Nous nous plaignons souvent que les récompenses ne sont pas équitables : sur les plateformes de jeu, accomplir la même tâche peut parfois donner des récompenses identiques à différentes personnes, et parfois certaines personnes sont favorisées. L'idée fondatrice de Stacked est justement de briser ce dilemme, en permettant à l'IA de comprendre les différences entre les joueurs et de réaliser des récompenses personnalisées. Cela s'applique non seulement aux jeux, mais aussi à la consommation, à la remise en forme et même à tous les aspects du développement personnel.

Imaginez-vous en tant que personne aimant lire, lorsque vous terminez un livre sur une plateforme de lecture, le système ne vous attribue pas simplement un point 'générique', mais analyse la période de temps que vous avez passée à lire, vos thèmes préférés et votre fréquence de lecture, puis vous attribue une récompense qui peut le mieux stimuler votre prochaine action. Si vous aimez la science-fiction, il peut vous débloquer une interview rare d'un auteur ; si vous préférez les livres de développement personnel, cela vous offre une opportunité de participer à un club de lecture. La forme des récompenses varie également d'une personne à l'autre : certains aiment les cadeaux physiques, d'autres les réalisations numériques, et certains préfèrent la reconnaissance sociale. Le module IA de Stacked peut faire ce jugement en fonction des types de personnalité, des comportements quotidiens et des objectifs à long terme.

Cela implique un concept psychologique important : la combinaison de la motivation intrinsèque et extrinsèque. Lorsqu'une personne réalise une tâche, si la récompense correspond à ses besoins de valeur internes, elle est plus susceptible de maintenir sa motivation à long terme. Les systèmes de récompense traditionnels sont trop simples, ce qui rend indistincts les 'gold farmers' et les vrais joueurs ; cependant, Stacked, en analysant les différences de comportement, prévient les bots de spam de tâches tout en garantissant que les véritables passionnés ne soient pas lésés. Cette méthode pourrait être utilisée pour des incitations d'entreprise à l'avenir : les employés ne recevraient plus seulement des primes après avoir terminé un projet, mais des récompenses adaptées à leur développement personnel, comme des opportunités de formation, des billets pour des événements ou des cartes d'expérience santé.

Les récompenses personnalisées peuvent également être appliquées dans le domaine de la santé mentale. Supposons qu'une application de consultation psychologique utilise Stacked pour établir une série de petits objectifs pour les utilisateurs, comme enregistrer leurs émotions chaque jour, compléter des exercices de respiration ou participer à des séances de groupe. L'IA choisirait des récompenses appropriées en fonction des fluctuations émotionnelles et des résultats des utilisateurs : par exemple, un massage gratuit, un billet pour un concert ou du temps de consultation supplémentaire gratuit. Cela évite le sentiment de contrainte des tâches obligatoires tout en guidant doucement les utilisateurs à améliorer leur motivation à prendre soin d'eux-mêmes. Cela permet au $PIXEL de dépasser sa simple signification économique et de devenir un outil qui guide les gens vers un mode de vie plus sain.

L'article illustre comment l'IA comprend la motivation individuelle et établit des récompenses à travers des exemples de plateformes de lecture et d'applications de santé mentale. En tant que lecteur, je réalise que l'équité ne signifie pas une approche unique ; ce qui motive vraiment les gens, c'est le retour différencié qui suit la compréhension et le respect. Si chaque système de récompenses à l'avenir pouvait me comprendre comme Stacked, peut-être que faire les choses ne nécessiterait plus de 'contrôle de soi', mais plutôt une collaboration avec sa propre motivation intérieure.@Pixels #pixel