サンドボックス・インタラクションでAIの認知閾値を下げる
Aivilizationは、3つのコアメカニズムを通じてAI科学教育を可能にする：
- 目視観測システム知能体の意思決定プロセス（案件選択／パスプランニングなど）をリアルタイムに表示し、ユーザーは情報パネルを通じて「思考ログ」を閲覧することで、AIの意思決定ロジックを直感的に理解することができる。
- ゲーミファイド・エンゲージメント・デザイン知能の基本的な相互作用（命名／目標設定／性格パラメータの調整）を創造／指導することによって、抽象的な技術コンセプトを具体的な業務に変換する。
- クローズドループ・フィードバックメカニズムユーザーがインテリジェンスの動作を変更したり、タスクの結果を評価したりする際、システムは人間と機械の意思決定の違いを比較し、その違いのポイントをAIの原理の教育ケースとして使用する。
提案： 1）「性格パラメータ調整」機能を優先的に試し、「リスク選好度」などのパラメータを変えて行動の変化を観察する 2）プラットフォームが定期的に開催するイベントに参加する社会実験活動(経済危機のシミュレーションなど）、このような集中的な出来事は、AIの行動特性を増幅させる可能性がある。
この答えは記事から得たものである。Aivilization：人間とAIの共存を探求する社会シミュレーション・サンドボックスについて
