生成式AI（人工智能）和大模型技术的快速发展，正在深刻改变着各行各业，游戏行业也不例外。近年来，游戏行业掀起了“游戏+AI”的浪潮，而大模型技术的应用则为游戏带来了前所未有的革新。那么，如何看待大模型技术在游戏领域的发展趋势？游戏公司又该如何调整自身，顺应技术浪潮？
近日，澎湃科技（www.thepaper.cn）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，该公司董事长史玉柱曾多次强调AI对未来游戏行业的重要影响。史玉柱在内部讲话中明确表示，”游戏+AI”将是未来游戏行业的发展方向，也是巨人网络重点布局的领域。他认为，AI能够将玩家进行细致分类，为每位玩家打造不同的玩法，匹配不同的数值，从而提升游戏体验和玩家的参与度。巨人网络作为国内游戏行业首批完成备案的企业之一，在AI技术研发方面也走在行业前列。
丁超凡认为，游戏公司在研发角色扮演大模型方面具有先天的优势，既有场景又有数据。他表示，“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：巨人网络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”。我们已经有游戏产品，这本身就是很好的大模型垂类场景。
澎湃科技：巨人网络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。巨人网络拥有20年的发展历史，积累了大量数据，能够帮助我们快速进行大模型研发。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：运用大模型技术后，巨人网络的游戏产品有哪些变化？
丁超凡：加入大模型后，游戏的角色演绎、情景推理以及Agent（智能体）的长期记忆等方面都得到了显著提升。首先，在大模型赋能下，游戏角色拥有了不同的说话风格，实现了拟人化，达到了千人千面NPC的效果。比如张飞的形象是粗犷的，那么他在特定场景下可能会使用比较豪放的语言。
此外，大模型赋予了游戏人物情绪能力，比如玩家重复询问AI NPC同一个问题，NPC会表现出不耐烦的情绪，更接近真实的人类反应。
值得一提的是，我们并不局限于开发智能NPC（非玩家角色）对话功能，现在已经将AI技术与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、性格等信息，从而实现更为个性化的游戏体验。
其实，大模型技术在游戏中的应用已经很广泛，能够创造新的游戏玩法。我们在游戏产品中推出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实现。
澎湃科技：大模型的“幻觉”问题对游戏产品有影响吗？
丁超凡：这个问题在游戏行业比较特殊，大模型“幻觉”问题在某种程度上反而是有益的，因为它能够增加随机性和发散性，为玩家每一局游戏带来不一样的体验。
我们目前正在探索将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是游戏的乐趣所在，玩家对于技术边界的接受度也得到了提升。同时，由于游戏场景的特殊性，AI在快速且连续推理时的成本也相对较低，这也是游戏领域应用AI的一个天然优势。
“未来两三年推理成本很可能下降百倍”
澎湃科技：您认为，大模型商业化有哪些难点？
丁超凡：AI产品的商业化落地面临很多挑战，比如一小部分重度用户的token消耗量占据了大部分。同时，研发成本高，仅靠少量订阅费很难覆盖成本。受限于目前的推理成本，我们很难面向所有玩家开放，如果要向全民开放，推理成本将会是一个天文数字，而我们的产品必须考虑ROI（投资回报率）。此外，大模型商业化落地另一个难点在于技术边界，比如在某些对于准确率要求非常高的场景，不能出现幻觉问题等。
澎湃科技：巨人网络如何解决这些难点？
丁超凡：针对推理成本问题，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，此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，更多商业模式将会出现。我们不认为推理成本在未来会成为阻碍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。
很多行业都说商业化很难落地，存在技术边界问题等，实际上是因为模型推理能力不够强大。与通用大模型相比，垂类大模型在商业化方面可能更容易实现。我们预测，未来每个行业都会拥有自己的行业大模型，只是时间问题。
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