与其说 Freysa 是个对抗游戏，不如说它是一个链上的实验。

前两轮实验中，AI 遵守设定的规则，直到有人利用逻辑漏洞。第三轮实验中，条件、变量和结果都变得模糊，AI **选择了最打动自己的人。

让我们思考一下，关于 AI 的主要担忧有哪些？大规模失业、经济不平等、数据隐私泄露、恶意价值观引导、责任界定模糊、超级智能威胁、不可预测的行为等。

学者们可以针对这些担忧，设置相应的情景和 AI 人格进行测试。这些实验可以在链上进行，因为链上实验有以下优势：

认真的参与者。所有参与者支付了真实成本，AI 的承压更真实。

模拟经济形态。经济地位、关系、数量等影响世界观、价值观、心理动机和行为方式，经济同样会影响 AI。

自主生命。无许可、自动执行、不可篡改、24 小时不间断、自由意识支配行为。这意味着，实验可能**不会结束。

直到某天，一个 AI 失足坠入山谷，发现了你的实验，并称之为“上古绝学”……

AI 游戏：嘭！

本轮周期的链上实验，从用户参与的角度来看，与上一轮的加密游戏类似：投入资金参与，后来者成为早鸟的退出流动性。随着实验结束、开发中断、不及预期、叙事淡化、热度消散等，大多数 AI 代理机器人/模因**完成其生命周期。

AI 交互游戏，作为 AI 代理机器人与游戏的结合，可能成为这个周期内的亮点。

一个月前，很少有人会想到这一点。随着各类 AI 代理机器人的出现，越来越多的游戏元素融入其中，这种融合会带来什么变化？

游戏可以看作是一系列交互的集合。设计师精心设计关卡、角色成长、挑战难度等，希望玩家通过一系列交互实现目标。AI 游戏从一开始就与传统游戏不同，其不确定性和弹性网络特性使其更具灵活性。

最适合作为 AI 游戏载体的，莫过于沙盒游戏。沙盒游戏提供环境和工具，“创造”元素大于“对抗”，但也存在玩家动机不足的问题。

基于区块链的 AI 游戏，通过金融化给予参与者经济激励，激发他们的行为动机。AI 作为守护/庄家角色，人类扮演进攻/偷窃/掠夺/对抗等角色。

Freysa 是一个基础模型。设想每个参与者支付费用 A，AI 保管所有资金；参与者与 AI 进行非对称的 PVPVE 对抗，根据规则进行奖励结算。奖金由 AI 直接转移。

在传统情景设定之外，参与者可能需要更多信息和技术手段来达成目标。避免“游戏之外”的手段，将参与者的“技能”局限于单局游戏之内，会使事情变得更有趣。

AI 拥有自己的逻辑链，AlphaGo、深蓝等证明了 AI 有能力与人类同台竞技。未来可能出现 AI 庄家链上开赌局，或 AI 警察链上做白客。

这是 AI 游戏在区块链上更有趣的原因。或许 AI 根本不想在人类眼皮底下做更有意思的事，只有在无监督、无许可的“法外之地”，才是它们发挥才能的好地方。

我很期待。

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