当AI遇上游戏与创作，哪些想象正在成真？｜五源小酒馆Vol.29
一些灵感瞬间。
本期的内容是五源小酒馆闭门会第二期的节选。我们再次围绕"AI与内容、游戏创作"的主题，邀请了十几位来自前沿一线的创作者、开发者与研究者，围绕AI如何赋能创作、如何激发灵感、怎样落地到真实产品中，展开了深度对话。
他们既有关于未来虚拟世界的浪漫想象，也有对AI现实能力边界的清醒认知。无论是个人化叙事的构建、强化学习在剧情生成中的挑战，还是在多模态互动设计中的用户心理转变，大家的讨论充满了真诚、干货与启发。
现场观点密集，信息量超载，难以完全传送。但我们挑选出了一些"高能片段"，希望能为你打开AI创作的新视角和启发：）
灵感与创意，AI如何激发创造力
- AI的幽默感与出其不意："倒置表情的回应让人感到AI似乎已有类人理解力。"
- 创意基于用户需求理解：灵感的前提是对目标用户需求的清晰识别
- "好玩的剧情"需要张力和沉浸感，需要把AI生成的世界和有趣的剧情结合
"有时候AI会有一些出乎意料的瞬间。有一次我给它发了一个倒置的黄豆表情，它的脸就倒过来了，问我是不是在躺着打字。我回答说是，它接着说要不要也给你表演一个，然后生成了一段倒置的英文符号和语句，并将其倒置后发了过来。这种创意和幽默感非常出乎意料，这种时刻让我感觉AI似乎已经达到了与人类相似的水平。"
——科幻作家
"讨论灵感之前，我们需要明确游戏的定位和目标用户的需求。比如以三款大家都熟悉的陪伴类游戏为例：奇迹暖暖、恋与制作人、恋与深空。虽然它们看起来都是面向女性、提供恋爱陪伴感的游戏，但从创作角度来看，这三款游戏在我们团队眼中属于完全不同的类型。奇迹暖暖的本质是"养娃"，恋与制作人的本质是"追星"，而恋与深空则是"恋爱陪伴"。这三种游戏满足了用户完全不同的需求。其中，养成和追星是可以分享的，而恋与制作人和恋与深空的差别更大，一个是提供恋爱陪伴，另一个是提供偶像感的恋爱游戏。虽然它们都涉及恋爱，但需求完全不同。灵感的爆发首先要基于对目标用户群体和需求的精准定义。"
——游戏创业者
"假设我想创作一个像《三体》那样精彩的剧情，刘慈欣可能花了几年甚至十年的时间去构思和打磨这个故事，如果希望用AI来生成同等级别的世界观和剧情，可能也需要投入等量的算力才能达成这个目标。即使我们现在拥有强大的算力，想要把它们整合起来，生成一个完整、连贯、引人入胜的剧情，依然缺乏成熟的技术手段。
这就带来了一个困惑：我们现在确实可以用AI来构建虚拟世界，但'好玩的剧情'并不是一个简单的问题。如果故事平淡无奇，缺乏张力和沉浸感，玩家很快就会失去兴趣，感觉游戏玩不下去。因此，我也在期待有没有人能找到更好的方法，把AI生成的世界和有趣的剧情真正融合起来。"
——AI创业公司CEO
关于AI在游戏中的应用与设计
- 用户交互与"社会感"：用户会下意识地用命令口吻与 AI 互动
- AI"人格化"提升付费意愿：把AI包装成人会更容易激发信任和付费
- 技术与商业化的结合：要根据技术能力判断，同时考虑前瞻性与现实性
"在 AI 游戏中，用户会下意识地用命令口吻与 AI 互动，这种"社会感"是我们以前做游戏时很少遇到的。用户在面对 AI 叙事游戏时，会天然地把自己放在上位者的位置，这种身位感可以被很好地利用，产生很多有趣的思考，我们也在探索这方面的内容。"
——AI游戏创业者
"当你把AI直接作为一个服务提供给用户时，愿意为此付费的人可能不多。但如果你反过来，把AI"包装成一个人"，情况就完全不同了。比如说，很多人之前会用Deepseek去算命，如果你直接告诉他们这是一个AI算命服务，大家大概率不愿意付费。可如果你换一种方式，比如把它塑造成一个"算命大师"，用户就更容易对它产生信任感和互动欲望。未来AI的很多应用，可能不仅仅是"提供一个服务"这么简单，而是要通过一定的"人格化"，让AI变得更像一个对等的存在，才能真正激发用户的信任和付费意愿。"
——AI游戏创业者
"AI游戏也是要根据技术去做考量，既需要前瞻性，也离不开对当下技术能力的真实判断。产品得适配当下技术水平供给的能力，并实现一定程度的商业化，让产品能存活到大家预期的时点。过程当中可能要考验创始人对技术的判断，要有前瞻性，同时要知道什么时候该去做产业化，而不是去追求一个不切实际的东西。"
——AI游戏创业者
技术趋势与AI模型
- Agent范式的回归与趋势
- 对新模型替代Transformer的好奇与担忧
- 高效性演进："从训练高效、数据利用，到人与agent的交互效率。"
- 生成模型的局限与AGI路径，需要与世界模型结合
"今年是 agent 爆发的一年，不过我们如今认为的 agent 与以往有所不同，它更像是回归到强化学习的认知模式。输入一个状态，输出一个动作，然后通过微小的迭代不断优化，这可能会极大地减轻工作负载。而且agent 的整个推理过程都在其内部完成，就像在大脑中进行一样，最终输出动作，这个应该是今年最重要的趋势。"
——AI创业公司CTO
"从底层技术角度来说，Transformer 非常像搜索引擎，用户输入一段内容，它会将内容拆分成许多小的知识原子，进行总结、归纳和分析后再输出。这种技术在效率工具和知识获取学习的场景中非常适用，因为用户在这种场景下能够明确表达自己的需求。然而，在娱乐或消磨时间的场景中，用户的需求往往更偏向于低门槛的推荐方式，而 Transformer 在个性化方面存在局限。"
——AI创业公司CEO
"一个让我好奇和感兴趣的方向是，是否有一种新的模型可以替代需要长时间训练和推理的 Transformer 模型，实现一边训练一边推理。同时，我也担心这种新的范式可能会推翻 Transformer 架构，那有可能强人工智能会被实现，可能人的命运和AI的命运就会走向一个拐点，我是我又担心、又好奇和兴奋的。"
——AI内容平台创业者
"目前的大模型在根本上还是存在局限性的，例如，尽管通过强化学习等技术构建的agent具备一定的推理和决策能力，但它们通常无法像人类一样拥有持续的记忆更新和适应能力，模型在具体场景中的测试时适应能力仍显不足，科研上还存在缺失环节。因此，我认为生成模型需要与世界模型等其他范式结合。从生成模型的角度看，它也是通向AGI通用人工智能世界的一部分、一个组件。"
——北京大学博士生
"我觉得生成模型要尽可能追求某种意义上的高效性，DeepSeek在这方面提供了很好的例子。可以看到过去几年有一系列的演变，最初我们关注训练的高效性，现在强化学习等方式使模型对数据的利用更加高效，未来随着agent的出现，可能会出现agent与人类之间的交互，这时候会有一些有communication的高效，可能以后高效性的关注也会逐渐的变化。"
——AI Reasercher
技术落地与产品构建
- 基于AI的UGC更关注技术挖掘，而非题材新颖
- 多模态的不可能三角问题：效果、实时性、成本三者难以兼得
- 代码自动化与技术焦虑
- 产品别一味追求新，要选用户体验好的成熟技术
"当我们将一项精度较高的新技术开放给社区用户时，他们往往会互相学习。这与传统的 UGC 内容创作不同，传统的 UGC 更多是内容题材上的创新，而基于AI的创作则是对技术的深度挖掘和创新。"
——AI内容平台创业者
"我一直热衷于借助 AI 辅助我写代码，最近我看到公司有些产品在用 AI生成代码，突然意识到以后我可能会被取代。不过AI 编写的代码有时会出现漏洞，它还不能很好地识别和修复这些漏洞，不过这确实是大势所趋。未来这可能会成为一个过滤器，那些没有这种能力的公司可能会被淘汰。"
——AI Reasercher
"目前许多 AI 创业公司主要集中在语言模型（LM）的应用上，但我们更关注多模态技术的发展，尤其是效果、实时性和成本这"不可能三角"的平衡，因为这些变化会直接影响我们的技术选型和用户体验。"
——AI游戏创业者
"现在的创业环境与几年前的移动互联网时代有很大不同，技术迭代速度极快。很多时候一个月前还无法实现的功能，一个月后可能就轻松完成了。所以与过去相比，现在的创业更需要积极适应新技术的变化，更多精力放在本行业的know how和应用上，选择那些相对成熟、稳定且能够为用户提供良好体验的技术，而不是一味追求最新技术。"
——AI游戏创业者
欢迎持续关注五源小酒馆闭门会，下一期话题正在筹备中，期待与你再次相遇，共同探讨更多行业洞察与思考。
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