当新兴科技巨头OpenAI推出的聊天式机器人ChatGPT横空出世，生成式AI（人工智能）、大模型迅速扩张至各行各业。站在科技前沿的游戏行业，不可避免地掀起了“游戏+AI”的浪潮，如何看待新兴的大模型技术，又该如何调整自身顺应技术浪潮的方向？

近期，澎湃科技对话巨人网络集团股份有限公司（以下简称“巨人网络”）AI 实验室负责人丁超凡。巨人网络集团AI 实验室成立于2022年底，2023年以来，该公司董事长史玉柱曾多次强调，AI对未来有巨大影响。据了解，史玉柱在巨人网络内部讲话纪要中明确表示，“游戏+AI”会是大势所趋，也是未来该公司的重点布局所在。他认为，未来游戏行业的第一个出路就是“游戏+AI”，AI能把玩家进行细致分类，为每一位玩家打造不同的玩法，匹配不同的数值。该公司是国内游戏行业首批完成备案的企业之一。

丁超凡认为游戏公司做角色扮演大模型有先天的优势，有场景有数据，“游戏本身就是一个极佳的大模型应用场景，我们是先有钉子再造锤子。”

以下是澎湃科技与巨人网络AI 实验室负责人丁超凡的对话：

“游戏是极佳的大模型应用场景”

澎湃科技：巨人是基于什么契机，开始研发游戏大模型？

丁超凡：主要是出于产品和用户的需要，我们是“先有钉子再造锤头”，大家都在说产品市场契合（PMF），我们已经有游戏产品，这就是很好的大模型垂类场景。

澎湃科技：你们研发大模型具体有哪些优势？

丁超凡：我们最核心的优势是数据。巨人网络到现在已经有20年的历史，积累了大量的数据，可以帮助我们大模型研发速度更快。从2023年七八月开始准备，决定开发大模型到组建团队，再到项目初步成型，我们用了大约半年的时间，在2024年2月完成大模型GiantGPT的备案。

澎湃科技：用了大模型技术后，游戏产品有了什么变化？

丁超凡：加入大模型后，主要的亮点在于游戏的角色演绎、情景推理还有Agent（智能体）的长期记忆。首先，在角色扮演这部分，大模型让角色有了不同的说话风格，让游戏角色实现拟人化，达到千人千面NPC的效果。比如张飞的形象是粗犷的，那么特定的说话风格上可能会比较豪放。此外，大模型让游戏人物有了情绪能力，比如重复用多次问AI NPC同一个问题，NPC也会烦，更接近真实的人。

此外我们并不局限于开发智能NPC（非玩家角色）对话功能，现在已经与AI Agent结合，让游戏内AI具备长期记忆能力，Agent最终能记住玩家的喜好、性格。

其实大模型技术在游戏中的应用已经很广泛，开始能够创造新的游戏玩法。我们在一款游戏中推出了行业内首款基于大模型推理的原生AI玩法，这种玩法如果没有大模型的能力就无法存在。

澎湃科技：大模型的“幻觉”对游戏产品有影响吗？

丁超凡：这点在游戏行业很特殊，有幻觉问题对于游戏某种程度上反而是有益的，这样更随机和发散，可以为玩家每一局都带来不一样的体验。

我们现在正在探索将AI与推理社交结合应用于游戏，通过和AI对话思考、斗智斗勇，“幻觉”问题带来的模糊性反而增强了游戏的可玩乐趣，玩家对技术边界的接受度也提高了不少，同时避免了由于快速且连续推理带来的高推理成本，这是游戏领域应用AI的天然优势。

“未来两三年推理成本很可能下降百倍”

澎湃科技：你们认为，大模型商业化有哪些难点？

丁超凡：AI产品在商业化落地上面临挑战，比如有5%的重度用户消耗了85%的Token。研发成本高，仅靠少量订阅费难以覆盖成本。受限于目前的推理成本，很难面向所有玩家开放，如果要向全民开放，推理成本会是一个天文数字，而产品必须考虑ROI（投资回报率）。大模型商业化落地另外一个难点在于存在技术边界，比如在某些对于准确率要求非常高的场景，不能出现幻觉问题。

澎湃科技：你们如何解决这些难点？

丁超凡：对于推理成本，目前可以通过一些技术手段来减少硬件需求、缓解计算压力，根据具体场景选择优化策略。我们认为，未来两三年推理成本很有可能会下降百倍以上，另外目前端侧上已经有不错的适配的小参数模型。当边际成本减少，会让更多商业模式成立。我们不认为推理成本在未来会是阻碍AI商业化落地的瓶颈，要跳出传统框架去思考未来受益的业务。

现在很多行业说商业化很难落地，存在技术的边界问题等，实际上就是因为模型推理能力不够。相较通用大模型，垂类大模型在商业化上可能更好实现。我们预测，未来每个行业都有自己的行业大模型，只是时间问题。

澎湃科技：除了推理成本外，还需要哪些投入？

丁超凡：主要投入还是在算力和人力成本上。今年我们在技术上有两方面突破：AI Agent和多模态。多模态提供了更自然的人机交互形式，现在行业内还缺少一个杀手级应用产品，但我们相信这个应用一定将基于Agent所构建。

编辑/范辉