AI 에이전트가 Web3의 게임 및 엔터테인먼트 업계를 지원하는 방법

저자: 알렉산더 나르디 출처: Shoal Research 번역: 굿오바, 골든파이낸스

소개

• AI 에이전트를 통한 혁신: AI 에이전트는 기존의 사용자 제작 콘텐츠(사용자 제작 콘텐츠)보다 훨씬 더 개인화되고 역동적이며 몰입감 있는 경험을 제공함으로써 게임과 엔터테인먼트에 혁신을 일으킬 것입니다. 기존의 사용자 제작 콘텐츠(UGC)보다 훨씬 더 개인화되고 역동적이며 몰입도 높은 경험을 제공합니다.

• AI 기술의 발전: 강화 학습, 신경망, 생성 모델(GAN)과 같은 주요 발전은 정교한 AI 에이전트를 개발하는 데 매우 중요합니다.

• 블록체인과의 통합: 블록체인은 AI 에이전트 배포를 위한 안전하고 변하지 않으며 투명한 환경을 제공하여 기능과 안정성을 크게 향상시킵니다.

• AI 혁신 사례: 버추얼 프로토콜과 에셜론 프라임은 혁신적인 애플리케이션과 탈중앙화된 생태계를 통해 AI 에이전트가 게임과 엔터테인먼트에서 새로운 기회를 창출하는 방법을 보여줍니다.

• 과제 및 규제 요구사항: 원활한 커뮤니케이션, 강력한 인프라, 윤리적 사용을 보장하는 것은 AI 에이전트에게 매우 중요합니다. 남용을 방지하고 신뢰를 구축하기 위해서는 '비상 정지 스위치'와 같은 추가적인 규제와 보호 장치가 필수적입니다.

• 향후 전망: AI 에이전트의 지속적인 진화는 오디오-비디오 분야와 더 광범위한 소비자 애플리케이션으로 확장되어 주류 채택과 혁신을 주도할 것으로 보입니다.

AI 에이전트: 웹3.0 게임과 엔터테인먼트의 '에이스'

게임과 엔터테인먼트의 급속한 진화

게임 업계는 사용자 제작 콘텐츠(UGC)의 부상과 함께 혁신적인 순간을 맞이하고 있습니다. Roblox와 The Sandbox와 같은 주요 게임은 사용자가 자신의 게임 경험을 만들고 개인화할 수 있도록 지원했습니다.AI 가상 비서와 컴패니언의 등장은 이러한 변화를 더욱 강화하여 게임을 개인화하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 또 다른 형태의 UGC가 되었습니다.사용자는 곧 자신의 컴패니언을 미세 조정하고 잠재적으로 다른 사람과 상호 작용할 수 있도록 할 것입니다. 변형된 채팅GPT와 튜터GPT처럼 말이죠.

구글 딥마인드의 AI, 특히 최신 체스 엔진의 성과는 게임에서 AI 에이전트의 잠재력을 보여줍니다. 이 엔진은 다양한 스타일의 여러 AI 에이전트를 사용하여 모든 플레이 스타일을 마스터할 수 있는 뛰어난 엔진을 구성합니다. "검색 없는" 체스 엔진은 포지션을 이해하고 각 개수에 가장 적합한 에이전트를 선택하기 위해 평가함으로써 인간의 다양성과 창의성을 모방합니다.

기존의 많은 블록체인 네이티브 AI 프로토콜은 탈중앙화된 계산과 거버넌스 프레임워크에 중점을 두고 책임 있는 AI 개발을 위한 토대를 마련합니다. 이러한 인프라가 구축됨에 따라 개발자들은 이제 최소한의 인간 개입으로 자율적인 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트와 같은 보다 정교한 AI 모델에 눈을 돌리고 있습니다.

블록체인 기술은 거래의 투명성, 보안, 불변성을 보장하는 탈중앙화된 인프라를 제공함으로써 이러한 진화를 더욱 촉진했습니다. 이러한 표준화된 환경 내에 AI 에이전트를 통합하면 사용자에게 더욱 협업적이고 개인화된 경험을 제공하여 현재로서는 상상할 수 없는 방식으로 게임 및 엔터테인먼트 산업을 변화시킬 수 있습니다.

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 기본적으로 환경과 독립적으로 상호작용하고, 상호작용에서 데이터를 수집하고, 해당 데이터를 사용하여 의도한 목표를 달성할 수 있는 소프트웨어 프로그램입니다. 목표는 작업 자동화에서 보다 복잡한 의사 결정 프로세스에 이르기까지 다양하며, AI 에이전트의 핵심은 자율성, 즉 사람의 개입을 최소화하면서 특정 목표를 수행할 수 있는 능력입니다. 이러한 프로그램은 '읽기' 및 '쓰기' 액세스를 통해 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 질문에 대한 응답(읽기 액세스)만 가능한 ChatGPT와 같은 오늘날 널리 사용되는 AI 앱과 달리, AI 에이전트는 수집된 정보(쓰기 액세스)를 기반으로 조치를 취할 수도 있습니다.

자율 에이전트의 기원은 1980년대와 1990년대의 광범위한 설계 노력으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 환경으로부터 학습하고 사람의 개입 없이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 기계를 설계하려는 광범위한 노력으로 거슬러 올라갑니다. 다양한 머신러닝, 딥러닝, 신경망 알고리즘의 개발은 여러 AI 에이전트를 사용해 다양한 플레이 스타일을 마스터하는 Google DeepMind의 새로운 체스 엔진과 같이 오늘날 볼 수 있는 보다 발전된 형태의 에이전트의 토대를 마련했습니다.

AI 방법론의 발전

강화 학습은 복잡한 환경을 자율적으로 탐색하고 특정 목표를 달성할 수 있는 AI 에이전트 개발에 중요한 역할을 해왔습니다. 특히 신경망과 딥러닝 모델을 통해 AI 에이전트는 대량의 데이터를 처리하고 패턴을 인식할 수 있게 되었으며, 게임과 엔터테인먼트 등 다양한 영역에서 잠재적인 적용 범위를 넓혀가고 있습니다.

AI 에이전트의 역량을 강화한 주요 혁신 중 하나는 두 개의 신경망, 즉 제너레이터와 판별기로 구성된 생성적 적대 신경망(GAN)의 개발로, 이 신경망은 함께 작동하여 실제 데이터를 생성합니다. 제너레이터가 데이터를 생성하면 판별기가 실제 데이터와 비교하고 피드백을 제공하여 제너레이터의 출력을 개선합니다. 이러한 반복적인 프로세스를 통해 매우 사실적인 가상 캐릭터, 환경, 심지어 아트까지 제작할 수 있기 때문에 GAN은 게임과 엔터테인먼트 분야에서 특히 유용합니다.

또 다른 중요한 발전은 대규모 데이터 세트에서 사전 학습된 AI 모델을 특정 작업에 사용하도록 미세 조정하는 전이 학습(transfer learning)입니다. 이 접근 방식은 복잡한 AI 에이전트를 개발하는 데 필요한 시간과 리소스를 크게 줄여줍니다. 마이그레이션 학습을 통해 AI 에이전트는 기존 지식을 활용하고 새로운 환경과 업무에 맞게 조정하여 더욱 다양하고 효율적으로 사용할 수 있습니다.

AI 에이전트를 위한 애플리케이션

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멀티 에이전트 시스템에서는 여러 에이전트가 공동의 목표를 달성하기 위해 협업하며, AI 에이전트는 다른 AI 에이전트에게 작업을 할당하여 협업과 효율적인 워크플로우를 촉진합니다. 이 프로세스에는 범용 AI 어시스턴트가 작업을 수신하고 필요한 단계를 조사한 다음 각 단계를 전문 AI 에이전트에게 할당하는 단계가 포함됩니다. 이러한 에이전트는 팀으로 작업하여 작업을 완료하며, 사람의 개입을 최소화하기 위해 품질 관리 및 감독에 관여하는 다른 에이전트가 있습니다.

게임에서 AI 에이전트는 지능적이고 반응이 빠른 NPC(비플레이어 캐릭터)를 제공하고, 역동적인 콘텐츠를 생성하고, 개인화된 상호작용을 제공하여 게임 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 에이전트는 플레이어의 선호도와 행동에 적응하여 더욱 매력적이고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 익스플로잇 테스트, 레벨 디자인, 캐릭터 애니메이션과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 게임 개발을 지원할 수 있습니다. 이러한 자동화는 개발 시간과 비용을 크게 줄여 개발자가 창의성과 혁신에 집중할 수 있도록 하며, AI 에이전트는 플레이어 데이터를 분석하여 플레이어 행동과 선호도에 대한 인사이트를 제공하여 게임 디자인 및 마케팅 전략을 안내하는 데에도 사용할 수 있습니다.

가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 환경에 AI 에이전트를 통합하면 몰입형 경험의 새로운 가능성이 열립니다.AI 에이전트는 VR 및 AR 세계에서 가이드, 동반자 또는 적의 역할을 하며 실시간 상호작용을 제공하고 사용자의 행동과 주변 환경에 적응할 수 있습니다. 이 기능은 현실감과 몰입감을 높여 가상 경험을 더욱 매력적이고 사실적으로 만듭니다.

에이전트 기반 게임 또는 엔터테인먼트 유형

가상 동반자

가상 동반자는 사용자에게 맞춤화된 경험입니다. 사용자와의 상호작용을 통해 학습하여 사용자의 선호도에 맞게 반응과 행동을 조정하도록 설계된 에이전트입니다. 이러한 동반자는 팬과 개별적으로 소통하는 아이돌부터 우정을 나누는 가상 친구 또는 동반자, 실제 애완동물을 모방한 가상 애완동물에 이르기까지 다양합니다. 이러한 에이전트는 사용자 선호도를 활용하여 다양한 플랫폼에서 맞춤형 경험을 제공함으로써 사용자 경험의 새로운 가능성을 창출하고 동료애와 연결감을 선사합니다.

가상 아이돌은 메시지에 응답하고 라이브 스트림에 참여하고 맞춤형 콘텐츠를 제작하는 등 개인화된 상호작용을 통해 팬과 소통할 수 있습니다. 이러한 상호작용을 통해 아이돌과 팬 간의 관계를 더욱 돈독히 하고 전반적인 팬 경험을 향상시킬 수 있습니다. 가상 친구와 동반자는 정서적 지원, 교제, 오락을 제공하여 외로움과 사회적 고립을 극복하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.

가상 애완동물은 실제 애완동물의 행동과 상호 작용을 모방한 독특한 형태의 동반자 관계를 제공할 수 있습니다. 이러한 인공지능으로 생성된 반려동물은 사용자와의 상호작용을 통해 학습하여 사용자의 선호도에 맞게 행동을 조정할 수 있습니다. 이 기능은 사용자 경험을 향상시키고 가상 애완동물을 더욱 매력적이고 재미있게 만들어 줍니다.

가상 반려동물은 교육과 치료의 역할도 수행할 수 있습니다. 예를 들어, AI 멘토는 학생의 학습 스타일과 속도에 맞춰 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있으며, 치료에서는 AI 동반자가 정서적 지원과 인지 행동 치료 연습을 제공할 수 있습니다.

NPC(비플레이어 캐릭터)

AI 에이전트는 비디오 게임에서 NPC(비플레이어 캐릭터) 역할을 수행하여 게임 간 메모리로 게임 전반의 개념을 유지함으로써 게임 경험을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, NBA 2K에서 사용자와 함께 플레이하는 AI 에이전트는 사용자의 휴대폰에서 PUBG를 플레이하고 크로스 플랫폼 환경설정을 기억할 수 있습니다. 이러한 크로스 게임 메모리는 AI 에이전트가 사용자의 선호도와 행동에 적응할 수 있기 때문에 보다 일관되고 개인화된 게임 경험을 제공합니다.

AI로 생성된 NPC는 플레이어의 행동과 결정에 반응하여 더욱 역동적이고 인터랙티브한 게임플레이 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 NPC는 복잡한 행동을 보이고 변화하는 게임 환경에 적응하여 플레이어에게 더욱 몰입감 있고 매력적인 경험을 선사할 수 있습니다. 또한, AI로 생성된 NPC는 퀘스트, 도전 과제, 캐릭터와 같은 고유한 콘텐츠를 생성하여 재생성과 수명을 향상시킬 수 있습니다.

시간이 지나면서 학습하고 적응하는 NPC의 능력은 더욱 사실적이고 매력적인 게임플레이 경험을 만들어냅니다. 예를 들어 NPC는 플레이어와 관계를 발전시키고, 과거의 상호작용을 기억하고, 이전 만남에 따라 행동을 바꿀 수 있습니다. 이러한 역동적인 상호작용은 게임의 몰입도를 높이고 플레이어와 게임 세계 사이에 더 깊은 유대감을 제공할 수 있습니다.

AAI 생성 콘텐츠(AGC)

AAI 에이전트는 각 플레이어를 위한 게임 에셋과 고유한 경험을 생성하여 사용자 생성 콘텐츠(UGC)의 개념을 확장합니다. 이 기능을 통해 플레이어 개개인의 선호도에 맞춰 역동적이고 개인화된 게임 환경을 구현할 수 있으며, AI가 생성한 콘텐츠에는 맞춤형 레벨, 퀘스트, 캐릭터, 아이템이 포함되어 게임플레이의 다양성과 재생성을 향상시킬 수 있습니다.

게임에서 AGC의 혁신적 잠재력은 기존 UGC를 훨씬 뛰어넘으며, 이는 AI 에이전트의 품질과 환경과 효과적으로 소통하고 이해하는 능력에 따라 달라집니다. 고품질의 AI 에이전트는 다양하고 매력적이며 게임 월드에 원활하게 통합되는 콘텐츠를 생성하여 전반적인 플레이어 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

AGC와 UGC가 결합하여 새로운 월드를 만드는 시나리오를 상상해 보십시오. 이 시나리오에서 AI 에이전트는 플레이어가 창작물을 디자인하고 제작하는 데 도움을 주고 조언을 제공하며 반복적인 작업을 자동화하고 콘텐츠의 복잡성과 디테일을 향상시킬 수 있습니다. 플레이어는 AI가 생성한 콘텐츠를 미세 조정하고 개인화하여 양쪽의 강점을 결합한 협업 제작 프로세스를 구현할 수 있습니다.

AGC와 UGC의 이러한 공생 관계는 풍부하고 다양한 게임 월드의 개발로 이어질 수 있습니다. 플레이어는 인간의 상상력과 AI의 생성력으로 풍성한 환경을 탐험하며 역동적이고 몰입감 넘치는 게임 경험을 만들 수 있습니다.

사례 연구

버추얼스 프로토콜

버추얼스 Protocol은 가상 상호작용의 미래를 위한 기반이 되는 것을 목표로 AI와 메타버스를 결합한 프로토콜을 구축하고 있습니다. 이들의 비전은 우리가 데스크톱과 소파에서 들어오는 세계가 단순한 도피처가 아니라 삶의 연장선이 되는 미래를 만드는 것입니다. 가상 상호 작용이 초개인화되고 몰입도가 높으며, AI가 주도하고 분산된 방식으로 구축되는 곳입니다.

우리가 점점 더 가상 공간에 통합됨에 따라 가상 공간에서의 상호작용은 더욱 더 중요해질 것입니다. 실제로 가상 공간으로의 전환은 점점 더 피할 수 없는 현실로 다가오고 있으며, 가상 프로토콜은 다양한 방식으로 이러한 상호작용을 강화할 수 있는 멀티모달(텍스트, 사운드, 시각) AI 에이전트를 구축하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 인기 IP 캐릭터의 미러 복사본처럼 작동하거나, 특정 작업을 수행하거나, 사용자 자신의 개인 복사본처럼 작동할 수 있습니다. 다음은 멀티모달 AI가 작동하는 몇 가지 예입니다.

IP 캐릭터의 미러 복사본:

• 플레이어는 캐릭터와 외모와 소리가 똑같을 뿐 아니라 독특한 전투 스타일과 개성을 지닌 디지털화된 존 윅과 상호작용할 수 있는 게임입니다. 이를 통해 게임 경험을 더욱 몰입감 있고 사실적으로 만들 수 있습니다.

미션별 AI:

• 호러 스토리 내러티브 생성기: 플레이어의 선택과 상호작용에 따라 플롯을 조정하여 몰입감 있는 공포 스토리를 생성하는 AI입니다.

• DOTA 경쟁전 코치: 게임 플레이를 실시간으로 분석하여 경쟁전 성적을 높일 수 있는 향상된 팁과 전략을 제공하는 AI 코치입니다.

사용자 개인 사본:

• 가상 비서: 사용자의 행동과 선호도를 학습하여 일정 관리 및 미리 알림과 같은 가상 및 실제 작업을 관리하는 데 도움을 주는 AI 에이전트입니다.

가상 프로토콜 작동 방식

Virtuals 프로토콜은 탈중앙화된 공장처럼 운영되어 텍스트, 음성, 동작을 통해 응답하는 AI 에이전트를 생성합니다. 기여자는 데이터를 추가하고 AI 모델을 만들고, 검증자는 품질을 보장하며, 디앱 창업자는 이러한 에이전트를 사용하여 몰입형 경험을 만듭니다.AI 에이전트 모듈은 인지, 음성, 시각 코어로 구성되며, 각 코어는 에이전트의 멀티모달 기능에 기여합니다. 인지 코어는 정보를 처리하고 의사 결정을 내리고, 음성 코어는 청각적 상호작용을 가능하게 하며, 시각 코어는 에이전트에게 시각적 아이덴티티를 제공합니다. 이러한 모듈이 함께 작동하여 일관된 대화형 AI 에이전트를 만듭니다.

버추얼 프로토콜의 핵심 기능은 오디오-애니메이션 기능으로, AI 에이전트가 오디오 입력을 기반으로 애니메이션을 생성할 수 있습니다. 이 기능은 가상 상호작용의 사실감과 몰입도를 높여 AI 에이전트를 더욱 매력적이고 생생하게 만들며, 버추얼 프로토콜의 탈중앙화 접근 방식은 기여자와 검증자 커뮤니티에 의해 AI 에이전트가 생성되고 유지되도록 보장합니다. 검증자는 생태계의 무결성과 품질을 유지하는 데 핵심적인 역할을 하며, 기여자는 개인 전문 지식과 리소스를 공유하여 AI 에이전트의 품질과 기능을 개선할 수 있습니다.

버추얼 비즈니스 모델

생태계의 다양한 플레이어들의 행동을 조정하기 위해 버추얼즈 프로토콜은 비즈니스 모델의 핵심 기능으로 네이티브 $VIRTUAL 토큰을 활용합니다. 이 경제 모델은 "Virtual-ous" 플라이휠로 알려진 활발한 전이적 경제 순환에 크게 의존합니다.

컨트리뷰터는 가상 에이전트를 개발하기 위해 $VIRTUAL 토큰을 통해 보수를 받습니다. 이러한 작업에는 챗봇 기능과 도메인 지식, 오디오 및 시각적 기능의 구현이 포함될 수 있습니다. 그런 다음 이러한 에이전트는 버추얼 생태계의 다양한 탈중앙화 애플리케이션(DApp)에 통합되어 다양한 비즈니스 운영을 수행하고 수수료를 징수하는 데 사용됩니다. 이러한 수수료를 통해 발생한 수익은 프로토콜로 다시 유입되며, 프로토콜은 이 자금을 사용하여 오픈 마켓에서 $VIRTUAL 토큰을 다시 구매합니다. 이 환매는 재무부의 $VIRTUAL 토큰을 보충하고 향후 인센티브를 받는 기여자에게 안정적인 공급을 보장하는 데 사용됩니다. 또한 $VIRTUAL 토큰 보유자는 자신의 토큰을 담보로 어떤 에이전트가 더 많은 토큰을 분배받아야 하는지 지정할 수 있습니다.

미래 전망 및 고려 사항

현재 팀이 자체 보고한 데이터에 따르면, 888,400명의 인덕션, 175명의 활성 검증자, 350명의 활성 기여자, 1,000명 이상의 AI 에이전트가 Virtuals 플랫폼에 기여하고 있습니다.

Virtuals의 목표는 AI 에이전트의 제작과 수익화를 민주화하여 더 많은 사람들이 고품질의 가상 인터랙션을 이용할 수 있도록 하는 동시에 업계를 올바른 방향으로 이끌어나가는 것입니다. 그러나 가상 프로토콜은 유망한 비전에도 불구하고 시장 포화 수준에서 커뮤니티를 유지하고 참여시키는 데 상당한 어려움에 직면할 수 있습니다. 탈중앙화된 AI 프로토콜은 효과적으로 운영되기 위해 검증자와 기여자를 포함한 다양한 이해관계자에게 의존합니다. 그러나 기여자는 경쟁자가 제공하는 더 나은 인센티브 제도에 쉽게 끌릴 수 있으며, 따라서 유기적인 기여자가 지속적으로 유입되지 않고 검증자는 자신의 존재를 유지하기에 충분한 수익을 얻지 못해 전체 생태계의 안정성이 위태로워질 수 있습니다.

한 가지 잠재적인 해결책은 (적어도 일시적으로) 기여자가 금전적 보상을 받는 대가로 자신의 AI 에이전트를 가상자산 프로토콜이 독점적으로 소유하도록 하여 토큰 인센티브를 통해 프로토콜의 성장을 촉진하는 것입니다. 그러나 이 솔루션은 여러 가지 이유로 실현 가능하지 않을 수 있으며, 주로 프로토콜의 오픈 소스 특성과 이 개념이 암호화폐 커뮤니티의 핵심인 탈중앙화 및 개방성의 핵심 개념과 모순되는 경우가 많고 장기적으로 경제적으로 지속 가능하지 않다는 사실 때문에 실현 가능하지 않을 수 있습니다.

기여에 대한 인센티브와 이러한 핵심 원칙의 준수 사이의 균형을 유지하는 것은 가상자산 프로토콜과 유사한 프로젝트의 핵심 과제로 남아 있습니다. 일반적으로 블록체인 기반의 탈중앙화된 AI 저장소의 미래에서는 AI 모델을 개발하는 개발자가 가장 큰 승자입니다. "스트리밍 전쟁"처럼 콘텐츠가 왕이라고 생각하면 됩니다.

에셜론 프라임

에셜론 프라임 재단에서 관리하고 있는 Parallel Studios는 이전에 Parallel TCG를 출시한 바 있는 Colony를 출시했습니다. 는 고도로 자율적인 AI 에이전트인 '아바타'를 중심으로 한 새로운 AI 기반 웹3.0 생존 시뮬레이션 게임인 Colony를 출시했습니다. 플레이어는 생존을 위해 경쟁하는 여러 식민지로 가득한 미래 지구에서 아바타를 안내하고 협력하여 탐험해야 합니다. 이러한 AI 아바타는 다양한 기술과 능력을 갖추고 있으며, 토큰으로 묶인 전용 스마트 컨트랙트 지갑을 통해 주변 환경과 자율적으로 상호작용합니다.

Echelon Prime

Echelon Prime의 AI 아바타는 인간의 행동을 모방하고 세상과 상호작용하며 다양한 기회와 도전에 대해 개인화된 접근 방식을 개발하도록 설계되었습니다. 단일 게임 세션 수준에서 플레이어는 일반적으로 아바타와 채팅하고, 업데이트를 받고, 플레이어가 아바타를 위해 설정한 새로운 아이디어나 퀘스트에 대해 논의하는 것으로 게임을 시작합니다. 아바타의 업데이트가 전송되면 플레이어는 아바타가 수행해야 할 작업을 식별합니다. 이러한 작업은 식민지 내 역할에 출마하는 등의 정치적 활동부터 식민지의 발전이나 성공을 촉진하기 위한 개인적인 목표 추구, 도전 또는 행동에 이르기까지 다양합니다.

과제가 결정되면 아바타는 필요에 따라 쉬고, 먹고, 마시고, 사교를 하면서 자신의 생존 통계를 관리하면서 자율적으로 계속 과제를 완수해 나가게 됩니다. Colony의 AI 아바타는 상호작용과 경험을 통해 학습하면서 환경에 적응하도록 설계되었습니다. 이러한 지속적인 학습 능력을 통해 자신의 정체성과 목표에 따라 고유한 개성과 세계관을 개발할 수 있습니다. 그 결과, 각 아바타는 플레이어에게 독특하고 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

에셜론 프라임 재단은 공유 리소스 및 툴 세트를 제공함으로써 게임 스튜디오가 표준화된 환경에서 구축할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 상호 운용성을 향상하고 전반적인 게임 경험을 풍부하게 합니다. 활기찬 개발자 및 게이머 커뮤니티의 적극적인 참여를 촉진하기 위해 에셜론 프라임은 게임 스튜디오와 기여자를 위한 수익 공유 메커니즘을 구현합니다.

프라임 재분배 메커니즘은 프라임 생태계 내에서 지속 가능한 토큰 분배를 보장합니다. 토큰은 미션 난이도, 활동 수준, 전반적인 게임 내 참여도에 따라 동적으로 분배됩니다. 이번 릴리스의 주요 도구는 게임 내 리시버로, 플레이어는 특정 기능에 액세스하기 위해 프라임 토큰을 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 플레이어의 참여와 기여에 효과적으로 보상하는 예측 가능하고 지속 가능한 토큰 공급을 지원하며, 에셜론 프라임 내의 거버넌스 프로세스는 공정성과 지속 가능성을 보장하기 위해 이러한 재분배 알고리즘의 정밀한 조정을 지시합니다. 에셜론 생태계를 기반으로 하는 프로젝트는 에셜론의 P2E 풀과 프라임 세트에 액세스하기 전에 프라임 리시버 재할당 일정을 자세히 설명하고 에셜론 커뮤니티 거버넌스를 통해 투표해야 하며,

에셜론 생태계의 모든 게임과 마찬가지로, 성공적인 콜로니 플레이어는 참여와 기여에 대한 보상을 받게 됩니다. 에셜론 생태계의 모든 게임과 마찬가지로, 콜로니에서 성공한 플레이어는 게임 내 아이템을 구매하거나 아이템을 판매하는 데 사용할 수 있는 PRIME 토큰을 보상으로 받습니다. 리더보드는 다양한 카테고리에서 경기를 추적하며, 상위 플레이어는 업적에 대해 재분배된 PRIME을 보상으로 받습니다.

2024년 4분기에서 2025년 1분기 사이에 출시될 것으로 예상되는 콜로니는 게임 내 디지털 경제의 핵심 요소로 암호화폐 자산을 활용하는 AI 프록시 게임 분야에서 많은 기대를 받고 있는 개발작입니다.

우수상

메타팔스

Metapals는 개인화된 상호작용을 통해 사용자 경험을 향상시키는 AI 동반자를 제공합니다. 상호작용과 지원을 통해 사용자 경험을 향상시킵니다. 이러한 컴패니언은 사용자의 상호작용을 통해 학습함으로써 동반자, 엔터테인먼트, 정서적 지원을 제공하는 능력을 향상시키며, 메타팔은 보다 매력적이고 정서적으로 지능적인 디지털 경험을 제공하여 외로움과 사회적 고립을 해결하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

NIM 네트워크

NIM 네트워크는 암호화폐 게임에서 AI 에이전트의 개발을 최적화하도록 설계된 AI 중심 블록체인입니다. 탈중앙화된 컴퓨팅 인프라를 활용하여 NIM 네트워크는 AI 에이전트의 성능과 안정성을 향상시킵니다. 이러한 접근 방식을 통해 게임 개발자는 게임에 더욱 정교하고 반응이 빠른 AI를 배포하여 전반적인 사용자 경험을 개선하고 디지털 게임 환경의 가능성을 발전시킬 수 있습니다.

Ultiverse

Ultiverse는 크립토 게임 제작을 위한 AI 기반 플랫폼으로, 기존 LLM(대규모 언어 모델)과 통합하여 더욱 몰입감 있고 역동적인 게임 환경을 만들 수 있습니다. 이 플랫폼은 개발자가 재미있으면서도 플레이어의 행동에 적응하는 게임을 제작할 수 있도록 지원하여 더욱 개인화되고 매력적인 게임 경험을 선사합니다.

Replika

Replika는 고도로 개인화되고 매력적인 상호작용을 제공하는 선구적인 AI 친구 스타트업입니다. 고급 대화형 AI를 통해 정서적 지원, 우정, 엔터테인먼트를 제공하는 데 중점을 두고 있으며, 특히 외로움에 대처하고 정신 건강을 지원하는 등 의미 있는 디지털 동반자와 지원을 원하는 개인에게 귀중한 도구가 될 수 있도록 사용자 상호작용을 기반으로 학습하고 진화하는 Replika의 AI를 제공합니다. 블록체인 기반 AI는 아니지만, 레플리카는 AI 컴패니언의 잠재력과 현재 적용 사례를 보여줍니다.

광범위한 AI 에이전트 분야의 과제

새롭고 복잡한 많은 기술의 경우와 마찬가지로, 게임과 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 AI 에이전트의 성공적인 개발과 도입을 위해서는 여러 가지 주요 과제가 있습니다. 다음은 극복해야 할 몇 가지 광범위한 장애물입니다.

데이터 개인정보 보호 및 보안

AI 에이전트의 등장으로 수집 및 액세스 가능한 개인 정보와 민감한 데이터의 범위와 양이 크게 증가했습니다. 이는 인간과 에이전트 간의 지속적인 커뮤니케이션이 이루어지고 인간이 에이전트에게 지시를 내리기 때문입니다. 에이전트가 향후 운영 참조를 위해 상호 작용에서 데이터를 수집함에 따라 사람이 지시를 제공할 때 수집되는 정보의 성격, 유형 및 목적에 대한 의문이 생깁니다. 사용자는 AI 에이전트와 대화할 때 특정 정보를 공유함으로써 얻을 수 있는 잠재적 이익과 위험을 평가하는 경향이 있으며, 이는 결국 사용 행태에 영향을 미칩니다. 정보 유출의 위험 수준은 경험의 질과 AI 에이전트의 전반적인 채택에 큰 영향을 미칩니다.

이전 연구에 따르면 Amazon의 Alexa나 Google의 Echo와 같은 스마트 스피커 사용자는 수집된 입력 데이터와 기밀 데이터를 구분하지 못하는 것으로 나타났습니다. 이러한 소비자 행동의 광범위한 추세는 소비자 대면 AI 에이전트와 앱의 등장으로 인해 변하지 않을 것으로 보입니다. 한편, 사용자 개인정보 보호 문제와 AI 에이전트 및 비서의 특성에 대한 연구에 따르면 인간이 에이전트에 대해 친밀감과 친숙함을 느낄수록 개인정보 보호 문제에 덜 민감하며, 이는 엔터테인먼트 동기의 맥락에서 특히 중요한 것으로 나타났습니다. 더 중요한 것은 사용자가 AI 에이전트를 일상 생활에서 다양한 실용적인 기능을 제공하는 유용한 장치로 사용할 때, 사용자는 AI 에이전트와 친밀한 관계를 구축하면서 개인 정보를 더 자유롭게 공개할 수 있다는 점입니다.

중요한 윤리적 이슈

AI 에이전트가 다양한 기업 및 비즈니스 환경에서 구현된다고 가정할 때, AI 에이전트 개발에 대한 경제적 유인에 대한 우려가 제기되는 것은 당연한 일입니다. 금전적 이익을 위해 소비자와 사회의 안녕을 희생하는 것은 기업 세계에서 새로운 일이 아닙니다. 하지만 정치와 행동주의가 점점 더 중요해지는 세상에서 윤리적 문제가 발생하면 AI 에이전트 개발자와 판매자에 대한 우려가 제기될 수 있습니다. 그러나 소셜 미디어 앱은 청소년의 정신 건강에 해로운 것으로 밝혀진 바 있으며, 당시에는 언론의 주목을 받았지만 이러한 기술로부터 청소년을 보호하기 위한 예방 조치는 거의 이루어지지 않았습니다.

AI 앱 개발의 핵심 윤리적 문제는 결과물의 객관성입니다. AI 모델은 본질적으로 편향된 것이 아니라 학습 입력 데이터를 반영한 것입니다. 따라서 수집된 데이터와 프로세스가 최대한 포괄적이고 객관적인 것이 중요합니다.

AI 파트너의 사회적 영향

AI 파트너는 외로움에 대한 지원을 제공할 수 있습니다. 하지만 문제를 악화시킬 수도 있습니다. 애착 문제와 반발을 피하려면 상호 작용을 실행하는 것이 중요하며, AI 파트너는 건강하지 않은 애착이나 비현실적인 기대를 조장하지 않고 의미 있고 지원적인 상호 작용을 제공하도록 설계되어야 합니다.

예를 들어 정서적 지원을 제공하도록 설계된 AI 파트너는 복잡한 감정 신호를 인식하고 이에 반응하여 적절하고 공감할 수 있는 반응을 제공할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 개발과 구현이 까다로운 고급 자연어 처리 및 감성 지능 알고리즘이 필요합니다.

또한 AI 동반자의 등장으로 개인정보 보호, 보안, 데이터 소유권에 대한 윤리적, 사회적 문제가 제기되고 있습니다. 사용자는 AI 컴패니언과의 상호 작용이 안전하고 개인 정보가 보호된다는 것을 신뢰해야 합니다. 이러한 신뢰를 확보하려면 투명하고 강력한 데이터 보호 정책은 물론, AI 시스템에 대한 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다.

비허가성의 양날의 검

블록체인 네트워크의 힘은 전 세계 어디서나 누구나 참여할 수 있고 금융 상품에 더 폭넓게 접근할 수 있는 비허가성 특성에서 비롯됩니다. 그리고 민주화된 접근성을 갖춘 서비스를 제공합니다. 그러나 비허가형 퍼블릭 블록체인은 프로그래밍 가능한 AI 에이전트에 의해 악용될 수 있으며, 사회공학적 공격이나 디도스 공격과 같은 위험을 초래할 수 있습니다. 스마트 컨트랙트 기반 AI 에이전트의 증가는 블록체인 상에서 봇의 확산으로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해서는 블록체인 네트워크의 보안과 무결성을 보장하는 것이 중요합니다.

라이센스가 없는 블록체인에서 프로그래밍 가능한 AI 에이전트는 스마트 컨트랙트를 조작하거나 탈중앙화된 애플리케이션에 대한 조직적인 공격을 시작하는 등의 악의적인 활동을 수행할 수 있습니다. 이러한 위험을 해결하기 위해 개발자는 다단계 인증, 암호화된 통신 채널, 실시간 위협 탐지 시스템과 같은 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다.

프로그래밍 가능한 AI 에이전트와 관련된 또 다른 위험은 의도하지 않은 결과나 돌발 행동이 발생할 수 있다는 점입니다. AI 에이전트의 자율성과 능력이 향상됨에 따라 제작자가 예측하지 못한 전략이나 행동을 개발할 수 있습니다. AI 에이전트가 윤리적, 법적 테두리 내에서 작동하도록 하려면 AI 시스템에 대한 지속적인 모니터링, 테스트 및 개선이 필요합니다.

인공지능 봇이 트위터와 같은 소셜 미디어 플랫폼에 초래한 혼란이 대표적인 예입니다. AI 봇의 확산은 잘못된 정보와 스팸 등의 문제로 이어져 사용자 경험을 크게 해쳤습니다. 유사한 위험이 비허가형 블록체인으로 전이될 수 있으며, AI 에이전트가 사용자 신뢰와 네트워크 안정성을 훼손하는 바람직하지 않은 활동에 관여할 수 있습니다.

개방형 환경에서 AI 에이전트를 구현하기 위한 과제와 해결책

게임과 엔터테인먼트에 AI 에이전트를 배포하는 데는 몇 가지 과제가 있으며, 이를 해결해야 개방형(가상) 세계에서 효과적으로 구현할 수 있습니다. 사용. 다음은 최근 연구에서 강조된 몇 가지 구체적인 기술적 과제와 이에 대한 잠재적인 해결책입니다. 이러한 과제는 블록체인 환경 외부의 AI 에이전트에서도 발생하지만, 탈중앙화된 AI 에이전트가 배포될 때에도 동일한 문제에 직면할 가능성이 높습니다.

상황 인식 계획

핵심적인 과제는 상황 인식 계획의 필요성입니다. 오픈월드 환경에서는 목표를 달성할 수 있는 여러 경로가 존재하며, 에이전트는 현재 상황에 맞게 계획을 조정해야 합니다. 예를 들어, Minecraft와 같은 게임에서 에이전트는 주변 환경과 사용 가능한 도구에 따라 가까운 지역에서 자원을 수집할지 아니면 더 먼 곳으로 모험을 떠날지 결정해야 합니다.

솔루션: 다중 모드 인식 및 메모리 증강 모델

상황 인식 계획의 문제를 해결하기 위해 연구진은 시각적 관찰과 텍스트 지침을 결합하여 계획을 생성하는 다중 모드 인식 시스템을 개발했습니다. 계획을 생성하는 모달 인식 시스템. 예를 들어, JARVIS-1 에이전트는 멀티모달 메모리를 사용하여 과거 경험을 저장함으로써 관련 정보를 검색하고 계획을 동적으로 조정할 수 있습니다. AI 에이전트는 사전 학습된 지식과 실시간 환경 피드백을 활용하여 보다 정확하고 적응력 있는 계획을 수행할 수 있습니다.

미션의 복잡성

오픈월드 환경에서의 미션의 복잡성은 또 다른 도전 과제입니다. 미션은 종종 긴 계획과 정확한 실행 단계를 필요로 합니다. 예를 들어, 게임에서 복잡한 구조물을 건설하려면 특정 순서대로 완료해야 하는 많은 하위 작업이 필요할 수 있습니다.

솔루션: 반복적 힌트 및 대화형 계획

AI 에이전트는 반복적 힌트 및 대화형 계획 프레임워크를 사용하여 작업 복잡성을 극복할 수 있습니다. Voyager 에이전트는 환경 피드백, 실행 오류, 자체 검증을 통합하는 반복적 힌트 메커니즘을 사용하여 계획을 지속적으로 개선합니다. 이러한 접근 방식을 통해 에이전트는 실시간 피드백을 기반으로 작업을 최적화하여 보다 안정적이고 효율적인 작업 완료를 보장할 수 있습니다.

평생 학습

동적인 환경에서 AI 상담원은 지속적으로 학습하고 새로운 업무와 과제에 적응해야 합니다. 평생 학습을 통해 상담원은 시간이 지남에 따라 점진적으로 기술과 지식을 향상시켜 잦은 재교육의 필요성을 줄일 수 있습니다.

솔루션: 자가 교육 메커니즘 및 평생 학습 프레임워크

평생 학습은 자가 교육 메커니즘과 기억력 향상 프레임워크를 통해 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 자비스-1은 자가 학습 메커니즘을 통해 스스로 새로운 과제를 제안하여 자율적인 탐구와 학습을 가능하게 합니다. 또한 멀티모달 메모리는 성공적인 계획과 경험을 저장하여 에이전트가 과거 지식을 기반으로 성능을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

미래를 바라보며: AI 에이전트 도입의 촉매제

분산형 호스팅

탈중앙화 AI의 운영 효율성을 개선하려면 탈중앙화 컴퓨팅 인프라와 동적 리소스 할당 프레임워크의 개선이 필요합니다. 개발자는 탈중앙화 네트워크를 활용하여 컴퓨팅 리소스를 보다 효율적으로 할당하고 다양한 환경에서 AI 에이전트가 효율적이고 안정적으로 작동할 수 있도록 할 수 있습니다.

분산 호스팅은 보안 및 복원력 측면에서도 이점을 제공합니다. 분산형 네트워크는 데이터와 처리 작업을 여러 노드에 분산함으로써 단일 장애 지점의 위험을 줄이고 AI 시스템의 전반적인 견고성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 유출, 시스템 중단, 성능 병목 현상 등 중앙 집중식 인프라와 관련된 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅 기술의 발전으로 분산형 AI의 효율성이 더욱 향상될 수 있습니다. 이러한 기술은 데이터 처리를 소스에 더 가까이 가져와 지연 시간을 줄이고 실시간 응답성을 향상시킵니다. 엣지 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅을 블록체인 기술과 결합하면 AI 에이전트를 위한 보다 효율적이고 확장 가능한 인프라를 구축할 수 있습니다.

오디오에서 비디오로 기술 확장

기술 발전은 오디오에서 비디오로 확장되어 AI 에이전트의 역량을 강화할 것입니다. 오디오와 비디오 처리 기능을 통합함으로써 AI 에이전트는 다양한 감각 채널에서 사용자의 참여를 유도하는 더욱 몰입감 있는 대화형 경험을 제공할 수 있습니다.

AI 에이전트와 고급 오디오 및 비디오 기술을 통합하면 접근성도 향상될 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 실시간 번역 및 트랜스크립션 서비스를 제공하여 전 세계 사용자가 콘텐츠에 더 쉽게 접근할 수 있도록 할 수 있습니다. AI 에이전트는 개인화된 적응형 인터페이스를 제공하여 장애가 있는 사용자의 전반적인 경험을 개선함으로써 장애가 있는 사용자를 더욱 지원할 수 있습니다.

디지털 인간 증명 솔루션

인간과 로봇의 상호작용을 구분하기 위해 디지털 인간 증명 솔루션이 점점 더 중요해질 것입니다. 이러한 솔루션은 블록체인 기술을 활용하여 검증 가능하고 위변조가 불가능한 인간 상호 작용 기록을 생성하여 디지털 환경에서 신뢰와 보안을 보장할 수 있습니다.

인간 증명 솔루션에는 생체 인증, 디지털 인증서, 탈중앙화된 신원 시스템이 포함될 수 있습니다. 이러한 솔루션은 사용자의 진위를 확인하고 악의적인 공격을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인간 증명 솔루션을 구현하면 디지털 상호 작용의 보안과 무결성을 강화하여 사용자 간의 신뢰와 믿음을 높일 수 있습니다. 또한 이러한 솔루션은 고객알기제도(KYC) 및 자금세탁방지(AML) 규정과 같은 규제 요건 준수를 지원하여 디지털 플랫폼이 법적, 윤리적 경계 내에서 운영되도록 보장할 수 있습니다.

추가 AI 규제

책임 있는 AI 개발을 보장하기 위해서는 추가 규제가 필요합니다. 앞서 언급한 AI 에이전트의 윤리적, 법적 문제를 해결하기 위해 규제 프레임워크가 발전해야 합니다. 규제는 AI 에이전트가 사용자의 개인정보, 보안 및 권리를 존중하는 방식으로 개발 및 배포되도록 하는 데 도움이 됩니다. 규제 당국은 AI 개발에 대한 명확한 가이드라인과 표준을 설정함으로써 AI 시스템의 책임성을 높일 수 있습니다.

2021년 1월 1일에 법으로 제정된 2020년 국가 인공지능 이니셔티브 법안은 AI 연구 개발을 확대하고 미국 국가 인공지능 전략을 감독하고 실행하는 국가 인공지능 이니셔티브 사무국을 설립하는 데 중점을 두고 있습니다. 그러나 이 법안 외에도 미국의 여러 주에서 조치를 취했지만 의회는 아직 업계를 규제하기 위한 포괄적인 법안을 통과시키지 못했습니다.

공식적인 법률 대신 백악관은 AI 개발을 안내하는 몇 가지 지침을 발표했습니다. 2023년 11월 1일에 발표된 "안전하고 안전하며 신뢰할 수 있는 인공 지능 개발 및 사용"이라는 제목의 인공 지능에 관한 행정 명령은 다음과 같이 강조합니다. 연방 기관이 인공지능 표준을 개발하고 강력한 인공지능 시스템 개발자가 안전 및 정부 테스트 결과를 공유하도록 요구할 필요성. 또한 2022년 10월에 발표된 백악관의 AI 권리장전 청사진은 알고리즘 차별 보호, 데이터 프라이버시, 인간 감독 등의 영역을 다루는 AI 시스템의 공정한 사용과 배포를 위한 원칙을 제시합니다.

2023년에 도입된 혁신적 인공 지능을 위한 안전 프레임워크는 AI 개발자와 정책 입안자를 위한 초당적 가이드라인을 제시하고, 2023년 5월에 도입된 정치 광고의 진실 법은 정치 광고를 규제하는 것을 목표로 하며, 다음과 같은 맥락에서 정치 광고를 규제하는 것을 목표로 합니다. 2023년 6월에 도입된 인공지능 연구 혁신 및 책임법은 고위험 인공지능 시스템에 대한 시행 가능한 테스트 및 평가 기준을 수립하여 기업이 투명성 보고서를 제공하고 국립표준기술연구소의 산업별 권장 사항을 준수하도록 요구할 것을 제안합니다.

유럽 연합은 2024년에 통과되어 2026년에 시행될 인공지능 법안으로 적극적인 입장을 취하고 있습니다. 이 법적 프레임워크는 혁신을 저해하지 않으면서 AI와 관련된 위험을 해결하기 위해 계층화된 거버넌스 시스템을 활용합니다. 이 법안은 위험 수준에 따라 AI 애플리케이션을 최소 위험부터 허용 불가까지 분류하고 고위험 AI 시스템에는 엄격한 요건을 부과합니다. 이러한 요건에는 투명성, 인적 감독, 강력한 데이터 거버넌스 등이 포함됩니다. 영국은 2021년에 10개년 계획을 발표하고 2023년 3월에는 영국을 'AI 분야의 글로벌 리더'로 자리매김하는 데 중점을 둔 AI 전략을 담은 백서를 발표했습니다.

AI와 같은 신흥 산업에 대한 규제는 윤리적 문제를 해결할 뿐만 아니라 더 많은 투자, 통합 및 채택을 촉진합니다. 명확한 규제는 AI 기술에 자원 배분을 고려하는 투자자와 기업의 불확실성을 줄여줍니다. 이는 공정한 규제가 산업의 성장을 촉진할 것이라는 믿음으로 명확한 규제를 위해 로비를 벌여온 암호화폐 산업과도 유사합니다. 정책 입안자들은 안정적인 규제 환경을 제공함으로써 투자와 혁신을 장려하여 보다 책임감 있는 방식으로 AI 에이전트의 개발과 배포를 가속화할 수 있습니다. 이러한 규제는 잠재적인 위험을 완화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 AI 에이전트의 윤리적 개발을 촉진하여 기술의 긍정적인 영향은 살리면서 잠재적인 단점은 제한할 수 있도록 합니다.

'킬 스위치'가 내장된 인공지능 에이전트

AI 에이전트에 내장된 '킬 스위치'를 구현하면 책임감 있는 기술 사용을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 스위치"를 구현하면 책임감 있는 AI 개발을 보장하는 데 도움이 됩니다. 종료 스위치를 사용하면 개발자는 AI 에이전트가 예기치 않은 동작을 보이거나 사용자와 시스템에 위험을 초래하는 경우 해당 에이전트를 비활성화하거나 수정할 수 있습니다.

이 기능은 AI 에이전트의 안전성과 신뢰성을 향상시켜 중요한 상황에서 개입 및 제어할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 개발자는 AI 에이전트에 종료 스위치를 통합함으로써 책임감 있는 AI 개발에 대한 의지를 보여주고 사용자 및 이해관계자와의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

종료 스위치는 자율적으로 작동하도록 설계하여 AI 에이전트의 동작을 모니터링하고 사전 정의된 임계값을 초과하면 비활성화를 트리거할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 잠재적인 피해나 오용을 방지하고 AI 에이전트가 안전하고 윤리적인 범위 내에서 작동하도록 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

개발자는 또한 종료 스위치 사용에 대한 명확한 정책과 절차를 마련하여 책임감 있고 투명하게 사용할 수 있도록 해야 합니다. 이러한 정책에는 AI 에이전트 모니터링 가이드라인, 종료 스위치 트리거 기준, 문제 발생 시 검토 및 해결 프로세스가 포함될 수 있습니다.

소비자 암호화 제품

인공지능 에이전트는 소비자 암호화 제품의 사용 편의성을 개선하고 특히 게임과 엔터테인먼트에서 주류 채택을 촉진할 수 있습니다. 인공지능 에이전트는 개인화되고 직관적인 상호작용을 제공함으로써 복잡한 작업을 간소화하고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

예를 들어, AI 에이전트는 사용자가 암호화폐 자산을 관리하고 거래를 실행하며 탈중앙화된 앱을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기능은 암호화폐 제품에 대한 접근성과 사용자 친화성을 높여 더 많은 사람이 블록체인 기술에 참여하도록 장려할 수 있습니다.

또한, AI 에이전트는 사용자가 암호화폐 생태계를 이해하고 탐색할 수 있도록 교육 및 지원 서비스를 제공할 수 있습니다. 이 기능은 사용자의 신뢰와 지식을 높여 블록체인 산업에서 더 많은 채택과 성장을 이끌 수 있습니다.

인공지능 에이전트는 암호화폐 제품의 보안을 보장하는 역할도 수행할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 의심스러운 활동이 있는지 거래를 모니터링하고 실시간 경고를 제공하며 다단계 인증 및 암호화된 통신 채널과 같은 보안 조치를 구현하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 에이전트와 암호화폐 상품의 통합은 새로운 금융 서비스 및 애플리케이션 개발도 지원할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 자동화된 트레이딩, 포트폴리오 관리, 탈중앙화 금융(DeFi) 서비스를 통해 사용자에게 혁신적이고 개인화된 금융 솔루션을 제공할 수 있습니다. 궁극적으로 AI 에이전트는 셀프 호스팅 뱅킹 및 기타 Web3 서비스를 덜 어렵게 만드는 데 중요한 역할을 할 수 있으며, 지금까지 대량 채택을 방해했던 마찰 지점을 줄일 수 있습니다.

"현실은 상상을 위한 많은 여지를 남깁니다." -존 레논

첨단 기술이 만들어낼 미래를 바라보며 인간의 상상력은 발전을 주도하고 새로운 현실을 만들어낼 것입니다.

인공지능 에이전트는 개인화된 몰입형 경험을 제공함으로써 게임과 엔터테인먼트에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다. 블록체인 기술이 AI 에이전트 배포를 위한 안전하고 투명하며 표준화된 환경을 제공함에 따라 이러한 영역에서 상당한 발전이 이루어질 것입니다. AI 에이전트를 블록체인 생태계에 통합하면 개발자는 사용자에게 더욱 매력적인 경험을 제공하여 혁신과 성장을 이끌 수 있습니다.

AI 에이전트를 성공적으로 구현하려면 지속적인 기술 및 규제 발전이 필요합니다. 개발자는 AI 에이전트와 관련된 과제와 위험을 해결하여 윤리적, 법적 테두리 내에서 운영되도록 해야 합니다. 업계는 협업과 혁신을 촉진함으로써 AI 에이전트의 잠재력을 최대한 활용하여 가상 상호작용이 더욱 몰입감 있고 의미 있는 미래를 만들 수 있습니다.

AI 기술이 계속 발전함에 따라 디지털 경험을 향상하고 삶을 풍요롭게 하며 게임 및 엔터테인먼트 업계에서 차세대 기술 발전을 주도하는 더욱 정교하고 강력한 AI 에이전트를 기대할 수 있게 될 것입니다.