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當下,人工智能作為一項前沿話題,正在快速發(fā)展和廣泛應用于各個領域。然而,由于AI作為一門交叉學科,橫跨自然語言處理、模式識別、圖像識別、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等多項技術領域,其技術復雜性和專業(yè)性,一般人很難對其有全面準確的了解。針對這一情況,【數(shù)說AI】欄目基于由云商會發(fā)起,SDEP組委會統(tǒng)籌運營 【粵港澳AI智庫】專家資源庫,通過每期與不同AI專家的對話,旨在為大眾、從業(yè)者提供一個了解AI領域的平臺和機會。讓商協(xié)會和會員企業(yè)能夠更加深入地了解AI技術的最新發(fā)展、應用場景和未來趨勢。
7月4日,數(shù)說AI迎來首期嘉賓,跨平臺手機游戲開發(fā)商:拉闊游戲的CEO黃嘉升做客現(xiàn)場。在訪談現(xiàn)場,黃總和主持人分別從AI在游戲的應用工具和渠道 、AI游戲應用的誤區(qū)和建議及AI加持下游戲的發(fā)展進行了深刻探討。面對AI如今的發(fā)展,黃總從游戲從業(yè)者的角度出發(fā),表達了自己的看法。
AI在游戲的“落地”與“扎根”
Q:在游戲開發(fā)領域,AI技術的應用日益廣泛。您覺得AI是如何改變游戲設計和開發(fā)過程?
黃總:我個人認為,AI技術在游戲開發(fā)領域的應用,還沒到廣泛的程度,其在應用上還有很大的空間。AI在22年底開始出圈后,的確引發(fā)了各行各業(yè)對于使用 AI的討論和探索,當然也包括游戲業(yè)在內。以拉闊來說,我們是從 23年才開始從降本增效的角度去探索一些片段式的應用場景。主要用在游戲內容翻譯和外包美術需求的前期設計定稿流程。在過去,美術需求是通過文字、舉例圖片或視頻組成的文檔,然后外包方幾天之后,拿出幾個設計原型草稿跟我們開會確認,如此反復直到我方接受設計稿,才能進入制作流程。這個溝通周期,通常都是用周為單位,小需求快則1周,大需求慢則3至4周�，F(xiàn)在有文生圖的 AI 工具輔助,我方策劃半天左右,就可以直接拿出自己滿意的設計原型圖(配合美術文字需求文檔),跟外包方做一次溝通確認即可。外包方次日就可以進入制作流程,大量節(jié)省前期的需求準備和需求確認的溝通成本。
Q:其實有了解到您這邊AI的應用更多的是在美術和翻譯環(huán)節(jié),請您分享一些在采用AI進行游戲翻譯時的成功案例,以及所采用的具體技術和方法。
黃總:在這里我更想分享的是我們在使用 AI進行游戲翻譯中遇到的問題以及我們的解決方向,這個或許更有價值。目前我們使用的技術就是直接調用 LLMAPI,通過 Prompt完成切片內容的指定語言的翻譯輸出。但我們也在反思,已經存在于市場一段時間的翻譯 API接口,或許有更高的輸出質量。只是因為我們產生翻譯需求的當下,剛好碰上 AI出圈,所以就優(yōu)先選擇了用 LLM去解決需求的方向。
回到我們使用 LLMAPI嘗試上,有遇到以下幾個問題:
● 內容切片后,不同的切片中的相同的原文的輸出結果不一致
● LLMAPI對輸入內容的審查機制
● 怎樣向策劃提供一鍵翻譯的功能等等
總而言之,蠻多都是要從工程的角度而不是從 LLM的角度去解決。
AI如何克服“水土不服”?
Q:當今市場上各類游戲數(shù)量眾多,競爭壓力巨大。請問AI在游戲推廣和粉絲運營方面的優(yōu)勢在哪里?如何通過AI技術的加持,讓游戲脫穎而出?
黃總:我覺得AI作為誰都可以馬上著手使用的工具,它只是提高了推廣和運營的效率而已,優(yōu)勢只在于誰更早開始去使用他。對于AI 技術的加持,目前常見于文案和素材的快速產出、智能客服、粉絲分類、粉絲行為分析和預測等等,這些都是大有可為的。
Q:結合您目前的應用,您目前用的AI工具有哪些?可以跟大家分享一下使用的優(yōu)勢和建議。
黃總:目前我們用得最多,是 Azure的 GPT3.5 API,用于翻譯和給內部提供類似于 ChatGPT的功能,畢竟直接使用 OpenAI的 ChatGPT的門檻還是挺高的。還有就是Slack上的 Claude、MJSlackBot(Midjourney AI-powered),當然也少不了部署給內部使用的 StableDiffusion,還有 Jina的PromptPerfect。
工具的選擇和使用方式,不同團隊會有不同的需求和習慣。我們自己會優(yōu)先選擇能整合到 Slack的AI工具,方便團隊的協(xié)助和溝通。
另外就是,過去為我們訓練識別游戲作弊用戶模型的合伙伙伴:成都行者AI,投入開發(fā)游戲研發(fā)的AI工具有一段時間了。在美術領域已初步形成了工具鏈,包括:特定風格的文生圖、Icon生成、3D 減面,2D轉3D,游戲場景設計、場景切換等等。他們的游戲AI工具開發(fā)也不限于美術領域,還包括:AI音樂、AI玩家等工具產品,可以關注看看。
Q:對于游戲開發(fā)者,如何正確理解和應用AI技術,以及如何避免一些常見的誤區(qū)或陷阱?請給出您的建議。
黃總:我的建議是:學習學習再學習,實踐實踐再實踐。
新技術轉變?yōu)橛行У纳a力,都是困難和曲折的,從來都不會一蹴而就,太多太多細節(jié)需要面對和處理。只要你已經動手參與,就不用焦慮落后于趨勢。
說到誤區(qū)和陷阱的話,我想說,AI技術并不是萬能藥, LLM的輸出總是存在一定的不可控性,就是存在胡說八道的可能性,如果自己沒有判斷能力的問題,最好不要直接采信 LLM的輸出。
Q:在游戲AI技術持續(xù)發(fā)展的背景下,請您推薦一些有效的資源了解途徑,供游戲研發(fā)者和愛好者了解和掌握AI技術的最新動態(tài)。
黃總:我自己主要從即刻上,關注自己認可的人,獲得最新的 AI 資訊和動態(tài)(不限于游戲相關的AI的資訊,游戲類AI資訊其實不太多)。
當然,關注咱們【數(shù)說AI】 欄目也是很有必要的,哈哈。
另外,有一些熱心人整理的資訊站,也是很值得關注的,例如:
@乾坤之廣的AI資訊日報(notionpage)
@熵時的AiMapPro.com
@江天Tim的微信公眾號有新Newin
以上都是即刻的ID
Q:面向廣大游戲開發(fā)和設計人員,您如何評價人工智能與人類創(chuàng)造力的關系?在游戲開發(fā)中,如何平衡利用AI技術與發(fā)揮人類獨特創(chuàng)意的價值?
黃總:我認為是互相促進的關系吧。一方面,目前的 LLM 通過人類已有知識的訓練而涌現(xiàn)的智能,是局限于舊知識的,并不會創(chuàng)造出新的知識。但它非常全面,對個體人腦起到非常好的補全、也能通過隨機的拼接出新的創(chuàng)意,為人類提供創(chuàng)意的啟發(fā),大大激發(fā)了人類的創(chuàng)造力。但這些隨機拼接的創(chuàng)意,是需要人類甄別、選擇和驗證,才會沉淀成新的知識。沉淀下來的新知識,會在下一輪的 LLM訓練被 AI吸收,形成類似數(shù)據(jù)飛輪的效應。
而在游戲開發(fā)中,無論是目前還是將來,我認為還是游戲制作人主導這個平衡,決定 AI 技術能參與的份額的多少,畢竟 AI只是工具。
AI未來在游戲領域的路在何方?
Q:當下鑒于AI應用的加持,后續(xù)游戲行業(yè)發(fā)展的未來趨勢您這邊怎么看?
黃總:我認為游戲類AI工具鏈會快速發(fā)展起來,大廠的資源優(yōu)勢會降低,獨立游戲的進入市場的門檻也會降低,游戲行業(yè)會更熱鬧。
Q:雖然AI技術在游戲領域已取得諸多成就,但仍有許多挑戰(zhàn)和不足。請您談談您對游戲AI發(fā)展中面臨的技術難點和挑戰(zhàn)的看法,并對解決這些問題的可能方向給一些建議。
黃總:這是個開放性的問題呀,不好回答。首先已經在路上的項目,能融合 AI 技術的空間都不會太大。我認為最大的挑戰(zhàn)在于,新項目的立項,怎樣去規(guī)劃和融合 AI 技術的應用。這不僅僅是技術問題,更是產品創(chuàng)意設計的問題。僅僅是降本增效的話,并不是游戲 AI 發(fā)展的方向。
Q:最后,請給廣大游戲愛好者和開發(fā)者說幾句鼓勵和建議的話。
黃總:學習學習再學習,實踐實踐再實踐。AI 大有可為!
一個小時的訪談時間很快過去,作為【數(shù)說AI】的首期嘉賓,黃總的訪談給我們留下許多思考。人工智能已經不再是一個遙遠的概念或一個純粹的技術問題,我們需要更多地聚焦AI對我們當下生活以及未來的影響,以積極的態(tài)度接納AI在各種場景的應用,平衡AI帶來的利益和風險。
【數(shù)說AI】,述說AI,致力于給大眾、從業(yè)者帶來更多有關于AI的資訊與思考,首期訪談已圓滿落下帷幕,作為SDEP數(shù)字賦能計劃中的重要一環(huán),數(shù)說AI欄目今后將邀請不同行業(yè)AI專家,為大家?guī)?strong>新鮮、前沿的AI動態(tài),更多活動、精彩內容回放關注云商會視頻號,掃描下方二維碼可觀看完整訪談視頻。
備注:以上觀點謹代表嘉賓個人,與云商會無關。
