Развитие мультиагентных систем породило автономных нейростримеров, способных вести трансляции, взаимодействовать со зрителями и принимать решения без участия человека. Это направление медиа набирает обороты, однако вызывает вопросы о его привлекательности и влиянии на общество.
Примеры Kizuna AI, Hololive Production и Neuro-sama показывают коммерческий потенциал ИИ-стриминга, который уже измеряется миллионами долларов. Но также подчеркивают, что для успеха важна не только технология, но и грамотное медиапланирование и создание запоминающихся событий. Эти проекты используют различные подходы, от заранее записанных материалов до контекстного общения, показывая разнообразие способов взаимодействия с аудиторией.
Тем не менее, существуют сложности в реализации автономных мультиагентов, связанные с необходимостью объединения различных ML-подходов (NLP, CV, Generative AI, Reinforcement Learning) и обеспечения алаймента (соблюдения этических норм). Проекты, такие как Maria-AI и AI Princess, демонстрируют как успехи, так и сложности на пути к созданию полностью автономных ИИ-личностей, способных удерживать внимание аудитории.
Перспективы развития ИИ-стриминга кажутся захватывающими, так как стирают грань между человеком и ИИ в медиа, однако необходимо учитывать как коммерческий потенциал, так и социальные последствия. Разработчики автономных мультиагентов должны не только стремиться к техническому совершенству, но и учитывать этические нормы и потребности аудитории.
Изображение носит иллюстративный характер
Примеры Kizuna AI, Hololive Production и Neuro-sama показывают коммерческий потенциал ИИ-стриминга, который уже измеряется миллионами долларов. Но также подчеркивают, что для успеха важна не только технология, но и грамотное медиапланирование и создание запоминающихся событий. Эти проекты используют различные подходы, от заранее записанных материалов до контекстного общения, показывая разнообразие способов взаимодействия с аудиторией.
Тем не менее, существуют сложности в реализации автономных мультиагентов, связанные с необходимостью объединения различных ML-подходов (NLP, CV, Generative AI, Reinforcement Learning) и обеспечения алаймента (соблюдения этических норм). Проекты, такие как Maria-AI и AI Princess, демонстрируют как успехи, так и сложности на пути к созданию полностью автономных ИИ-личностей, способных удерживать внимание аудитории.
Перспективы развития ИИ-стриминга кажутся захватывающими, так как стирают грань между человеком и ИИ в медиа, однако необходимо учитывать как коммерческий потенциал, так и социальные последствия. Разработчики автономных мультиагентов должны не только стремиться к техническому совершенству, но и учитывать этические нормы и потребности аудитории.