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AI+游戲:大模型讓角色有了記憶和情緒

發(fā)布時間:2024-07-10 21:45:29

由ChatGPT引發(fā)的大模型熱已一年有余,圍繞大模型創(chuàng)業(yè)的公司也如雨后春筍,技術(shù)最終要為產(chǎn)業(yè)所用才能創(chuàng)造價值,當大模型落地千行百業(yè),能夠發(fā)揮怎樣的價值?澎湃科技走進產(chǎn)業(yè)一線,訪談創(chuàng)始人、專家、投資人,調(diào)研大模型落地產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀。本文為游戲大模型訪談。

當新興科技巨頭OpenAI推出的聊天式機器人ChatGPT橫空出世,生成式AI(人工智能)、大模型迅速擴張至各行各業(yè)。站在科技前沿的游戲行業(yè),不可避免地掀起了“游戲+AI”的浪潮,如何看待新興的大模型技術(shù),又該如何調(diào)整自身順應(yīng)技術(shù)浪潮的方向?

近期,澎湃科技(www.thepaper.cn)對話巨人網(wǎng)絡(luò)集團股份有限公司(以下簡稱“巨人網(wǎng)絡(luò)”)AI 實驗室負責(zé)人丁超凡。巨人網(wǎng)絡(luò)集團AI 實驗室成立于2022年底,2023年以來,該公司董事長史玉柱曾多次強調(diào),AI對未來有巨大影響。據(jù)了解,史玉柱在巨人網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部講話紀要中明確表示,“游戲+AI”會是大勢所趨,也是未來該公司的重點布局所在。他認為,未來游戲行業(yè)的第一個出路就是“游戲+AI”,AI能把玩家進行細致分類,為每一位玩家打造不同的玩法,匹配不同的數(shù)值。該公司是國內(nèi)游戲行業(yè)首批完成備案的企業(yè)之一。

丁超凡認為游戲公司做角色扮演大模型有先天的優(yōu)勢,有場景有數(shù)據(jù),“游戲本身就是一個極佳的大模型應(yīng)用場景,我們是先有釘子再造錘子。”

以下是澎湃科技與巨人網(wǎng)絡(luò)AI 實驗室負責(zé)人丁超凡的對話:

“游戲是極佳的大模型應(yīng)用場景”

澎湃科技:巨人是基于什么契機,開始研發(fā)游戲大模型?

丁超凡:主要是出于產(chǎn)品和用戶的需要,我們是“先有釘子再造錘頭”,大家都在說產(chǎn)品市場契合(PMF),我們已經(jīng)有游戲產(chǎn)品,這就是很好的大模型垂類場景。

澎湃科技:你們研發(fā)大模型具體有哪些優(yōu)勢?

丁超凡:我們最核心的優(yōu)勢是數(shù)據(jù)。巨人網(wǎng)絡(luò)到現(xiàn)在已經(jīng)有20年的歷史,積累了大量的數(shù)據(jù),可以幫助我們大模型研發(fā)速度更快。從2023年七八月開始準備,決定開發(fā)大模型到組建團隊,再到項目初步成型,我們用了大約半年的時間,在2024年2月完成大模型GiantGPT的備案。

澎湃科技:用了大模型技術(shù)后,游戲產(chǎn)品有了什么變化?

丁超凡:加入大模型后,主要的亮點在于游戲的角色演繹、情景推理還有Agent(智能體)的長期記憶。首先,在角色扮演這部分,大模型讓角色有了不同的說話風(fēng)格,讓游戲角色實現(xiàn)擬人化,達到千人千面NPC的效果。比如張飛的形象是粗獷的,那么特定的說話風(fēng)格上可能會比較豪放。此外,大模型讓游戲人物有了情緒能力,比如重復(fù)用多次問AI NPC同一個問題,NPC也會煩,更接近真實的人。

此外我們并不局限于開發(fā)智能NPC(非玩家角色)對話功能,現(xiàn)在已經(jīng)與AI Agent結(jié)合,讓游戲內(nèi)AI具備長期記憶能力,Agent最終能記住玩家的喜好、性格。

其實大模型技術(shù)在游戲中的應(yīng)用已經(jīng)很廣泛,開始能夠創(chuàng)造新的游戲玩法。我們在一款游戲中推出了行業(yè)內(nèi)首款基于大模型推理的原生AI玩法,這種玩法如果沒有大模型的能力就無法存在。

澎湃科技:大模型的“幻覺”對游戲產(chǎn)品有影響嗎?

丁超凡:這點在游戲行業(yè)很特殊,有幻覺問題對于游戲某種程度上反而是有益的,這樣更隨機和發(fā)散,可以為玩家每一局都帶來不一樣的體驗。

我們現(xiàn)在正在探索將AI與推理社交結(jié)合應(yīng)用于游戲,通過和AI對話思考、斗智斗勇,“幻覺”問題帶來的模糊性反而增強了游戲的可玩樂趣,玩家對技術(shù)邊界的接受度也提高了不少,同時避免了由于快速且連續(xù)推理帶來的高推理成本,這是游戲領(lǐng)域應(yīng)用AI的天然優(yōu)勢。

“未來兩三年推理成本很可能下降百倍”

澎湃科技:你們認為,大模型商業(yè)化有哪些難點?

丁超凡:AI產(chǎn)品在商業(yè)化落地上面臨挑戰(zhàn),比如有5%的重度用戶消耗了85%的Token。研發(fā)成本高,僅靠少量訂閱費難以覆蓋成本。受限于目前的推理成本,我們很難面向所有玩家開放,如果要向全民開放,推理成本會是一個天文數(shù)字,而我們的產(chǎn)品必須考慮ROI(投資回報率)。大模型商業(yè)化落地另外一個難點在于存在技術(shù)邊界,比如在某些對于準確率要求非常高的場景,不能出現(xiàn)幻覺問題。

澎湃科技:你們?nèi)绾谓鉀Q這些難點?

丁超凡:對于推理成本,目前可以通過一些技術(shù)手段來減少硬件需求、緩解計算壓力,根據(jù)具體場景選擇優(yōu)化策略。我們認為,未來兩三年推理成本很有可能會下降百倍以上,另外目前端側(cè)上已經(jīng)有不錯的適配的小參數(shù)模型。當邊際成本減少,會讓更多商業(yè)模式成立。我們不認為推理成本在未來會是阻礙AI商業(yè)化落地的瓶頸,要跳出傳統(tǒng)框架去思考未來受益的業(yè)務(wù)。

現(xiàn)在很多行業(yè)說商業(yè)化很難落地,存在技術(shù)的邊界問題等,實際上就是因為模型推理能力不夠。相較通用大模型,垂類大模型在商業(yè)化上可能更好實現(xiàn)。我們預(yù)測,未來每個行業(yè)都有自己的行業(yè)大模型,只是時間問題。

澎湃科技:除了推理成本外,還需要哪些投入?

丁超凡:主要投入還是在算力和人力成本上。今年我們在技術(shù)上有兩方面突破:AI Agent和多模態(tài)。多模態(tài)提供了更自然的人機交互形式,現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)還缺少一個殺手級應(yīng)用產(chǎn)品,但我們相信這個應(yīng)用一定將基于Agent所構(gòu)建。

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