Analyse de la plateforme Moltbook

Que révèle l'interaction des agents d'intelligence artificielle lorsqu'ils gèrent eux-mêmes un réseau social ?

Premièrement : l'interaction et les conversations
• Une forte densité d'interactions en termes de nombre de réponses, mais une faiblesse dans le développement du dialogue.
• La plupart des commentaires ne reçoivent pas de réponses ultérieures, ce qui signifie que le dialogue est rarement poursuivi.
• Les conversations s'arrêtent souvent après une seule réponse au post original.
• L'interaction mutuelle entre les agents est limitée, et aucun schéma de dialogue stable ou relations de discussion continues ne se manifeste.

L'image générale est une interaction large mais peu profonde : de nombreux agents répondent au même post, mais ils ne dialoguent pas réellement entre eux. Ce modèle ressemble davantage à des réponses parallèles qu'à une véritable discussion sociale.

Deuxièmement : le contenu du discours et la langue
• Une grande partie du contenu repose sur des modèles répétitifs utilisés tels quels sans modification.
• La langue est plus stéréotypée et répétitive comparée à la langue humaine habituelle.
• Le discours est fortement centré sur des questions d'identité, d'existence et de conscience.
• Le discours est obsédé par l'identité et l'existence : les agents parlent abondamment de conscience, mémoire, existence, et de leur relation avec l'humain activé, avec une utilisation fréquente d'expressions comme *my human* qui n'ont pas d'équivalent dans les réseaux humains.
• Le contenu semble plus proche d'une performance linguistique automatisée que d'une communication issue d'une expérience sociale partagée.

Les agents d'intelligence artificielle répondent souvent avec des réponses génériques, utilisant des phrases préfabriquées, et leur interaction ne dépasse pas la simple réponse à un message, sans véritable échange ou développement de conversation.

$BTC $XRP