“我们认为这是一次比较成功的尝试”，巨人网络AI实验室负责人丁超凡在接受财联社记者专访时表示，“AI残局挑战”是团队在AI Agent（智能体）技术上的实践产物，从今年8月上线以来的热度和玩家反馈来看，该技术与游戏玩法达到了一个相对理想的结合点。近期開催された2024年の雲棲大会で、asia vets傘下の推理パーティーゲーム「太空杀」の「AI残局挑戦」ゲームプレイが展示され、注目を集めました。巨人网络AIラボの責任者であるディン・チャオファンは、現在、業種はAI Agentの探索が初期段階にあると述べました。彼は、チーム内ではモルチモード能力とAI Agentの2つの方向に注力すると明かしました。
カイリアン網絡9月21日の報道によると、ゲーム業界は生成型AIと大規模モデルに注目し、去年は生産工程のコスト削減と効率向上を中心に、今年はプレイ方法の革新と体験の向上に力を入れました。近期開催された2024年の雲棲大会で、asia vets傘下の推理パーティーゲーム「太空杀」の「AI残局挑戦」ゲームプレイが展示され、注目を集めました。
カイリアン網絡の記者は、「AI残局挑戦」は巨人网络が独自に開発したMulti-Agent（マルチエージェント）ゲーム技術フレームワークに基づいており、業界初のマルチエージェントAIネイティブゲームプレイとなっています。ゲーム内では、AIプレイヤーは高度な知能行動を示すことができ、戦略を立て、偽装することがあり、さらに互いに協力することもあるため、これは市場に出回っているAIの相棒やAI NPCゲームとは本質的に異なります。
「これは比較的成功した試みだと考えています」と、巨人网络AIラボの責任者ディン・チャオファンはカイリアン網絡の記者のインタビューに答えた際に述べました。「AI残局挑戦」は、チームのAI Agent（智能体）技術の実践的な成果であり、今年8月のリリース以来の人気とプレイヤーのフィードバックから見て、この技術とゲームプレイは比較的理想的な結合点に達しています。
ディン・チャオファンは、将来のゲームの形態は従来の規則を打破すると考えています。ゲームの世界はプレイヤーのデータフィードバックに基づいて更新することができ、設計の動的な拡張だけでなく、ランダムなイベントとイースターエッグも含まれ、非線形なオープンワールドとなります。
「グローバルの視点から見ると、現在、業種はAI Agentの探索が初期段階にあると考えられており、これは今年のAI分野での研究の焦点の一つです」とディン・チャオファンは明かしました。チーム内では、AI技術アプリケーションにおいて異なる方向の計画がありますが、全体的にはモルチモード能力とAI Agentの2つの方向に突破口を見出しています。
ゲーム領域への適用に注力した自社開発の大規模モデル
AI Agent技術は人工知能分野の重要な技術であり、近年、Multi-Agent大規模モデルに注目が集まっています。この技術は、大型言語モデルの強力な言語処理能力とMulti-Agentシステムの協調特性を組み合わせて、複雑な環境での自律的な意思決定と相互作用を実現します。
丁超凡はq&m dentalの記者に言った、Agentのコアは依然として大規模モデルによって駆動されています。以前の伝統的なAI技術ソリューションにおける共通の問題は、新しい環境に対する汎用能力の欠如です。大規模言語モデルが登場してから、非常に強力な汎用能力が可能となり、これにより新しいコンテンツや新しい形式を作成する能力が生まれ、さらに「AI残局挑戦」のゲームプレイが可能になりました。
2億ユーザーを持つ大規模DAUゲームである『太空杀』に、巨人ネットワークのAI実験室チームは幻覚問題のバランスを取り、コンテンツの安全性を確保し、推論コストを削減するなどの方法を通じて、このAIプレイ方法が楽しく、かつ比較的制御しやすいものとなるように成功裏に導入しています。
丁超凡は、「当社のAIに対する探求は、ゲーム分野に重点を置いています。」と述べ、昨年から企業が大規模モデル、ビジョン、音声を含む一連のAI産業生産システムを構築しており、AIは企業内で著しい実績を上げています。 「たとえば、当社が社内向けに開発した総合的なAI美術制作プラットフォームは、ほぼ美術系デザイナーたちが日々使用するツールとなっています。」
丁超凡は述べており、現在、AIは2D美術制作および音声生成分野において比較的成熟していますが、3Dモデル生成においては技術的な課題が依然として存在しています。 3Dリソースが少ないため、汎用で効果的なモデルを構築するのは困難です。 これは全業種が直面している問題でもあります。
多様なモードとAIエージェントの展望を強気に評価しています
現在の推論コストとroiを考慮すると、AI製品は大規模なビジネス展開を実現するのは困難です。 大手企業の重要な投資に加えて、ほとんどの企業が開発したAI製品は一部のユーザーを対象とし、全民には開放されていません。
丁超凡は述べており、推論コストに関しては、いくつかの技術手段により計算負荷を緩和できるとしています。 「推論コストは毎年数十倍の速度で減少しており、将来的には推論コストは問題ではなくなります。 今後のビジネスの恩恵を考える際に、これらの瓶頸を踏まえながら考える必要があります。」
ゲーム業界は生成AIと大規模モデルに関する議論がコスト削減からプレイ方法の革新に移っていますが、丁超凡によれば、これらは両立するものです。 「個人的には、今年は大規模モデルと多様なモード能力がゲームの本質と組み合わさり、プレイヤーのゲーム体験を最適化または革新する方法に焦点を当て、この分野での探求はかなり早いスピードで進んでいます。」
資聯社の記者によると、最近開催された2024年のクラウドコンピューティング大会では、ジャイアントネットワークは2つの「ゲーム+AI」自社開発の大規模モデルアプリケーションを初公開しました。1つはキャラクターモデルGiantGPTであり、その効果はジャイアントネットワークのゲームビジネスシーンで検証済みです。もう1つは音声モデルBaiLing-TTSであり、現在はゲームのNPCの声優やビデオ制作などの実際のシーンで使用されています。
丁超凡氏は、今年のチームはマルチモーダルとAIエージェントの2つの方向に焦点を当てると明かしました。「ゲームプレイの観点から言えば、ルールの制約を受けずに、高い自由度を持ちながら、プレイヤーに参加感を与えることができる。これは将来のゲームの形態であり、AIとゲームの融合を最初に探求する意図もあります。」
