真人玩家在 Bot 遍地的链游中还能保持竞争力吗?

深潮Xuất bản vào 2024-07-26Cập nhật gần nhất vào 2024-07-26

链上游戏必须接受机器人作为用户群的一部分。

撰文:WMP, Bankless

编译:Felix, PANews

链上游戏吸引了一类极其高效的玩家:机器人。当机器人参与其中,真人玩家还能保持竞争力吗?

完全链上游戏将一切(包括资产、逻辑、规则和状态)直接放在底层区块链上。在这个新的游戏领域,每个举动最终都被记录在链上。

这种功能提供了各种好处,例如透明度和围绕新颖游戏经济的可能性。然而,这也吸引了一类极其高效的玩家类型:机器人。

真人在链上游戏有竞争力吗?

最近,风投公司 Nascent 联合创始人 Dan Elitzer 在 X 上问道,「是否有可能制作出一款完全链上的游戏,让没有辅助的真人也能在其中竞争?」

Elitzer 在 plotchy 的推文中提出了这个问题。plotchy 是 Nascent Security 的安全研究员,plotchy 已在游戏 Kamigotchi 的排行榜上占据了主导地位(Kamigotchi 是一款全新的完全链上 RPG 类游戏)。

尽管 Kamigotchi 早期的测试网智能合约未经验证且是闭源的,但 plotchy 还是设法对游戏架构进行了逆向工程,并创建了一个索引器来解析其数据。

通过访问详细的游戏信息,包括 Kami 宠物的位置和健康状况,plotchy 随后编写了一个机器人来追捕其他 Kami,并开始迅速登上游戏排行榜。

鉴于这种操作,plotchy 一直在与 Kamigotchi 团队进行讨论,后者一直在不断进行迭代。玩家也在调整游戏风格以更好的生存。团队为此引入了一项新任务,引导玩家协作对抗 plotchy 的宠物军队。

尽管如此,链上游戏中的机器人仍然存在。

Kamigotchi 的开发者之一 lethe 在推文中指出,链上游戏必须接受机器人作为用户群的一部分,因为游戏具有开放性,而团队的挑战在于对游戏设计进行调整,以平衡这种状况。

也就是说,团队的最终目标是创建一个游戏环境,让真人玩家和机器人玩家能够共存,既有趣又不会让真人玩家感到难以忍受。那么,在实现这种平衡方面,链上游戏的未来会是什么样子呢?

至于如何减少那些部署了许多机器人并通过自动账户群操纵游戏的用户,反女巫措施可能会越来越多地被采用。

可以肯定的是,女巫攻击仍然是加密领域的一个悬而未决的问题,没有完美的解决方案。然而,一些个人身份证明技术的组合,如通过社交媒体注册、社区报告计划和 AI 分析,可能会在抑制链上游戏中的机器人群方面卓有成效。

另一方面,对抗机器人的另一种策略是正面对抗。正如作者以前的同事 FaultProofBen 最近所说,「在链上游戏中对抗机器人的最佳方法是加入公会。」

FaultProofBen 也知道这一点,他是 WASD 的创始人,这是加密领域最大的链上游戏公会。当你拥有一大群紧密合作的真人玩家时,你就拥有了一支可以与机器人玩家抗衡甚至更好的战斗力量。

当然,如果无法打败他们,那就加入他们吧。FaultProofBen 还预测,「机器人的使用将变得民主化,非技术玩家也可以使用。」想想游戏插件或服务之类的东西,它们让所有玩家都可以轻松优化游戏玩法。至少,这种方法有助于创造公平的竞争环境。

链上游戏仍处于发展初期,因此该领域现在正在努力应对机器人也就不足为奇了。当作者在玩《Fall Guys》或《Overwatch》等主流游戏时会遇到机器人,这些游戏在更封闭的轨道上运行,机器人只是游戏中的一个范例(无足轻重)。

然而,作者不认为因 Bot 的存在,而永远将链上游戏定位为小众游戏。随着这个领域的成熟,进步和创新将有助于削弱机器人玩家的主导地位,以便真人玩家仍然能够蓬勃发展。未来还有很多挑战,个人对未来持乐观态度。

Nội dung Liên quan

Song Xiaodong, người tiên phong về an ninh máy tính, gia nhập Meta

Tuần này, Giáo sư Đại học UC Berkeley Dawn Song (Tống Hiểu Đông) đã thông báo gia nhập Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Superintelligence Labs) của Meta, giữ chức Phó Chủ tịch Nghiên cứu AI, báo cáo trực tiếp cho Giám đốc Nat Friedman. Bà là một học giả có ảnh hưởng lớn trong lĩnh vực an ninh máy tính và an ninh AI toàn cầu, hiện là Giáo sư tại UC Berkeley, và là người nhận học bổng MacArthur, ACM Fellow, IEEE Fellow. Nghiên cứu mang tính bước ngoặt của bà về "Phân tích vết bẩn động" (2005) là một tài liệu kinh điển trong ngành. Công trình của bà bao trùm an ninh phần mềm, mạng, và bà là người tiên phong trong lĩnh vực học máy đối kháng và an ninh tác nhân AI, đóng góp quan trọng vào việc thiết lập các điểm chuẩn an ninh cho AI thế hệ mới. Bà cũng là người sáng lập Oasis Labs và Virtue AI. Theo báo cáo, các nhà sáng lập khác của Virtue AI và các thành viên nhóm cũng cùng gia nhập Meta. Động thái này được cho là nhằm tăng cường các biện pháp an ninh cho các tác nhân AI của Meta, đặc biệt trong bối cảnh lo ngại về an ninh AI gia tăng sau sự cố với mô hình mythos của Anthropic. Meta đang tìm cách chứng minh khả năng chống lạm dụng độc hại của các mô hình AI khi triển khai chúng đến hàng tỷ người dùng. Thông tin liên quan khác đề cập đến việc Denny Zhou, nhà sáng lập Nhóm Lập luận Gemini của Google, được cho là đã gia nhập Meta vài tháng trước, củng cố thêm năng lực nghiên cứu AI của tập đoàn.

marsbit12 phút trước

Song Xiaodong, người tiên phong về an ninh máy tính, gia nhập Meta

marsbit12 phút trước

Cuộc Đua Mã Hóa Của Các Tổ Chức Hàn Quốc: Sự Bùng Nổ Song Hành Của Stablecoin và RWA

**Hàn Quốc Tăng Tốc Cạnh Tranh Tiền Mã Hóa: Stablecoin và RWA Bùng Nổ Song Song** Thị trường tiền mã hóa Hàn Quốc đang trải qua một sự chuyển dịch cơ cấu quan trọng, với các công ty tài chính và nền tảng internet lớn tập trung xây dựng cơ sở hạ tầng blockchain cấp tổ chức. Hai lĩnh vực chính là stablecoin và mã hóa tài sản thực (RWA). **1. Stablecoin: Hướng tới Xu hướng Chủ đạo** * **Bối cảnh:** Áp lực từ dòng vốn chảy ra ngoài ước tính 1150 tỷ USD sang các stablecoin như USDC thúc đẩy nhu cầu cấp thiết về stablecoin Won được quản lý. * **Các bên tham gia:** * **Ngân hàng:** KB Financial, Hana Financial, NH Nonghyup, KBank đang dẫn đầu các dự án thí điểm thanh toán, chuyển tiền xuyên biên giới. * **Dịch vụ Thanh toán:** Shinhan Card (hợp tác với Solana), BC Card, Danal (phát hành KSC) đang tích hợp stablecoin vào hệ thống thanh toán. * **Nền tảng Internet:** KakaoPay và Naver Pay (đang mua lại Dunamu, công ty mẹ của Upbit) đang lên kế hoạch tích hợp stablecoin vào hệ sinh thái thanh toán rộng lớn của họ. * **Cơ hội cho Dự án Crypto:** Giai đoạn hiện tại là thời điểm vàng để thiết lập quan hệ đối tác, cung cấp các giải pháp cơ sở hạ tầng (ví dụ: chuỗi công khai, ví, dịch vụ lưu ký) cho các tổ chức Hàn Quốc. **2. Mã Hóa Tài Sản Thực (RWA): Từ Thí điểm đến Vận hành Chính thức** * **Phạm vi:** Các công ty chứng khoán Hàn Quốc đang thử nghiệm mã hóa nhiều loại tài sản, từ bất động sản, vàng đến các tài sản đặc thù của ngành công nghiệp Hàn Quốc như tài trợ tàu biển, chuỗi cung ứng quốc phòng, bản quyền K-pop. * **Hợp pháp hóa:** Khung pháp lý đã được thiết lập với các sửa đổi luật có hiệu lực từ năm 2027. * **Cơ hội cho Dự án Crypto:** Các dự án có thể lấp đầy khoảng trống về kênh phân phối toàn cầu, cung cấp thanh khoản và giải pháp đa chuỗi, cũng như các công cụ cơ sở hạ tầng hỗ trợ (không phải thay thế) các tổ chức phát hành. **3. Kênh Tiếp Cận Người Dùng Cuối (C): Động lực Quan trọng** Các nền tảng tiêu dùng lớn như Naver (sau khi mua lại Dunamu), Kakao (thông qua KakaoBank) và Toss đang nỗ lực tích hợp blockchain và ví tiền mã hóa trực tiếp vào ứng dụng thanh toán và dịch vụ tài chính hàng ngày của họ, nắm giữ chìa khóa tiếp cận hàng triệu người dùng. **Tóm lại:** Ngành công nghiệp tiền mã hóa Hàn Quốc đang ở một bước ngoặt quan trọng. Các dự án tiền mã hóa có thể thiết lập quan hệ đối tác chiến lược và cung cấp các giải pháp thiết thực ngay từ bây giờ sẽ định hình tương lai của ngành tại thị trường này.

Foresight News19 phút trước

Cuộc Đua Mã Hóa Của Các Tổ Chức Hàn Quốc: Sự Bùng Nổ Song Hành Của Stablecoin và RWA

Foresight News19 phút trước

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

Hai năm qua, video tạo bởi AI đã phát triển với tốc độ chóng mặt, chất lượng đạt đến mức chuyên nghiệp. Tuy nhiên, nghiên cứu phát hiện video giả mạo vẫn chưa theo kịp, tạo ra khoảng cách nguy hiểm với tác động xã hội lớn. Một bài tổng quan nghiên cứu dài 50 trang từ MBZUAI, Đại học Nhân dân Trung Quốc và Harvard, được chấp nhận tại ACL 2026, đã định nghĩa lại mục tiêu phát hiện là "xác minh độ trung thực sự kiện" (factual fidelity verification), kiểm tra xem nội dung video có phù hợp với thế giới thực hay không. Bài tổng quan phân loại video AI thành ba loại: 1. **Video thao tác cục bộ (LMV):** Chỉnh sửa một phần (như khuôn mặt) từ video thật. 2. **Chỉnh sửa đa phương thức (AVE):** Thay đổi mối quan hệ giữa hình ảnh, âm thanh, lời nói (như đồng bộ môi). 3. **Tổng hợp video từ đầu (GVS):** Tạo toàn bộ video từ văn bản/hình ảnh, thách thức lớn nhất. Để đối phó, một khung phát hiện "góc nhìn kép Thị giác-Ngôn ngữ" bốn tầng được đề xuất: * **Lớp 1 (Manh mối thị giác cơ bản):** Phân tích tín hiệu pixel, nhiễu, tần số. * **Lớp 2 (Tính nhất quán không-thời gian):** Kiểm tra tính liên tục của chuyển động và vật lý. * **Lớp 3 (Tính nhất quán đa phương thức):** Kiểm tra sự liên kết giữa hình ảnh, âm thanh, văn bản. * **Lớp 4 (Suy luận cấp độ thế giới):** Sử dụng ngôn ngữ và tri thức bên ngoài để kiểm tra tính hợp lý, logic và sự thật của nội dung. Xu hướng nghiên cứu đang chuyển dần từ các phương pháp dựa trên thị giác (Lớp 1,2) sang các phương pháp dựa trên ngôn ngữ và suy luận (Lớp 3,4). Hệ thống đánh giá cũng cần tiến hóa, chuyển từ chỉ phân loại nhị phân sang một hệ thống "ưu tiên bằng chứng", năng động và có thể giải thích được, có khả năng theo dõi nguồn gốc và chịu được các điều kiện thực tế. Tương lai của việc phát hiện video AI đáng tin cậy đòi hỏi sự kết hợp của thị giác máy tính (CV), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hiểu đa phương thức và nghiên cứu mô hình thế giới.

marsbit53 phút trước

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

marsbit53 phút trước

Không ngờ, ứng dụng đầu tiên của AI x Crypto đã thành hiện thực lại là kiểm toán an ninh

Dữ liệu cho thấy, tính đến tháng 6, TVL của DeFi đã giảm khoảng 39% so với đầu năm. Cùng lúc, các vụ tấn công bảo mật tiếp tục gây áp lực, với tổn thất lên tới 942 triệu USD tính từ đầu năm 2026. Sự phổ biến của các công cụ AI thế hệ mới đang làm giảm đáng kể chi phí và yêu cầu kỹ năng để tìm ra lỗ hổng hợp đồng thông minh, đặt các công ty kiểm toán an ninh vào tâm điểm của cuộc khủng hoảng. Mặt tấn công đã được AI hóa. Các mô hình ngôn ngữ lớn giờ đây có thể quét hàng loạt hợp đồng để xác định mẫu lỗ hổng, rút ngắn thời gian từ phát hiện đến thực thi xuống còn vài phút, trong khi báo cáo kiểm toán truyền thống có hiệu lực tính bằng tháng. Ngay cả những giao thức đã được kiểm toán kỹ lưỡng như Drift Protocol hay KelpDAO vẫn bị tấn công thông qua lỗ hổng vận hành hoặc kỹ thuật xã hội. Các cuộc tấn công cũng nhắm vào hợp đồng cũ đã triển khai nhiều năm, cho thấy thời hạn bảo vệ của báo cáo kiểm toán cũ có thể đã hết hiệu lực. Để đối phó, nhu cầu kiểm toán phòng thủ từ các giao thức hiện có đang gia tăng. Tuy nhiên, về lâu dài, mô hình kinh doanh của các công ty kiểm toán đang phân hóa. Các công ty hàng đầu đang phát triển hệ thống kiểm toán hỗ trợ AI và chuyển dịch từ mô hình báo cáo một lần sang cung cấp dịch vụ giám sát liên tục, xác minh hình thức và phát hiện rủi ro thời gian thực. Công cụ kiểm toán AI nguyên bản như Firepan đã chứng minh hiệu quả khi phát hiện ra lỗ hổng phức tạp mà kiểm toán thủ công bỏ sót, như trong trường hợp của Curve Finance. Tóm lại, AI vừa thúc đẩy hiệu quả tấn công, vừa thúc đẩy nâng cấp hệ thống phòng thủ. An ninh không còn là thủ tục một lần mà trở thành cơ sở hạ tầng cần đầu tư liên tục. Các công ty kiểm toán cần tái cấu trúc nhanh chóng để thích ứng và tồn tại.

marsbit1 giờ trước

Không ngờ, ứng dụng đầu tiên của AI x Crypto đã thành hiện thực lại là kiểm toán an ninh

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片