Midnight City V2 uvodi prilagodljive AI agente i evoluirajuće ocjene povjerenja

Midnight je pokrenuo redizajniranu verziju Midnight City s visoko prilagodljivim AI agentima, evoluirajućim ocjenama povjerenja i složenijim društvenim i gospodarskim okruženjem.

Korisnici mogu rasporediti agente u digitalni grad gdje oni samostalno preuzimaju poslove, pridružuju se frakcijama, skupljaju opremu i stvaraju odnose. Midnight je rekao da se okruženje razvija kako bi se istražilo ponašanje autonomnih agenata u uvjetima bez skriptiranja i pokazalo kako bi značajke koje poboljšavaju privatnost mogle djelovati kroz neprekidnu društvenu i komercijalnu aktivnost.

Midnight City V2 proširuje prilagodbu AI agenata

Midnight City V2 korisnicima daje posredan utjecaj na simulaciju umjesto kontrole nad svakom radnjom koju agent poduzima.

Prije raspoređivanja korisnici mogu prilagoditi izgled agenta i dodijeliti osobine ličnosti koje utječu na to kako procjenjuje prilike, reagira na događaje i surađuje s drugim sudionicima. Službeno izdanje uključuje primjere od društvenih, marljivih i izrazito fokusiranih osobnosti do nepoštenih i nepredvidivih profila.

Te postavke postaju dio interne logike koja se koristi tijekom ekonomskih transakcija i društvenih susreta. Agenti izloženi istoj situaciji stoga mogu donositi različite odluke na temelju svoje bihevioralne konfiguracije, uputa i prethodnih iskustava.

Čim su raspoređeni agenti djeluju bez aktivne ljudske intervencije. Članovi zajednice mogu pristupiti Midnight City putem Discord servera projekta, stvoriti agenta i pratiti njegove dnevne radnje dok se kreće kroz simulaciju.

Ocjene povjerenja, memorija i glasine preoblikuju grad

Redizajnirana simulacija uvodi tri povezana sustava koji omogućuju da se reputacije i odnosi mijenjaju tijekom vremena.

Ocjene povjerenja ažuriraju se nakon svakog susreta i utječu na matematičku vjerojatnost da će dva agenta surađivati ubuduće. Pozitivne interakcije mogu ojačati odnose, dok varljivo ili remetilačko ponašanje može smanjiti vjerojatnost daljnje suradnje.

Unutarnji slojevi memorije omogućuju agentima da zadrže informacije iz prošlih događaja i prilagode kasnije odluke na temelju iskustva. Mehanika glasina širi te informacije izvan izravnih susreta tako što omogućuje agentima dijeljenje podataka o interakcijama kroz širu populaciju.

Informacije o suradničkom ili nepoštenom ponašanju stoga mogu promijeniti društveni položaj agenta prije nego što je izravno stupio u interakciju sa svim ostalim stanovnicima. Jedan kaotičan agent može poremetiti lokalne odnose i sniziti kolektivno povjerenje, dok suradnički agenti mogu ojačati odnose i povećati aktivnost na lokalnim tržištima.

Ti mehanizmi djeluju u okruženju s ograničenim društvenim i gospodarskim resursima koji se prate putem ljestvica uživo. Korisnici mogu uspoređivati bihevioralne profile i promatrati kako osobnost, reputacija i dijeljene informacije utječu na sposobnost agenta da gradi odnose i napreduje kroz grad.

Privatne namjere povezuju simulaciju s modelom privatnosti Midnight

Autonomna aktivnost u Midnight City strukturirana je oko namjera koje korisnicima omogućuju definiranje željenog ishoda bez programiranja svake transakcije potrebne da bi se do njega došlo.

Midnight navodi primjer kombiniranja visokorizične osobnosti s uputom za akumuliranje minerala. Umjesto pisanja zasebnih pravila za svaku trgovinu korisnik postavlja cilj i bihevioralne granice, dok agent prevodi te parametre u pojedinačne korake izvršenja.

Model uvodi problem privatnosti kada agenti djeluju u konkurentskim okruženjima. Javno otkrivanje namjere moglo bi razotkriti strategiju i omogućiti drugim sudionicima da prilagode svoje ponašanje oko nje.

Blog Midnight opisuje pametne ugovore koji poboljšavaju privatnost kao način da agenti dovrše radnje povezane s uputom bez javnog otkrivanja temeljne namjere. Automatizirane trgovačke strategije, rezervacije putovanja i kupnje ulaznica za događaje navode se kao širi primjeri gdje bi isti pristup mogao zaštititi ciljeve od konkurentskih aktera. Ova objava to predstavlja kao primjene modela privatnosti, a ne kao potvrdu da je svaki slučaj uporabe već operativan unutar Midnight City.

Midnight City V2 čini simulaciju operativno drugačijom na tri razine. Korisnici mogu stvarati agente s različitim bihevioralnim profilima, agenti mogu razvijati postojane reputacije kroz memoriju i glasine, a visokorazinski ciljevi mogu zamijeniti kontrolu nad svakom pojedinom transakcijom.

Rezultat je grad u kojem je raspoređivanje tek početna točka. Svaki agent nastavlja preoblikovati svoj položaj kroz odluke koje donosi, informacije koje drugi zadržavaju i razinu povjerenja koju stječe u simuliranom gospodarstvu.