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2024年是全球 AI 应用井喷式增长的一年,根据 Sensor Tower 最新数据,全球 AI 应用在今年前8个月整体收入同比激增51%,预计2024年全年收入将达到33亿美元。对于全球开发者来说,AI 市场的价值毋庸置疑。
以下内容选自 2024 Gamescom Congress,由 Hidden Door 的 CEO Hilary Mason 分享的演讲。本届 GC 展吸引了来自全球顶级的游戏、文化、教育等领域专家,探讨未来数字化娱乐趋势和方向。
Hilary Mason
Co-Founder and CEO of Hidden Door from the USA
演讲主题:The Joys of AI
Hilary Mason 是AIGC 游戏初创明星公司 Hidden Door 的联合创始人。该公司通过利用知名书籍或影视 IP 等创意作品来训练机器学习模型,让玩家体验独特的多元 IP 角色扮演游戏。在本次分享中,梅森探讨了机器学习系统的机遇与风险,并展示了 AIGC 在技术、产品和商业应用中的务实方法。
进入2024年,人工智能经历了多次的炒作与冷却周期,而现在,我们面临着如何正确使用这项技术的抉择。人工智能可以为我们提供前所未有的个性化体验,让人们在自己喜爱的内容中创造出全新且独特的互动方式。然而,若未能妥善利用,它也可能被滥用于降低成本,甚至侵犯知识产权。
Mason 指出,当前社会对人工智能的理解和应用仍存在许多误解。尽管在场的许多观众已经在某种程度上使用了 AI 技术,但对这项技术的定义和期望仍然模糊不清。她强调,AI 不仅仅是数据科学或大数据,也不仅仅是机器学习,它是一种能够生成内容、预测结果,并模仿人类行为的技术。
早在这轮“AI 热潮”之前,Mason 就有丰富的人工智能项目开发经历。在2009年,在教学生机器学习的过程中,Mason 不断收到相同的问题。所以写了一套脚本来实现自动化回复。尽管这些脚本在大多数情况下表现出色,但在回复跟进邮件时,仍会出现意外问题。这一经历使梅森意识到,尽管 AI 日益发展强大 ,但也需要人工去干预或修正意外结果。
Mason 谈及自己在2014年创立的公司 Fast Forward Labs,该公司开发了一种自然语言生成系统模型,用于生成房地产广告。这个项目灵感来源于一个虚拟男友应用程序,这款应用因对年轻用户的不当行为而被下架。Mason 对这些模型的语言生成方式充满好奇,并着手探索如何在不造成负面影响的情况下使用这些技术。
在2015年,梅森及其团队在图像分析领域进行了大量工作,通过深度学习,他们开发了能够识别图像内容的模型。尽管他们在识别”汉堡包“方面取得了不错的成果,但模型在识别“薯条”、“水”等物体时却常常出错。这一经历让梅森更加坚定了对 AI 产品的批判性思考,并推动她继续探索如何改进和优化这些技术。
Mason 强调,理解 AI 的本质对于正确使用这项技术至关重要。当前,AI 的一个显著特征是生成性,尤其是生成式 AI 能够创建看似基于数据的内容。然而,这些系统模型本质上只是在复制训练数据中的平均模式。因此,它们往往只能生成“平庸”的内容,缺乏真正的创造力。Mason 通过让 MidJourney、ChatGPT 生成一张“Gamescom的观众现场照"为例,会发现图片里面没有年龄多样性、性别多样性和种族多样性。并指出这些模型可能会放大训练数据中的偏见,最终生成不完整甚至有害的内容。
此外,Mason 特别指出,生成式 AI 无法理解真相,它们只是在数据模式中生成符合逻辑的语言或图像,但这些模型并不知道某个事实是否真实。这对于娱乐和游戏来说,可能是一个优点,因为它允许多样化的可能性,然而在需要准确性和真实性的领域,这种特点则可能带来严重的问题。
在游戏开发中,Mason 认为 AI 并不会简单地降低成本,而是会改变工作流程,带来新的创造性可能性。AI 让游戏开发者更像是导演,而非作家,帮助他们设置故事的框架和细节,而玩家则能够在这些框架中创造自己的游戏体验。这种变革将使得游戏世界更具互动性和变化性,玩家能够对自己的游戏体验产生更大的影响。
在《Hidden Door》中,AI 被用来提供多种不同类型的沉浸式角色扮演体验,玩家可以在自己喜欢的小说、电影或电视剧的世界中创建角色,并体验这些世界的规则和故事。Mason 提到,她们的模型能够处理玩家输入的任何内容,并将其翻译成合适的英语,使得游戏体验更加广泛和可接近性。例如,有玩家使用俄语进行游戏,而系统能够自动将其翻译为英文,从而让更多的粉丝参与到游戏中。
然而,Mason 强调,尽管 AI 可以帮助我们生成内容和丰富游戏体验,但它无法代替人类的创造力。她认为,真正有价值的创意来自人类,而不是机器。因此,如何利用 AI 来提升人类的创造力,而不是取代它,是当前 AI 发展中的核心问题。
AI 技术的应用带来了许多道德和法律挑战,特别是在数据使用和版权问题上。Mason 提到,AI 模型通常会使用大量未经许可的数据进行训练,而这引发了许多法律纠纷。她认为,企业在使用 AI 时应当考虑道德问题,选择如何构建产品和商业模式,确保这些技术的使用符合社会责任。
AI 的应用不仅仅是提高效率,还应当考虑如何利用这项技术创造新的可能性。例如,如果某项技术能够以更低的成本实现以前无法实现的目标,我们更应该思考如何利用这些新工具来推动创新,而不仅仅是以降低成本为目的。
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