融云观察：AI Agent 是不是游戏赛道的下一个「赛点」？

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而目前最热衷于拥抱生成式 AI 的行业中，游戏无疑是要“前排报到”的。

游戏一直是决策智能的最佳训练场，行业的上一个大 IP AlphaGo，就是在围棋中战胜了人类顶尖选手而成了打破平静湖水的那颗石子儿。

而发展到目前的大模型阶段，AI 在游戏中的应用，可以大致分为开发侧提升效率和用户侧优化体验两个方向。

从开发侧来看，所有游戏大厂都在加码 AI 投入，希望通过 AI 能力给消耗资源多、制作周期长的 3A 类游戏提供生产力升级，加速游戏制作过程。比如，在 AI 美术、AI 文案生成、文生 3D 等游戏开发用例方面的探索。

而在小而美的休闲游戏方面，已经有独立游戏开发者用时 60 小时便开发了一款完全由 AI 驱动（代码由 ChatGPT 生成，美术使用 Midjourney）的游戏，且在闯关逻辑和可玩性方面的表现并不拉胯。

不过，游戏分发平台对于采用 AI 制作游戏的态度目前仍然莫衷一是。Steam 明确禁止无法证明版权的 AIGC 类游戏上架，而 Epic 则表示将接受使用基于 AIGC 创造的游戏。

这个问题对大厂来说完全不存在，它们可以搬出自家的训练集来规避版权纠纷。只是真正落地还需要时间，目前也还没有 3A 级的游戏大厂大规模部署 AI NPC。

根据红杉资本去年发布的《Generative AI: A Creative New World》预计，游戏类模型将在 2030 年进入黄金时期。

AI 在各产业的演进过程，图源：红杉资本

而在用户体验侧，采用 AIGC 带来体验升级的用例倒是更先被推出。

米哈游的力作《崩坏：星穹铁道》就上线了一个“图生图”的 AIGC 工具“模因共振机”，玩家可以上传图片生成独特风格的“三月七”。

图源：崩坏星穹铁道

这个设计引得玩家们争相尝鲜，并在社交网络的传播中为游戏增加了热度。

本文将聚焦用户侧体验升级，看一下目前 AIGC 在休闲社交游戏场景的表现。

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Human or Not？

伴随着 ChatGPT、Midjourney 及其他 AI 工具的快速革新，越来越多基于 AI 技术的玩法开始出现，最常见一个方向便是——模糊人类和 AI 的边界。

比如，小游戏“Human or Not？”。游戏规则十分简单，进入游戏你便可以跟系统分配的匹配者聊天；聊够 2 分钟后，猜测对方是人类还是 AI；随后系统会马上为你揭晓答案。

图源：Human or Not?

该游戏由以色列大语言模型公司 AI21 Labs 发布，是其将新一代人工智能推向大众的一种方式，也是面向公众的一场大型“图灵测试”。近期，该公司宣布完成了 1.55 亿美元的 C 轮融资。

目前该项目已经结束，AI21 Labs 对全球各地超过 200 万用户的 1500 万对话进行了分析，68% 的用户可以准确识别出对话方是人类还是 AI。

用户最常问的问题，图源：AI21

在社交网络上，参与者们积极地分享自己的辨别方式，大家普遍认为：AI 不太会犯拼写、语法错误，不太使用俚语；AI 对时下发生的热点事件不太敏感，或者无法对于某些很私人的感受类问题给出个性化回答。

不过，这些 Tips 却不总是有效，因为 AI21 已经针对它们提前做好了防备。

AI21 使用了自研基础模型 Jurassic-2，以及 GPT-4、Claude 等大语言模型。模型对俚语进行了专门训练，甚至会故意打错单词或者少打单词；经过海量故事训练，大部分的 AI 都掌握了“编造”自己性格、人设、信念等个人信息的能力；并且，所用模型都已经联网，了解时下新闻对他们来说也不是什么难事。

最终，当对面是人类时，用户的辨别准确率为 73%，高于对面是 AI 的 60%。可见 AI 在“混淆视听”方面还是技高一筹的。

AI 技高一筹，图源：AI21

另一个简单的小游戏也曾红极一时，那就是识别图片中哪张是真实的人类，哪张是 AI 画图，如下图示。

图源：Which Face is Real?

我第一题就答错了，感兴趣你也来试试。

这个项目来自华盛顿大学的网红课程“Calling Bullshit”，略显粗鄙的课名之下，两位教授通过严肃系列课程抵制对现实置若罔闻的“胡说八道”并提醒人们关注对 AI 技术的滥用现象。

事实上，该课程开设于 2017 年到 2019 年，采用的 AI 图片来自英伟达的 StyleGAN 人脸生成算法，而非现在大热的扩散模型，但依然非常具备迷惑性，并且当年在 Reddit 上传播火爆。

以上两个小游戏都是对 AIGC 的浅显应用，本质上是发挥 AIGC “以假乱真”的能力。也因此，相对来说很难长时间作为单独存在而吸引用户关注。

不过，把它们作为社交泛娱乐应用的“挂件儿”应该不失为一个有意思的尝试。

在移动互联网时代，轻巧的休闲小游戏，试错成本低，开发难度小，借助社交传播还可能做成爆款，无疑是 AI 落地较为合适的品类。

想象一下，以上基于 AIGC 的小游戏，加上榜单、城市排名、PK 等机制，就会变成下一款“羊了个羊”，可以内置在社交娱乐应用中作为丰富玩法和体验的手段。

比如，在基于融云 CallPlus SDK 实现的 1V1 社交场景，接入有趣的双人游戏，可以帮助用户破冰，提升趣味性。对于应用开发者来说，这也是拉长用户使用时长，提升用户留存的有效手段。

再如，在所有社交娱乐 App 标配的 IM 聊天场景，接入互动游戏，可以大幅度提升 IM 聊天场景中的用户粘性、在线时长，优化社交体验。

而融云灵活的接口设计，可以支持开发者方便快捷地接入适配场景的各类休闲游戏。

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Almost Human？

在人们对 AI 进化终点的畅想中，未来或许可以通过 AIGC 技术生成一个由 AI Agent 构成的虚拟世界。

近期，复旦大学 NLP Group 发表了论文《The Rise and Potential of Large Language ModelBased Agents: A Survey》，对 AI Agent 的历史和现状进行了综述。

关于 AI Agent，目前尚缺定义共识，但一般指在人工智能模型驱动下，具有反应能力、社交能力，且具备自主性的智能体。

论文提出了基于大模型的 AI Agent 的工作框架，包含 Brain、Perception 和 Action 三个部分，且可以在与环境的交互中不断获得反馈。

AI Agent 工作框架，图源：Fudan NLP Group 论文

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而在此前，斯坦福大学的论文《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》对 AI Agent 的相关实验已经引起了轩然大波。

论文中，研究人员创造了一个虚拟小镇“Smallville”，里面包括住宅、学校、公园、餐厅等场所，活动着 25 位完全由 AI 控制的居民。在与论文一同发布的演示视频中，观众能看到每个 AI 居民的姓名、状态和对话泡泡。

小镇概览，图源：《Generative Agents》

在设置好了基础的建筑属性和人物参数后，每一个居民都有自己独特的身份，AI 居民们在这里开始了符合现实逻辑的“生活”。

AI 居民 John Lin 的早晨，图源：《Generative Agents》

更重要的是，他们的生活不是一成不变的。AI 居民们会自主制定日程并执行，对突发行为作出反应。伴随某一个随机事件的发生，他们的交互也发生了变化，并创造出了新的记忆和行为。

并且，根据论文，人类用户也可以进入其中跟 AI 居民互动。

论文作者之一 Joon Sung Park 表示，游戏将可能是其研究成果首先得到应用的领域。

这一能力如果在一些开放世界类游戏中落地，生成更具有自主性和拟人性的 NPC，将给玩家带来独一无二的游戏体验，或许将对游戏行业产生颠覆性的影响。

比如，在《梦幻花园》这样的生活模拟类游戏中，如果你身边那个负责任务提醒的管家能跟你对话，并且根据你们此前的会话内容来跟你交流，体验无疑可以上一个台阶。

或者在悬疑剧情、密室逃脱、身份推理等更强调创造性、娱乐性的游戏场景中，NPC 不是机械化地听从命令，而是拥有一定自主性，宛若另一个平行世界真实存在。

这方面目前已经有一些代表作了，比如密室逃脱类游戏《病娇 AI 女友》。

图源：病娇 AI 女友

这款游戏的主线任务是逃离病娇女友的房间，开局便是玩家被关在一个有厨房、客厅等房间及电脑等道具的密室中。

当然，房间里还有一位深爱你的病娇女友。

作为二次元属性之一，病娇是占有欲极强的“疯批”爱人特质。所以，一个密闭空间，一个想方设法不舍你离开的精神状态堪忧的女友，就构成了一个恐怖本的基础。

这之中，NPC 女友的表现和反应就成了游戏内容的核心。而游戏中的女友是用 GPT 驱动的，玩家在打开游戏时需要接入 GPT 的 API 才能启动。

这带来了出乎意料的效果，比如，玩家可以说服女友放自己离开，也可以在寻找逃脱办法的过程中问女友一些问题。她心情好的时候可能会透露一些线索，心情不好的时候则会出离愤怒让情况更糟糕。

不同于路线、关卡、对白都完全写死的游戏，基于 AIGC 的 NPC 可以根据玩家的自由输入给出完全不一样反应和互动，让对话和剧情随机起来。

这样，玩家玩每局游戏的体验都有惊喜，成功逃脱或者未能逃脱的方式和原因都是特别的，游戏就产生了可供反复体验的随机性与多样性。

这款游戏一经发布就让很多玩家迅速“上头”，YouTube 和 B 站上的体验视频播放量已有数千万。而其制作仅用时三周，由两位制作人联合完成。

根据游戏行业的一份千人规模调查，99% 的玩家认为高级 AI NPC 会对游戏玩法产生积极影响，78% 的玩家愿意花费更多时间在这类游戏上，而 81% 的玩家愿意为此花更多钱。

下一代游戏的评判重点将基于体验的沉浸感和趣味性展开。而大语言模型将赋予游戏 NPC “说人话”的可能，让游戏玩家和 NPC 展开智能、无预设脚本的对话。

尤其是对于重剧情玩法和社交体验的休闲游戏品类来说，这将创造全新的玩家体验，进而推动品类创新。

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