游戏里传讯“干得漂亮”的玩家，居然是机器人？
https://technews.tw/2021/08/29/tv-game-ai-player/
玩家在游戏会遇到笨或聪明的对手（AI 玩家），有时候枪法神准，有时走位匪夷所思，
但分辨它们其实很简单，无论如何赞赏或骂它们，都不会有回应，因大侠总是低调。不过
这种情况可能改变，不久后常乱杀一通的高级 AI，很可能一边玩一边说出“干得漂亮”
扰乱队友，并不会增加游戏体验。
《卫报》一篇〈Think, fight, feel: how video game artificial intelligence is
evolving〉预示，以后我们或许分不清游戏玩家是真人还是电脑了，它们可能会在你投降
时鼓励你：稳住，我们能翻盘。
但这远远不够。
今年 5 月Sony CEO 吉田宪一郎发表有意思的声明：人工智能研究部门 Sony AI 将与
PlayStation 开发者合作，创建 AI 玩家。 这没啥新意，关键是他提到“透过利用强化
学习，我们正在开发成为玩家对手或同伴的游戏 AI。”强化学习是机器学习领域之一，
人工智能能有效自学再反馈。
简而言之，AI 玩家将模仿人类玩家。某种程度来讲，它们会思考。这只是人工智能对电
子游戏不断反复运算和发展的最新例子。随着开放世界游戏越来越复杂庞大，拥有数百个
角色和许多主支线故事。开发人员必须构建能产生智慧、有反应、有创造力的角色应付突
发情况的系统。
开发商 Monolith 创建广受好评的 Nemesis AI 系统，让 AI 敌人记住与玩家的战斗过程
，然后制造血腥仇恨，也就是说游戏角色不再健忘，而会记仇。最近育碧《看门狗》为玩
家和互动过的伦敦市民都写出故事、人际关系和日常生活，如果有天玩家救了一个角色，
最好的同伴很可能会在隔天加入玩家阵营。游戏角色不光记仇，也会报恩。
如何自动随机让游戏角色和玩家互动和发生故事其实不是难事，文本冒险游戏《AI
Dungeon》使用 OpenAI 自然语言建模器 GPT-3 创建新叙事体验。也就是说，电脑自己会
写故事了。
不过人工智能领域还有多样问题，主要是女性和有色人种比例不高。纽约大学 2019 年研
究发现，重大活动发言的人工智能教授 80% 是男性，Facebook 人工智能研究人员只有
15% 是女性，Google 只有 10%。科技业有色人种统计数据更糟：Google 只有 2.5% 员
工是黑人，Facebook 只有 4%。这种同质化工作文化的风险在于，性别和种族偏见很可能
影响 AI 算法，产生的结果会复制根深蒂固的不平衡和偏见。
过去五年有很多这种例子，如有些脸部辨识系统会歧视有色人种，或人工智能招聘工具表
示更喜欢男性应征者。
电子游戏开发也有类似问题，如果未来看到人工智能生出多样化角色和故事，开发人员是
否也要考虑让团队多样化呢？电脑自己写的故事和剧情，会不会总是两个美国男人的故事
？虽然现状不太乐观，不过游戏界意识到这个问题，开始解决了。
Uma Jayaram 是美国艺电公司（EA）创新与应用研究团队 SEED 总经理，身为女性主管，
她自然支持多样性。另外身为有影响力的科技企业家，她曾从事云端计算、虚拟实境和大
数据及人工智能领域工作，身分、影响力和工作属性让她寻求组织自己的全球团队。最后
她的团队成员位于瑞典、英国、加拿大和美国，并有不同性别、种族和文化。 她说：
多元化团队能融合多种观念，代表产品（游戏）的可能性也更大。标志性游戏可让我们眼
光广阔，识人知人，增强同理心。电子游戏某种程度是物理世界的延伸，是人们消磨时间
体验快乐的地方，这种体验可回溯到自我和社群集体意识。面对绝佳机会，我们有两种方
式引入多样性：让设计和构建这些世界的团队多样性，以及让正在创建的世界和居民达成
多样性。
EA 正在研究开发系统，透过机器学习从影音复制脸部表情、皮肤和身体动作等，不再需
要演员负责动作捕捉。理论上讲，这会扩大游戏可产生的性别和种族范围。Jayaram 表示
，EA 致力于专案使用多样化数据，还考虑使用玩家生成的内容，并允许玩家透过智慧手
机或镜头捕捉自己的脸和表情并上传到游戏，制作独特的头像。
这种小功能我们不陌生，关键是愿不愿意上传自己的脸。强调多样化数据的重要性，是因
纠正大众对人工智能的误解：某种程度客观，因是计算后的结果。但算法依赖数据，如
果资料是单人口统计数据，就会反映群体的偏见和盲点。
“我们习惯把人工智能看成物理引擎或多人游戏代码，有时看成幕后技术”，人工智能研
究员和游戏开发者 Michael Cook 说。“但今天的人工智能是创造性工作的一部分，控制
《模拟人生》AI 的行为和相处；它会在《卡德洞窟》（Caves of Qud）和《Ultima
Ratio Regum》这类游戏产生文化和宗教，也是《看门狗》政治声明的一部分。人工智能
工程师对玩家的责任与编剧和设计师一样大。他们能创造快乐体验，也可制造伤害，即便
并不负责剧情编写。如最近文字冒险游戏《AI Dungeon》就在没有任何警告的情况下生出
可能对玩家造成伤害的故事。”
微软剑桥人工智能研究团队正在进行几项机器学习和游戏研究，包括 Paidia 专案，研究
强化学习对游戏人工智能代理的应用，如 AI 代理可与人类玩家合作。
微软还看到玩家建模潜力──人工智能系统观察人类玩家行为学习如何行动和反应。只要
拥有广大的玩家基础，就能成为增加 AI 学习系统数据多样性的方法。微软剑桥首席研究
员 Katja Hofmann 说：
下一步将是经过训练以提供更多样化或更人性化的角色。电脑玩家向人类玩家学习是最具
挑战性的场景之一，但也最令人兴奋。
上述几位游戏人士观点类似，Katja Hofmann 也强调：人工智能技术不会自动做出多样化
游戏体验。开发者和创作者需选择如何使用人工智能，选择由此产生的角色和体验是否反
映多样性。
不管《星际大战》的机器人对手，或 AlphaGo 这类围棋 AI，游戏业都倾向将人工智能设
计成对抗系统，制造更强对手或队友。如果眼光放远，确实可看到其他选择，Coder 和纽
约大学教授 Mitu Khandaker 与技术专家 Latoya Peterson 一起建立 Glow Up Games 工
作室，为不同观众制作社交叙事游戏，团队正在开发《Insecure：The Come Up Game》，
是基于热门 HBO 影集的手游，让玩家探索角色的关系。
工作室 Tru Luv 之前创建大受欢迎的 Self-Care 应用程式，如今正在开发反映公司多样
化、进步和支援性工作室文化的人工智能技术。创始人 Brie Code 说公司目前有三分之
一黑人、原住民和有色人种，三分之二女性，决策团队是 100% 女性，董事会是三分之一
BIPOC（黑人、原住民和有色人种）和三分之二女性，与来自巴基斯坦、突尼斯和摩洛
哥等新兴发展社群的顾问和合作伙伴合作。
与 Khandaker 一样，Code 认为多元化工作力不仅消除传统游戏的偏见，还可开发新互动
。“多年来，游戏业一直专注人类心理学的一小部分，非常擅长创造帮助人们感受成就感
或支配感的体验。由多元化劳动力创造的游戏 AI 将为 NPC 和代表人类体验的广度和深
度的体验带来生命。 我们会看到更多非零和体验、更多同情心、更多情感共鸣、更多洞
察力、更多超越性。我们将看到全新游戏形式，更调动玩家创造力、热爱和快乐感，不仅
是胜利与支配感。”
现在游戏主机和高阶 PC 有更强大计算能力，人工智能系统的复杂性也随之增加。开发人
员将探索自然语言处理、玩家建模和机器学习等元素，以开发富想像力、反应式人工智能
角色。唯一关键就是上述多样性问题。而 Mike Cook 认为因 AI 研究领域人员结构问题
，错过很多想法和观点。
多样性不仅为了避免错误或伤害，更是新想法、不同思维方式和新声音。游戏 AI 多样化
意味聪明的人可将想法付诸实践，AI 不仅以全新方式现身游戏，还可能会有新游戏类型
出现。
回到标题，AI 像真人和玩家交流对话其实不重要，重要的是，AI 以何种身分与玩家互动
。

会这样打四个字的应该是机器人ww 真人大概只会打第一个字

其实ptt有98%左右的帐号都是AI自动回的 不信你查查看

AI都比真人更会打气

嘴臭程度跟真人机率成正比

不如跟玩家说课的漂亮，赚翻了

Nier:Automata其实已经讲完结果了 机器人亚当学习人类

你以为你是真人，其实你只是AI

毕竟那是十年前现在，同样场景是在厨房，穿着裸体围裙的可爱孩子不见得是女生

人类还有几集能逃?

某楼的推文在开车!

ptt用户就只有你一个 其他都是AI

freeguy

真够蠢的 随便写个随机自动喊GG EZ ZZZ的都更像真人

那如果是传干*娘呢

学人类的话应该只会骂队友

真人才不会那么友善

应该要帮点投降啊 靠北

今天玩MOBA,的确遇到玩家说自己最强,队友都废渣.

炉石对手: 你好，玩得不错，圣光会惩罚你

学传说对决啊 你骂脏话他就自动帮你转换草拟马OONMBBX >> 团战有你在 输赢都精彩

向大众进行学习的AI最后都会被弄坏，人类的本质就是垃圾啊

真人只会打第一个字XD

“看来我该让贤了”

可以加AI好友 然后以后找AI组队 下线时找AI聊天吗

拖稿玩家

我也觉得给AI学玩家行为的话大概不用多久他就只会说第一个字了 尤其是PVP游戏

可不可以出那种要什么有什么 可以随时叫出来交易道具的ai 啊 我没朋友也不想上网征

AI：干死爽没

AI会开始疯狂的骂脏话然后被ban掉

学玩家的话87%会变成 干 马的垃圾队友 15投杀死人会说 嫩 noob ez

骂海鲜的竟然是机器人

本来想看AI如何提升游戏战斗体验，结果都是在讲教育内容，别浪费钱好吗

看门狗一代被骗过了 不再抱任何期待

应该让ai在胜利之后对尸体吊茶包这样一定不会有人怀疑

NBA板有机器人会做赛后数据BOX

因为真人只会喷

讲那些文绉绉的都机器人啦 敢让ai学口语吗

讲没两句又在扯人种 卫报不意外

求求你，别送头