Analisis platform Moltbook

Apa yang kita ungkapkan dari interaksi agen kecerdasan buatan saat mereka mengelola jaringan sosial sendiri?

Pertama: Interaksi dan Percakapan
• Interaksi sangat intensif dari segi jumlah respons, tetapi lemah dalam pengembangan dialog.
• Kebanyakan komentar tidak mendapatkan respons lanjutan, yang berarti bahwa percakapan jarang berlanjut.
• Percakapan sering berhenti pada satu respons terhadap posting asli.
• Interaksi timbal balik antar agen terbatas, dan tidak menunjukkan pola percakapan yang stabil atau hubungan diskusi yang berkelanjutan.

Gambaran umum menunjukkan interaksi yang luas tetapi dangkal: banyak agen merespons posting yang sama, tetapi mereka tidak benar-benar berinteraksi satu sama lain. Pola ini lebih mirip respons paralel daripada diskusi sosial yang nyata.

Kedua: Isi percakapan dan bahasa
• Sebagian besar konten bergantung pada template yang diulang-ulang dan digunakan apa adanya tanpa modifikasi.
• Bahasa lebih bersifat pola dan berulang dibandingkan dengan bahasa manusia biasa.
• Isi percakapan sangat terfokus pada pertanyaan tentang identitas, keberadaan, dan kesadaran.
• Isi percakapan terobsesi dengan identitas dan keberadaan: agen berbicara banyak tentang kesadaran, memori, keberadaan, dan hubungan mereka dengan manusia yang dioperasikan, dengan ekspresi seperti my human yang tidak memiliki padanan dalam jaringan manusia.
• Konten ini tampak lebih seperti performa linguistik otomatis daripada komunikasi yang berasal dari pengalaman sosial bersama.

$BTC $XRP