玩家投訴的機器人，竟然都是真人？｜對話超參數科技
一個理想的GAME Agent是什麼樣的？
這是帶領騰訊AI Lab開發出「絕悟AI」、「絕藝AI」的劉永升的回答，他現在的身份是超參數科技創始人、CEO。
在這家專注遊戲AI和GAME Agent的公司的觀察裡，現在遊戲裡的NPC已經能做到以假亂真。
而AI NPC只是GAME Agent的可能性之一——
GAME Agent能夠參與到整個遊戲管線中，將「智能」帶入遊戲設計，進一步推動AI原生遊戲的誕生。
在量子位「365行AI落地方案」中，劉永升和超參數科技將GAME Agent的發展劃分爲了四個維度，現在的超參數已經抵達了AI Agent3.0階段。
我們將這次的直播對話進行了梳理，更多關於GAME Agent、AI原生遊戲、AI NPC的內容，讓我們一起來看看吧。
量子位：第一個問題想先從您的經歷開始，在2019年這個時間點，您是看到並且抓住了什麼樣的機會選擇了創辦超參數科技，來爲各大遊戲公司提供解決方案的？
劉永升：坦白講，我們並不是看到了什麼機會才創業。19年那會，AI還沒現在那麼火。那時候大家鼓吹“AI寒冬論”，當時比較主流的AI賽道集中在圖像處理的安防、自動駕駛領域。當時我們在騰訊做的game方向，算比較小衆的領域，但是做出了一點成績，也就是圍棋AI“絕藝”、王者榮耀AI“絕悟”。
正是做這兩個項目的過程中，我感覺遊戲賽道雖然小衆，但比較有意思，能夠直接地看到算法的優化、工程技術的優化讓AI變得更加活靈活現，有遞進式的能力的上升。對於我們做AI的人來說，及時的feedback是非常吸引人的。
我們當時也沒想過要給遊戲廠商去提供解決方案，單純覺得這個東西挺有趣的。很早之前就在內部提過一個口號，叫做「AGI in Game」。那個時候DeepMind已經在談AGI的概念了，但提的人很少。我們直觀的感受是，AI在遊戲裡面能夠表現得很像真人，「AGI in Game」或許不僅是一個idea，也是一條路，所以那時候我們就說能不能出來做AGI。
這也影響到了我們創業的使命——「打造有生命的AI」，就是想讓GAME Agent變得越來越有自主性，更具交互性，我們一直在沿着這個方向在走。
量子位：您剛剛提到，最開始就覺得做這件事情很有興趣，我們也瞭解到超參數現在也是在做一些Agent相關的工作，那到今天超參數爲遊戲公司提供的服務和合作大致都有哪些方面呢？
劉永升：我們出來後發現要考慮柴米油鹽，還是需要去做落地。當時比較容易落地的，也比較快被大家接受的，就是給一些大型的PVP遊戲去提供類似AI隊友或對手的服務。這是我們最早進行商業化、效果也不錯的合作。
後面我們發現在PVE中也有不錯的應用。PVE中的AI算是一種比較新鮮的東西。以前，大家會覺得PVE跟AI沒什麼關係，很長一段時間內我們也是這麼認爲的。後來我們深入到行業裡面，發現PVE策劃要準備非常多的關卡，特別是一些偏動作類遊戲裡的boss的走位或者動作等，整個製作的代價是非常大的。
在設計階段，通過跟AI的結合，讓AI訓練AI，讓它模擬玩家去闖關、打boss，可以很好地評估關卡設計得是否合理，是不是能滿足策劃要的用戶心流體驗。用戶的心流或者手感，是沒辦法量化的，但是AI在這方面可以發揮很大的作用。這是我們和深度合作的遊戲團隊共同探索出來的。
第三，我們還在做一些AI+game相關的探索。目前以一些大型的商業化遊戲爲主，也在跟一些小體量的Indie Game做探索。比如說把我們的NPC應用上去，做一個偏動態的世界，需求端看起來很吸引人，但實際上供給端要實現，技術挑戰挺大的。
量子位：今天超參數其實是算中國最大的第三方AI NPC的供應商了，包括這兩年AI NPC這個話題也一直很火，爲什麼AI NPC的業務能從遊戲業務中獨立出來？
劉永升：去年3月，我們發佈了《活的長安城》demo，裡面所呈現的NPC的形態吸引了業內的關注，確實不少人來問我們，但說我們是最大的NPC供應商還不敢當，感謝大家的認可。因爲不管是長期的趨勢還是我們自己的規劃來看，還有一些關鍵體驗處於技術攻堅期。我們目前算是從GAME Agent的2.0走到了3.0：2.0主打一個擬人性，3.0的互動性、自主性、多樣性都會更強。
爲什麼NPC的業務能夠獨立出來？
主要是兩種情況。第一，一些小體量的遊戲跟NPC做交互，國內外都有，比如模擬女友交互的，我們內部會把它看成是類似這種斯坦福小鎮的變種，體量小的遊戲可能在短期內比較容易吸量，但就是後續內容會比較難以爲繼；第二，大型的平臺型遊戲，本身體量很大，它會去借助NPC這樣一個新的體驗，結合運營或活動去做一些偏外圍的玩法，給玩家一些不一樣的體驗。
我們做的介乎這兩者之間。我們希望能夠往前走一步，但不會一開始就去做一個大體量的遊戲，畢竟AI本身有風險。AI的風險會加劇遊戲的風險，越是大體量的遊戲對風險的管控其實是越嚴格的，它很難去接受當前AI帶來的一些不確定性。我們做NPC還是希望解決一些更中長期的問題，而不是說玩家進來玩了一會就走了這種一波流的東西。
量子位：不同遊戲中使用的AI NPC技術會有什麼區別嗎？
劉永升：這裡可能存在一個認知上的gap。我們一直在做GAME Agent，內部沒有“不同的遊戲品類搞不一樣的技術路線”的說法，我們一直沿着GAME Agent進化的主線在推進和打磨我們的技術。核心依據是GAME Agent的主線如何演進。
最早我們的GAME Agent只能去理解簡單的2D場景，比如像棋牌或者其他一些更簡單的場景；慢慢地發展到複雜2D，比如MOBA；然後再從複雜2D到簡單的3D，像現在主流的吃雞遊戲，從環境來看，我們內部會把它歸爲簡單3D。再後來，它能夠適配一些更復雜的3D縱深場景，更爲複雜。
外界或者客戶能夠直接感受到的是品類，但我們內部其實是非常清楚堅定地依託GAME Agent進化的主軸在做，但在它不同的階段，我們會結合商業化場景，做一些規則適配或簡單規則的改造，去適配不同品類。
量子位：在您的描述當中，其實這個AI NPC和我們所理解的AI隊友或對手，在技術層面上是很像的。那在AI隊友或者對手這件事上，遊戲公司會追求GAME Agent更像人類的反應，還是像機器人一樣更全面、更高手一些的效果？
劉永升：從過去大部分的落地經驗來看，特別是2020年到2023年，擬人性是很重要的，遊戲場景中GAME Agent要有更擬人的行爲、行爲模式、反應甚至是強度，它要接近人。
我們之前還做過很多圖靈測試，發現一個挺有趣的點，玩家很多時候會投訴說自己跟很多機器人在玩，但真正去查的話，會發現這些他懷疑的機器人都是真人。
尤其是2024年之後AI發展非常快，玩家對AI會有更高的要求。以前你感覺AI就是機器人，行爲呆板，模式也比較簡單。後來擬人性的AI出來，玩家感受到了AI的進步，那2024年之後玩家或遊戲方會有更高的要求，會希望AI能夠帶來不一樣的體驗，不是簡單的擬人，而是希望AI有更強的互動性，支持多模態交流，有更豐富的行爲。
量子位：在技術上，是怎麼實現讓一個AI Bot或者是一個GAME Agent更像人類的？
劉永升：Agent要體現出有生命的話，主要是要滿足兩方面：一方面是autonomous（自主性），Agent能根據實際情況和環境做決策，另一方面是interactivity（可交互），它能夠跟玩家、跟其他Agent、跟環境有互動的能力。我覺得得從這兩個維度不斷提升。
現在大多數Agent在autonomous方面挺強的，能夠在比較複雜的場景下做出非常好的決策。但現在的AI在可交互性方面還是偏弱，一些Agent只是把簡單的語音或視頻作爲input放進去，這些還不夠。GAME Agent在交互方面還有非常多的東西要去推進。
量子位：在您的設想當中，未來的Agent有沒有具體一個形象？
劉永升：如果有一天你分不出來跟你互動的是真人還是AI，這可能是一個比較終極的目標吧！其實這個是比較難的，比單純的對話難，對話現在某種程度上來講，可以認爲是已經通過圖靈測試的，但是把互動性考慮進去的話，很多維度的輸出以及多種維度輸出之間的一致性，挑戰很大。
量子位：最終如果所有的NPC或者是Bot他們都變成很優秀的Agent，那我們的在線遊戲是不是就會變成了AI夥伴和人類在虛擬世界中見面？
劉永升：後面會怎麼演進，現在還比較難看到終點。我個人，包括跟一些遊戲界的一些朋友去聊，覺得大趨勢是這樣的：現在生活中，手機智能了，汽車智能了，傢俱也變智能了，什麼東西都越來越智能，現在遊戲作爲一個用戶花比較多時間去體驗的一個東西，那他也會希望遊戲裡面的角色或者是一些NPC也“智能”。這是一個自然而然的訴求。
這樣的話，未來遊戲角色跟玩家產生羈絆，就不像之前是通過他的人物設定、精美的建模、吸引人的劇情，而是“智能”這個新維度。因爲Agent有記憶、能推理，會讓玩家的遊戲體驗完全不一樣。這是底層的變化。底層基礎能力的增加，上層會迭代出什麼樣的機制，現在比較難想象，但值得期待。
量子位：AI NPC中的每一個NPC都需要特別定製嗎？
劉永升：NPC本質就是GAME Agent。NPC遊戲落地的時候，相當於Agent智能去分不同的level，可以簡單理解爲NPC的數量很多，但是不需要每一個的智能level都很高。否則，實驗成本或是延時各方面很難去支撐。這個是理論和實踐之間必然要克服的。
NPC會分類別、分層級，層級最低的NPC是不需要特別花時間的，批量生成就可以，可能會改一些它的設定。重要性高的NPC可能就要定製。
量子位：定製化的NPC通常會定製它的哪些要素？
劉永升：比如說像人設，交互，這些東西都要有的，我們還會有一些比較獨特的東西，比如關係鏈。我們會重點實現一些high level的NPC跟其他成員的關係，誰是誰的師傅，是誰的老婆，關係走向……這些會影響到AI未來的決策，這些是要去定製的。
量子位：您覺得我們現在推崇的「AI-native Game」和「遊戲+AI」之間的區別是什麼？
劉永升：這個定義很難，AI原生遊戲是不是成立，我沒辦法去給定義和標準。但至少有一個點是可以去探討，AI人員是不是深度融入到整個管線裡。
以前，AI同學跟遊戲管線沒什麼介入，遊戲項目的PM就按照遊戲各個模塊把時間各方面都安排出來，向前推進，只是到了某個階段，他把一些需求提出來，讓外部的AI同學去實現，把這個認爲是一個遊戲AI。
但是AI遊戲的話，可能是PM先拆分需求。有些需求，需要AI同學交付東西，AI的交付會限制到下游的安排。我們現在也這麼幹的，但這樣幹代價很大，因爲AI有很多不確定性的東西，給現有的遊戲管線和項目管理帶來很大挑戰。
量子位：您之前有提到說這個AI遊戲必須要從底層架構來開始發揮作用，製作AI-native Game的過程當中，從底層架構開始的第一步是什麼？
劉永升：以設計角色爲例，傳統的那一套是考慮它的小傳、建模、交互、動作、特效或者劇情。我們現在更關心的是“智能”這個維度，短期記憶或長期記憶、對環境的感知、做哪些動作去改變環境等等，這些東西會成爲管線的一部分。角色越智能，用戶越有可能獲得更生動、更豐富的體驗。
量子位：您認爲遊戲中是否需要不斷提高NPC的地位或者說權重呢，應該在哪些方面提高，以及這些方面對於AI-native Game來說意味着什麼？
劉永升：我覺得這個事情不急，也不見得說就是提高NPC的權重。現在很多人會把AI遊戲跟讓NPC變得更智能等同起來，但我對這種想法或者概念等同持保留意見。AI技術出現，讓新的玩法或者新的機制出來，這個概率是比較低的，但我認爲AI跟遊戲的結合確實能夠帶來新的體驗。
AI跟遊戲的結合，不是說簡單提高了NPC的地位。智能的NPC是一個元素，好比煮菜，以前可能只有四個原材料，你做出的菜就是這樣，現在多了一個原材料，至於你能炒出什麼樣的菜，那要看廚師的天賦了。
量子位：現在的遊戲都是由製作者把控遊戲的設計方向。那麼如果一個遊戲完全由AI來生成、主導劇情的話，它是否會提供一些大量的無關信息，使得我們感受這個作品的時候會覺得有點冗雜呢？
劉永升：你這個問題問的非常好。以前很多人問我：“現在不是有很多武俠小說的文本，未來能不能有一個AI技術，只要輸入武俠小說的文本，就能夠把整個武俠的東西演繹出來。”
我們內部就討論了這個問題，以《射鵰英雄傳》爲例，很好看，很精彩，情節也非常引人入勝，但是如果用AI去模擬仿真出來，天天看到郭靖跟黃蓉做一些很瑣碎的事情，這是你想要的射鵰英雄傳嗎？極端一點，洗臉刷牙這種日常瑣碎的東西也要嗎？很多人去暢想智能NPC帶來的比較大的變化，就是產生更多的內容。
我們希望從底層能夠涌現出有意義的東西。大多數人的想法是top-down這樣一個結構。top-down做起來挺累的，資源消耗大，特別是它內容體量做的比較大的時候，維護成本很高，改動或是更新都挺難的。而完全bottom-up，也基本上不可能帶來好看又無窮無盡的內容。完全讓AI隨機模擬仿真的話，它涌現出來內容一定是極其枯燥無聊的。
智能NPC要讓整個遊戲的體驗不一樣，一定是需要top-down跟bottom-up更好地結合起來。上層需要策劃文案，把握主要的故事情節；關鍵節點肯定要制定出來。底層有智能的AI，上層有相對確定的故事框架，AI可以更好地去演繹。
你不能只給它一個起點，如果只有一個起點，其他所有的東西都亂動的話，其實它完全是無序的。你給他若干個節點，從A到B到C到D到E到F，那至於A跟B之間、B跟C之間，讓AI去涌現一些隨機性，是比較可行的。ABCDEF條線是否精彩或者引人入勝，還是需要人去保證；在這個過程當中，AI會起到一定的幫助。
量子位：相當於這樣又能夠保證遊戲可玩，又能通過AI提供豐富的內容。
劉永升：上層還是要人蔘與。如果未來底層的NPC能力越來越強的話，相當於他能夠去給到上層更大的自由度，上層就能夠創造出更復雜的劇情，讓跌宕起伏的劇情有了技術支撐。
爲什麼現在的劇情遊戲製作起來很吃力？因爲最頂層到最底層都要寫得清清楚楚，它都是腳本驅動的。腳本驅動很複雜，機制也很龐大，但當內容疊加很多的時候，它的靈活性就沒了。而智能NPC能夠提供一個大力度的可控的東西。
量子位：讓我們回到一個行業的視角，您爲什麼會覺得遊戲會是受生成式AI改變最大的行業，AI在遊戲行業的重要性和其他行業相比有什麼不同？
劉永升：其他行業我也不懂，到現在爲止做GAME Agent可以較好地讓像我們這樣的小團隊不斷迭代。GAME Agent在遊戲場景落地，能不斷收集到用戶交互反饋，這對我們來說是非常寶貴的，feedback可以讓AI不斷提升它的可交互性和自主性。我們的週期比較短，而且相對可控，這可以讓我們的注意力更加集中在Agent本身。
量子位：很多說法是在強調說遊戲這個場景裡面數據的多樣性，數據又多、質量又高，比較適合去訓練這種模型。
劉永升：遊戲場景確實複雜，我們在實戰中就發現在一些複雜場景中Agent的應對和表現讓人歎爲觀止，非常了不起，很多東西可能我作爲一個人都做不到。這可能也是AI技術給遊戲和遊戲代表的數字世界帶來的驚喜吧。
量子位：您在遊戲行業這麼多年以來，是否有見過或者期待出現什麼樣的技術，能夠在遊戲行業中有里程碑一樣的效應，讓人印象深刻的感覺？
劉永升：雖然我們現在成天跟遊戲團隊合作，但我們本質上是一家AI公司，遊戲是我們Agent落地的主要場景。回過來說AI技術的發展，並不是單純的技術進步給某個行業帶來milestone，而是要和“人”，也就是有想法的團隊發生化學反應，才能帶來真正不一樣的變化。
顛覆式創新和技術革命出現的概率是比較低的，我們能做到的就是確保實驗樣本多，這樣一來，即使乘以一個比較小的成功概率，好的創新也是有機會出來的。現在還是要前往深水區去做更多探索，之前一些小體量的、簡單的嘗試，更多是運營向的嘗試，後面要往內容和體驗這些更爲深度的方向去嘗試。
量子位：大模型出現以後，搜索行業幾乎被徹底改變了。那麼您覺得大模型這輪技術的發展，對遊戲行業有達到這樣巨大的影響嗎？
劉永升：首先我不是特別同意大模型徹底改變了搜索這件事，的確很多人會用基於大模型的搜索，但像Google這種工具還是能夠滿足大多數人的大多數日常需求的。
至於大模型對於遊戲行業的影響，個人覺得還是要找到結合點慢慢推進吧。AI對遊戲影響的傳導也是有一個鏈路的，首先可能是在一些成功的大體量的商業化遊戲中融入一些AI特色和調性的東西，用戶反饋好以後，有AI特色的大體量遊戲多了，會逐漸傳導到PC Game、Steam Game。
量子位：今天最後的一個問題，想請您來分享一下站在當下這個節點，您認爲未來的Agent、AI是朝着什麼樣的方向發展的，超參數現在是用什麼樣的方式在這條道路上走的？
劉永升：我們的想法其實一直沒變，未來一定會有越來越多Agent走進人的生活，就像《星球大戰》一樣，有各種各樣的生物，人形的、機器的、動物的等等和諧共存。現在已經有越來越多的機器狗，未來還會有越來越多的C端機器人，GAME Agent也會走出虛擬環境進入現實世界。
實現的層面，是有一個過程的，我們內部是劃分了4個階段，AI Agent1.0到AI Agent4.0。
2020 年之前，還是AI Agent1.0，Agent主要應用於競技領域，具備一定的智能水平來參與遊戲競技，但能力相對較爲基礎和單一。2020到2023年是AI Agent2.0，AI的競技能力和適應性不斷提升，並且開始向擬人化方向發展，在遊戲中的行爲和表現更加接近人類玩家，實現了從2.5D到3D再到3.5D遊戲環境的跨越。3.0就是我們現在這個階段，擬人性往多樣性發展，持續提升自主性和互動性，讓Agent可以帶來差異化、人性化、個性化的體驗。
AI Agent4.0階段的話，Agent會是一個虛實結合的狀態，GAME Agent有很大概率從遊戲走進現實，最終實現我們一直描繪的10億人跟100億AI共同生活的世界。
—完—