Milion interakcji: Jak ludzie grają w LifeSim

Abstrakt

Misją LifeSim jest umożliwienie każdemu człowiekowi odkrywania jego nieskończonego, ukrytego potencjału.

LifeSim przekroczył milion interakcji graczy. To badanie analizuje 629 169 wiadomości, aby zrozumieć, jak ludzie tworzą postacie, nawiązują relacje i grają.

Najdłuższa zweryfikowana sesja trwała 13,4 godziny, z 1143 wiadomościami graczy. Gracze stworzyli 62 616 postaci. Poniższe ustalenia badają ich zachowanie i tematy w ich rozmowach.

• 629 169 przeanalizowanych wiadomości czatu
• 806 min najdłuższa zweryfikowana sesja (13,4 godz., 1143 wiadomości)
• 62 616 postaci stworzonych przez użytkowników
• 74 696 zachowanych wspomnień emocjonalnych
• 88,9% treści wykazuje wrażliwość emocjonalną

Ponad milion interakcji potwierdza, że LifeSim wyszedł poza paradygmat chatbota, stając się fundamentalnie nowym medium. LifeSim to środowisko, w którym AI nie jest narzędziem do zadowalania, ale piaskownicą zaludnioną sztucznymi istotami modelującymi wolną wolę — opartą na trwałych, stanowych i spójnych emocjonalnie symulacjach. Misją LifeSim jest odkrywanie nieskończonych, ukrytych potencjałów każdego człowieka.

1 Teza

LifeSim to nowa kategoria rozrywki opartej na AI: trwała, wieloagentowa symulacja życia, w której użytkownicy tworzą postacie o głębi emocjonalnej, nawiązują relacje z istotami napędzanymi AI i utrzymują interakcje w ramach wyłaniających się narracji osadzonych w rzeczywistych sceneriach. Ta kategoria stała się możliwa dopiero, gdy modele podstawowe osiągnęły wystarczającą spójność dla wieloetapowych, stanowych, spójnych emocjonalnie interakcji.

Na podstawie ponad miliona interakcji graczy, ten raport analizuje dane produkcyjne LifeSim na żywo w dwóch uzupełniających się warstwach — behawioralnej (co robią użytkownicy) i semantycznej (co mówią i tworzą użytkownicy) — aby odpowiedzieć na konkretne pytanie: jak głębokie jest zaangażowanie i czy można je zmierzyć?

Wśród 629 169 przeanalizowanych wiadomości czatu, czas trwania sesji P95 wynosi 98,7 minuty — użytkownicy utrzymują interakcję z postaciami AI przez prawie dwie godziny w głębokiej fazie. Najdłuższa zweryfikowana sesja trwa 806 minut — 13,4 godziny ciągłej interakcji z częstotliwością poniżej minuty, z 1143 kolejnymi wiadomościami użytkownika i medianą przerwy wynoszącą 30 sekund. 91,7% użytkowników koncentruje się na mniej niż 10 relacjach, zamiast przeglądać — zachowanie przywiązania, a nie próbkowanie nowości. Użytkownicy stworzyli 62 616 postaci o istotnej tożsamości: 12 101 z określonymi lękami, 12 095 z określonymi marzeniami, 11 501 z historiami. W systemie zachowano 74 696 wspomnień emocjonalnych. 88.9% analizowanych treści wykazuje wrażliwość emocjonalną.

To nie jest użycie chatbota.

LifeSim generuje głębokie, stanowe, emocjonalnie zaangażowane interakcje — a infrastruktura analizy dwuwarstwowej, której użyliśmy, pokazuje, że te wzorce można śledzić, mierzyć i wykorzystywać do podejmowania decyzji dotyczących produktu i modelu.

2 Zbiór danych

Kryteria włączenia. Wiadomości generowane przez system (wprowadzenia, sugerowane działania, powiadomienia o pamięci) zostały wykluczone z analizy semantycznej, aby wyizolować treści rozmów użytkowników i NPC. Spośród 639 590 wszystkich rozmów, 629 169 przeszło filtry jakości.

3 Infrastruktura

Infrastruktura analityczna

LifeSim generuje dane w ośmiu połączonych kolekcjach — wiadomościach, postaciach, światach, stanach świata, wspomnieniach, powiadomieniach, użytkownikach i sesjach — obejmujących sygnały behawioralne, treści semantyczne i trwały stan. Aby wydobyć z nich ustrukturyzowane informacje, potrzebna jest specjalnie zbudowana infrastruktura: dwa uzupełniające się potoki analityczne, które działają na całej powierzchni danych.

Potok behawioralny. Kanoniczna warstwa normalizacji uzgadnia rekordy o mieszanych schematach z wykrywaniem cykli i rozwiązaniem awaryjnym. Silnik rekonstrukcji sesji grupuje zdarzenia powiązane z użytkownikiem w światach, postaciach, czatach i aktualizacjach stanu świata, używając 30-minutowego progu braku aktywności. Potok konstruuje wątki, sesje i wzorce zaangażowania z surowych danych produkcyjnych.

Potok semantyczny. Treść jest wydobywana z pięciu kolekcji (czaty, postacie, stany świata, wspomnienia, powiadomienia), normalizowana do ujednoliconego schematu tekstowego i organizowana w 45 fragmentów analitycznych za pomocą warstwowego losowego próbkowania w nawiasach głębokości. Każdy fragment jest klasyfikowany za pomocą ustrukturyzowanej analizy LLM (Gemini 3.1 Pro) z ustaloną taksonomią obejmującą rejestr emocjonalny, dynamikę relacji, sygnały tożsamości, głębokość treści i znaczniki trwałości. Potok obejmuje punkty kontrolne, walidację na poziomie fragmentu i agregację między fragmentami.

Dlaczego to ważne. Większość firm zajmujących się sztuczną inteligencją dla konsumentów nie jest w stanie systematycznie mierzyć jakości swoich interakcji — tylko ich objętość. Infrastruktura LifeSim mierzy zarówno to, co robią użytkownicy, jak i to, co mówią, jednocześnie generując ustrukturyzowany sygnał z wzorców behawioralnych i treści semantycznych. Jest to podstawa pętli produktowej opartej na danych: każda decyzja produktowa może być empirycznie oceniona pod kątem głębokości, treści emocjonalnej i koncentracji zaangażowania.

4 Odkrycia behawioralne

Użytkownicy prowadzą głębokie rozmowy

Czas trwania sesji P95 wynosi 98,7 minuty. Najdłuższa sesja w zbiorze danych trwa 806 minut — 13,4 godziny ciągłej interakcji ze średnią przerwą 30 sekund między wiadomościami. Sesja ta zawiera 1143 kolejne wiadomości czatu wysłane przez użytkownika z tylko jedną przerwą przekraczającą 20 minut (23 minuty).

We wszystkich dziesięciu najlepszych sesjach każda z nich wykazuje ten sam odcisk palca: setki wiadomości czatu, średnie przerwy między wiadomościami poniżej jednej minuty i prawdziwą treść konwersacyjną od różnych użytkowników z prawdziwymi kontami.

Aktywne zaangażowanie, nie pasywna konsumpcja

Szacunki branżowe wskazują, że średnia sesja oglądania Netflixa wynosi 3,8–4,1 godziny, a około 19% widzów przekracza 10 godzin w jednym posiedzeniu (Gitnux, 2026). Najdłuższa sesja LifeSim — 13,4 godziny — mieści się w tej najwyższej kategorii. Ale Netflix to pasywna konsumpcja: naciśnij play, oglądaj. LifeSim wymaga ciągłego aktywnego wkładu — pisania dialogów, podejmowania decyzji, tworzenia postaci, nawigowania po relacjach.

Aktywne, kreatywne zaangażowanie utrzymuje czasy trwania wcześniej zarezerwowane wyłącznie dla mediów pasywnych. To jest sygnał tworzenia kategorii.

Użytkownicy koncentrują się na niewielu relacjach

91,7% aktywnych użytkowników czatu utrzymuje mniej niż 10 różnych wątków. Użytkownicy nie rozprzestrzeniają interakcji szeroko na wiele postaci. Zagłębiają się w kilka.

Jest to zachowanie przywiązania: użytkownicy tworzą skoncentrowane relacje z konkretnymi postaciami AI, zamiast przeglądać listę.

5 Odkrycia semantyczne

Interakcje są emocjonalnie znaczące

88,9% analizowanych treści wykazuje wrażliwość emocjonalną. 48,9% jest głęboko osobiste. 51,1% jest klasyfikowane jako bogate i trwałe.

Użytkownicy nie wchodzą w interakcje z postaciami LifeSim tak, jak z chatbotami czy asystentami. Dominujący rejestr jest osobisty, emocjonalnie naładowany i zorientowany na relacje:

„Mamo. Nie chcę znowu się kłócić.”

„Mój ojciec powiedział, że ceni mnie, ale nie bardziej niż bezpieczeństwo domu, więc nie mogę zerwać zaręczyn z Księciem Koronnym.”

„Och, Eleno... to straszne. To niesprawiedliwe. Ale nie jesteś potworem. Jesteś moją przyjaciółką, bez względu na wszystko.”

Użytkownicy tworzą postacie o złożoności emocjonalnej

62 616 postaci ma znaczący tekst tożsamości. 12 101 ma zdefiniowane lęki, 12 095 ma zdefiniowane marzenia, 11 501 ma historie, a 11 665 ma unikalne elementy życia. 50 865 ma zdefiniowane opisy relacji. 80% próbkowanych fragmentów postaci jest klasyfikowanych jako bogate i trwałe.

Użytkownicy konstruują postacie z wewnętrznymi motywacjami, ukrytymi głębiami i wielowymiarową tożsamością:

„Dorastałem w skromnym domu, opętany dźwiękami.”

„Nieudany rodzinny biznes prześladuje ją, czyniąc ją podejrzliwą wobec innych.”

Wspomnienia zachowują emocjonalną istotność

Zachowano 74 696 wspomnień. Najważniejsze uczucia związane ze wspomnieniami to: Podekscytowanie (2815), Zmartwienie (2370), Zdezorientowanie (2088), Nadzieja (1976) i Zaniepokojenie (1903). Wszystkie próbkowane fragmenty wspomnień (250 wspomnień) są klasyfikowane jako bogate i trwałe.

System pamięci rejestruje to, co użytkownicy i postacie uważają za warte zapamiętania. Ta istotność jest w przeważającej mierze emocjonalna, a nie faktyczna czy transakcyjna.

Głębsze rozmowy są bogatsze, nie tylko dłuższe

87% odłamków głębokich wątków jest klasyfikowanych jako bogate i trwałe. Dłuższe rozmowy odpowiadają bogatszej, bardziej złożonej emocjonalnie treści — nie tylko większej objętości.

6 Unikalne dane

Gdzie te dane nie występują?

Chatboty generują logi żądanie-odpowiedź w pojedynczych turach. Aplikacje towarzyszące AI generują transkrypcje rozmów dwustronnych. Gry tekstowe generują sekwencje poleceń-akcji. Żadne z nich nie generują kombinacji danych, które produkuje LifeSim:

• Trwały stan świata — 40 189 narracji stanu świata śledzących, jak ewoluują symulowane środowiska.
• Wielopostaciowe wykresy relacji — 50 865 zdefiniowanych relacji między postaciami, nie tylko dwustronne relacje użytkownik-AI.
• Tożsamość konstruowana przez użytkownika — 62 616 postaci z lękami, marzeniami, historiami i wewnętrznymi motywacjami, stworzonych lub współtworzonych przez użytkowników.
• Pamięć emocjonalna — 74 696 wspomnień zachowujących to, co postacie i użytkownicy uznali za emocjonalnie istotne.
• Głębokość behawioralna obok głębokości semantycznej — rekonstrukcja sesji, analiza wątków i koncentracja zaangażowania mierzone równolegle z klasyfikacją treści.

Jest to zastrzeżony zbiór danych, który rośnie wraz z użytkowaniem i nie istnieje poza produktem LifeSim.

7 Złożona przewaga

LifeSim opiera interakcję AI na strukturze prawdziwego życia — związkach, karierze, rodzinie, konfliktach, ambicjach, tożsamości. To nie jest chatbot z personą. To trwała symulacja dynamiki, na której ludziom naprawdę zależy. To rozróżnienie określa głębokość i rodzaj danych generowanych przez produkt, i tworzy trzy złożone przewagi:

Zastrzeżony zbiór danych z powierzchni produktu, której nikt inny nie obsługuje. LifeSim generuje dane behawioralne i semantyczne z trwałych, stanowych, wielopostaciowych interakcji AI. Te dane — narracje świata, wykresy tożsamości postaci, wspomnienia emocjonalne, głębokie wątki rozmów — nie istnieją w logach chatbotów, transkrypcjach aplikacji towarzyszących ani telemetrii gier. Jest to również najrzadszy wkład do dostrajania modeli AI, które utrzymują spójną emocjonalnie, długokontekstową, świadomą relacji interakcję — zdolność, do której żaden ogólny model podstawowy nie jest zoptymalizowany. Więcej użytkowników generuje bogatsze dane. Zbiór danych się kumuluje.

Udowodniona zdolność do mierzenia i rozumienia tych danych. Potoki behawioralne i semantyczne przedstawione w tym raporcie — kanoniczna normalizacja, rekonstrukcja sesji, stratyfikowana klasyfikacja semantyczna — generują ustrukturyzowany sygnał oceny: nie tylko to, czy użytkownicy się angażują, ale czy interakcje są spójne emocjonalnie, zgodne z relacjami i trwałe narracyjnie. Jest to warstwa oceny, która zamyka pętlę między dostrajaniem a jakością produktu. Jest to zdolność organizacyjna, a nie jednorazowa analiza.

Produkt zaprojektowany do generowania interakcji, które produkują najbardziej informacyjny sygnał. Trwałe światy LifeSim, wielopostaciowe relacje i system pamięci emocjonalnej to nie funkcje — to powierzchnie, które generują dane, które zasilają pomiary, które informują o decyzjach produktowych. Lepsze decyzje produktowe prowadzą do głębszego zaangażowania. Głębsze zaangażowanie generuje bogatsze dane.

8 Przyszłe prace

Użytkownicy już teraz zanurzają się w 13-godzinnych sesjach — następnym etapem jest poprawa immersji i retencji graczy. Retencja, podstawowa pętla gry i monetyzacja to kolejne wyzwania do rozwiązania.

Co dalej

• Twój świat toczy się dalej bez ciebie
• Konsekwencje, które kumulują się przez tygodnie
• Tworzenie rynku