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炒股配资介绍入配资 AI走出实验室、打破“不可能三角” 游戏大厂谈大模型落地

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  “去年论坛上,大家还在讨论‘游戏+AI’的试验成果和应用前景, 仅仅一年,AI已经走出实验室、正式‘上岗’开工,成为当下必不可少的新质生产力。”刚刚过去的ChinaJoy上,网易公司副总裁庞大智这样描述AI对游戏行业的改变。

  生成式AI近两年一跃成为全球最热的科技前沿话题,在去年ChinaJoy 的上,官方第一次增设了AIGC大会,在当时的论坛上,行业还只是在讲探索、聊未来,但到今年,腾讯、网易等大厂们已经有了可以分享的落地成果,原画生成、游戏营销、智能NPC等都是可见的方向。

  在庞大智看来,AIGC技术正在打破游戏行业的“不可能三角”。长期以来,游戏行业里成本、质量和效率三者很难同时满足,但AIGC带来的提质提效有望使游戏行业摆脱传统的增长束缚。

  不过,游戏行业对AIGC的探索才刚开始。目前来看,可控性和成本仍然是需要解决的问题。行业对此的观点是,短期审慎,长期乐观。

  打破“不可能三角”

  “游戏行业一直是公认的AI技术最好的试验田,也是最早感知、适应AI冲击的前哨。”庞大智认为。

  此前,游戏产业分析师张书乐也对记者提到,游戏较之其他载体更具有多元性,是文本、图像、音效、音乐、3D 模型、动画、电影、代码等多种类型资源的复合体。游戏产业的全链条,生成式AI都有用武之地,因此其对游戏产业来说近似于一次技术革命。

  近两届ChinaJoy 都将AIGC设置为讨论的关键词。但如果说去年的展会上,还只是游戏行业的展商来展示AI技术,今年,大模型行业的明星公司们也来了——大家都看到了在游戏里业务落地的可能性。

  作为通用大模型独角兽之一的智谱AI来了大会,副总裁吴玮杰在演讲中介绍了智谱AI的GLM大模型在游戏行业的应用场景,涵盖游戏的策划立项、角色增强、研发管线及发行推广等流程。

  生数科技CEO唐家渝也是第一次来到ChinaJoy。生数科技是视频生成领域今年崛起的明星创企,唐家渝在现场分享了多模态大模型在游戏娱乐行业的应用,他介绍,国内首部AI制作的3D动画短片《最后的机器人》,其超过200张概念图在3小时内基于AI自动生成,超过500+的3D模型在5天时间完成所有建模,一周完成整支动画的制作,制作效率提升3倍。

  庞大智认为,游戏行业、尤其是持续运营的中国网络游戏行业,是所有内容制作行业中工业化程度、交互、实时性要求最高的。因此,这也产生了一个“不可能三角”:成本、质量、效率很难同时满足,“通常一个几百人的团队、花费几个月时间制作的内容,玩家消耗完可能只需要两周时间。”

  但是AI的出现带来了新的思路,游戏行业的“不可能三角”正在被打破,在庞大智看来,借助AI的内容海量涌现,如何把控内容质量会是下半场的重要关注点。

  腾讯、网易作为行业两大龙头,对于前沿技术往往也是最敏感的,在AIGC落地上,目前两家厂商有哪些进展?

  庞大智提到,网易目前在语音生成、原画生成、智能NPC、动作捕捉、模型生成等多个关键环节,都在利用人工智能技术来提升工作效率。

  通过将AI技术“开源”给玩家,让玩家融入游戏生态系统去创造UGC内容,可以缓解游戏内容输出的难题。例如《蛋仔派对》中,基于AIGC打造的乐园地图“万能生成器”,已被5300万玩家所使用。《逆水寒》手游中,玩家上传视频,或输入文本、语音到游戏中,就能一键生成大片。

  此外,互动是AIGC技术目前所擅长的部分,在游戏中可用于创建智能NPC。在《逆水寒》手游中,玩家可以随时 “路遇”一群没有固定剧本、会自主思考的智能NPC,这些NPC,也可以在和玩家的不断交互中,自我学习和升级。

  “人工智能在游戏领域已经成为研发标配。”腾讯副总裁张巍提到,腾讯今年推出了新的自研AI引擎4,具备3D图形、剧情、关卡等多种AIGC能力,能够让游戏场景制作、内容生成等领域的部分工作效率提升40倍以上。

  在更具体的应用上,腾讯云互联网行业技术总经理陈亮提到,腾讯互动娱乐基于AIGC技术提升了游戏制作管线效率,如自动蒙皮、角色生成、美术资产创作、智能NPC等多项技术。

  除此之外,陈亮对第一财经表示,基于AIGC的内容生成,现在相对比较好做的是游戏营销场景,“因为营销要生成很多素材,游戏的素材投放是一个很大的生产压力,我们怎么去做素材、怎么投放,这是AIGC相对会快速落地的。”

  游戏营销素材对质量要求并非不高,但没有到游戏内的质量要求那么高,且营销素材的数量要求、频率要求都更高,基于此,陈亮认为,这是一个较快去落地的场景。

  在营销环节,第一财经了解到,一些游戏产业下游企业也已经开始实践了。

  Liftoff主要帮助企业做营销和变现增长,Liftoff首席营收官(CRO) Scott Silverman对记者提到,AIGC类素材成为广告主们2024年营销的新趋势,在广告视频的本地化上AIGC的应用也已经较多。

  “如果你在西班牙,我们会给你一个西班牙语广告;如果你在巴西,我们会给你葡萄牙语;如果你在中国,我们会给你一个普通话广告。”Scott表示,这些工作如果手动完成工作量是巨大的,但是使用生成式AI以更自动化的方式进行操作,这些内容可以在数小时内交付结果。

  重要的是,在这些视频本地化的过程中,人物说话的口型也会跟着语言而变化,不会有“翻译感”。不过,Scott也提到,在市场扩展时也要谨慎,关注当地的具体情况,例如在AI基础上,如果采用更多本地俗语和流行语能拉近与当地受众的距离。

  除了本地化之外,AIGC还可以做到的是,将同一种广告素材生成适配不同位置、不同大小的广告格式,提高广告制作的效率,在传统流程中,竖屏、横屏,4:3或者16:9这种画面格式都需要剪辑人员一一去调整,是细致而繁杂的工程,AI大大减少了这些枯燥的工作。

  Scott认为,AI还有很大的潜力,他提及Liftoff在 AI 方面正进行大量投资,“我们组建了生成式 AI 的团队,将围绕广告创意层面为客户提供服务,帮助他们更快生成符合特定市场的广告创意。”

  从一个基座模型服务提供者的视角,微软大中华区副总裁田灼看到,AIGC正在配音、文本转视频、翻译、内容总结、内容审核和安全、文本语音互转、图像替代文本、个性化推荐、定向营销内容生成等内容创作和生产上有较广泛的使用。

  “微软认为,数字娱乐行业在几方面能重新想象,不管是赋能创作者创作过程中的成本节省,还是优化运营,进而提升广告投放效率、提升变现可能性,都已经能利用生成式人工智能技术取得很好的结果。”田灼说。

  短期审慎、长期乐观

  “大家对AI的期待值很高,但落地仍处于早期。”谈及当前的大模型落地,格灵深瞳董事长赵勇认为,在初期创意、原画过程中AIGC确实有一定帮助,但落实到生产中,还有不小的挑战。

  赵勇介绍,在游戏策划、整个故事传递的体验方面,行业用户对效果的要求很高,目前AI还存在较大的差距。“游戏能不能成功,有一个词叫入魂。这代表着游戏为玩家带来的体验是不是上涨。”他提到,目前大模型的能力距离这个标准还相差较远。技术公司需要和产品公司更紧密地坐在一起,以更好地降本增效。

  陈亮认为,如果谈AI落地,例如机器学习这类技术在效率提升上已经有很明显的效果,但如果要界定到AIGC,也就是去年年初开始的生成式AI这样新范式,确实现在大家都在探索阶段。

  即便现在最典型的应用场景也会有一些待解决的难题,陈亮以智能NPC为例,这个典型场景里面就会遇到的问题是,将生成式AI给到智能NPC,是希望它更加泛化,更能扩散其沟通内容,但在此过程中会忽略一个更关键的问题是,怎么控制它。

  “首先NPC不能乱讲话,以及每一个游戏都有自己的世界观,有相应的时代背景以及角色的背景,以及这个角色和周边所有角色之间的关系链,因此这个NPC说什么话才是不会出错、不会让玩家感到突兀的,这类控制也是有很多事情要去做的。”陈亮提到,如果发现剧中有一个人的思维跑偏时,作为玩家也会有某种恐慌,因此,在技术上就需要将NPC控制得很好,才能保证这个游戏整体的用户体验持续好。

  此外,上述情况还只是针对单个NPC,但一个游戏里NPC数不胜数,要花多少精力和成本将游戏里所有NPC都做到又能泛化、体验又好,而且又在控制范围以内的,陈亮认为,这其实是一个需要衡量的点。

  无论是腾讯游戏还是行业中的其他游戏公司,对于智能NPC都在做一些尝试,但大部分是在单个或几个NPC的场景去做尝试,对于更大程度地应用,行业还有一段路要走。

  从一名游戏开发者的角度出发,盛趣游戏技术中心AI负责人李锋也表示,大模型技术虽然在不断精进,但是游戏开发非常复杂,需要模型提供方能提供更多“掰碎”的功能,例如精准对接开发者痛点,他期待模型供应商能增强模型的可控性和灵活性。

  整体而言,赵勇对大模型未来发展的态度是审慎乐观,“审慎从短期角度出发,而乐观是长期的。”李锋认为,大模型在游戏行业的深度应用,将会在两到三年内落地开花。

  在行业探讨落地、探讨价值以及降本增效时,世纪华通总裁谢斐则抛出了一个流行词“松弛感”。

  谢斐提到,在突飞猛进的行业大势中产生了很多矛盾,有很大一部分原因来自于新技术,“从去年开始业内随着AI工具的引入,开展了不同比例的裁员。因为AI技术的引入确实让我们优化了很多最基础的人工堆砌。但科技进步造成了一定的就业压力,就业压力不仅仅在于暂时失业的人,也让上班的人产生了很多焦虑和内卷内耗。”

  “在关注科学、科技进步的同时,我们是否需要花时间来尊重人的创意能力,机器确实能取代很多简单重复的劳动,但是最终的创意火花还是来自于人。”

  谢斐表示,虽然AI工具已经能在几分钟里生成几百张画作炒股配资介绍入配资,但是原始创意以及最终对成品的提升还得靠员工自己,她认为,长期主义来看,企业人才的培养值得花更多精力。



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