今年四月初有消息传出，游戏巨头 Take-Two 因内部架构调整，裁撤了旗下人工智能团队。
行业裁员本已是常态，但对于各大游戏发行商都在重金布局的人工智能领域而言，此次裁员格外引人关注。包括游戏行业资讯网 GamesIndustry.biz 在内的多家媒体此前均报道过，Take-Two 首席执行官施特劳斯・泽尔尼克曾公开表态，公司会积极拥抱生成式 AI。一边高调入局，一边裁撤 AI 团队，两者显得背道而驰。这一矛盾现象，也折射出传统游戏研发领域正面临的困境：当同名的颠覆性新技术强势闯入行业，深耕多年的传统 AI 研发体系不得不直面冲击。
源自传统游戏 AI 的初心
此次被裁的团队，其工作范畴本就和当下热门的生成式 AI 毫无关联。该团队前负责人卢克・迪肯博士在接受采访时介绍，这支团队最早于 2019 年在手游公司 Zynga 内部成立，定位为研发创新小组。彼时，ChatGPT 尚未问世，生成式 AI 也还未被大众与人工智能划上等号 —— 人工智能本是一个范畴广阔的技术领域。2022 年，Take-Two 完成对 Zynga 的收购，这支团队也随之并入新母公司。
这支团队曾驻扎在 Zynga 旧金山总部的地下办公区，如同秘密研发部门一般，探索通用人工智能技术在游戏开发中的多元应用。
“我毕生都在钻研游戏的更多可能性，并不断为此探索突破。” 迪肯说道。
“桌面角色扮演游戏（例如《龙与地下城》）是我重要的灵感来源。这款游戏历经五十年依旧长盛不衰，用户留存率更是远超电子游戏。我始终认为，依靠人为智慧把控游戏体验，正是这类桌面角色扮演游戏的魅力核心，这也为游戏领域的人工智能发展指明了方向。”
在《龙与地下城》这类游戏中，地下城主（DM）的核心工作包含人群画像、玩家匹配：安排哪些玩家组队、围坐游戏等等。在此基础上，地下城主还会根据每位玩家的游玩偏好调整游戏节奏，有时顺应玩家想法，有时则刻意制造挑战。
“一名优秀的地下城主，首先要读懂全体玩家对游戏的真实诉求。” 迪肯表示，“我不禁思考：能否借助技术精准捕捉玩家喜好，并实时动态调整游戏内容？”
基于这一想法，迪肯团队发现，人工智能有望让电子游戏（尤其是 Zynga 擅长的手游）提升用户粘性，同时降低获客成本。为此，团队搭建了一套基于机器学习的玩家画像系统，通过分析玩家在游戏中的 40 余项行为数据，实现游戏内容的个性化定制。
“我的设想很简单：读懂玩家需求，然后实时改写游戏内容。” 迪肯解释道，“举个例子，当玩家进入《农场小镇》，系统分析后发现这名玩家并不喜欢农场题材，我们就能一键替换游戏素材，将其切换为《城市小镇》。游戏核心玩法不变，整体风格与体验却焕然一新。”
依托这套技术理念，团队在 2020 年推出了游戏《魔法森林》。这款作品不仅验证了迪肯的构想 —— 通过调整游玩模式与玩家体验，确实能有效拉动核心运营数据，也让这支低调的研发团队进入了 Zynga 管理层的视野。此后，该团队开始为公司多个业务线提供技术支持。
谈及 2021 年初团队的目标，迪肯表示：“我们本想扭转行业对 AI 的固有认知，可世事难料，事态逐渐偏离了初衷。”
生成式 AI 的强势入局与权责转变
2022 年，人工智能公司 OpenAI 向公众推出 ChatGPT，这也是首款走向大众市场的生成式 AI 工具。据迪肯回忆，在产品上线初期，整个行业处于一片混乱无序的状态。
这项新技术一时间热度空前，众人惊叹于它的能力，但几乎无人摸清其底层逻辑。后续有消息曝光，用户输入至该工具的内容，会被直接用作模型训练数据，这一问题瞬间让全球各大企业拉响了警报。
Zynga 管理层注意到，公司内部本就设有专业 AI 团队，于是将全公司生成式 AI 的管理权限交由这支团队负责。团队的主要工作内容，变成了向全体员工科普生成式 AI 的潜在风险与技术难题，公司内部所有生成式 AI 工具的使用，都必须经过该团队审核批准。
彼时这支 AI 团队共有 25 名成员，但仅有三四人专职对接生成式 AI 相关工作，其余人员依旧深耕传统人工智能领域。
“行事必须懂得取舍与权衡。”
接管 Zynga 生成式 AI 管理工作后，该团队后续又接手了整个 Take-Two 集团相关技术的监管职责。但今年早些时候，公司将相关管理工作拆分移交至其他部门，这支元老 AI 团队也随之解散。
“我本人从未对生成式 AI 抱有热忱。” 迪肯坦言，“从道义层面来讲，大企业有责任规范生成式 AI 的使用。但放眼 2025 至 2026 年的行业环境，完全摒弃生成式 AI 又会引发诸多不满。如今这项技术争议两极分化、立场对立严重。在我看来，从业者必须学会分清主次、理性博弈。面对生成式 AI 泛滥带来的种种乱象，我们必须主动抵制、守住底线。”
四大核心隐忧：伦理、质量、可控性与商业逻辑
即便曾身居企业 AI 负责人高位，迪肯也并未对生成式 AI 持乐观态度，反而直言不讳地指出了这项技术现存的诸多问题。
一、伦理争议：内容版权遭到肆意侵占。迪肯首先对大语言模型（LLM）的训练方式提出强烈质疑。他援引一桩诉讼案的调查细节：图像生成工具 Midjourney 曾整理一份创作者名单，名单内艺术家的作品在未获授权的情况下，被用于模型训练。迪肯表示，这份名单中有不少他熟识的艺术家，还有许多文字创作者的作品，也在不知情时被挪用为训练素材。
“我希望坦然面对身边的创作者友人，而不是因为这项技术，让他们的生计愈发艰难。”
二、内容质量：趋向平庸，扼杀优质创作。迪肯认为，生成式 AI 的实际产出质量远不及外界吹捧。从底层逻辑来看，大语言模型本质上只是词语预测系统，其生成内容会在统计学上无限趋近于训练数据的平均水平。
“如果这项技术注定要被使用，我只希望它能产出优质内容，而非平庸之作。” 他说道，“对于技术能力薄弱的程序员，AI 或许能帮他们达到行业平均水准；可对于顶尖程序员，AI 反而会拉低其创作水准。这就是典型的‘向均值回归’，也是我最为担忧的一点。”
三、不可控性：模型易受干扰，稳定性极差。大语言模型的运行机制极不稳定，微小的参数改动、训练数据调整，都可能引发连锁反应，彻底改变模型输出效果，这也是迪肯的一大顾虑。
“这种不可控性让我深感不安。”
他举例说明：“假设我们用 AI 撰写游戏营销邮件，经过多轮测试，选定了一款最贴合品牌风格的模型。可一旦训练数据或预训练参数出现细微调整，整个神经网络都会受到连锁影响。原本表现优异的模型，输出内容会瞬间偏离需求。这就好比我们把工作外包给了一位靠谱的合作者，可第二天接手工作的，却是另一个风格、能力完全不同的陌生人。这种完全无法掌控结果的现状，实在令人恐惧。”
四、商业逻辑：行业泡沫明显，盈利模式存疑。结合科技专栏作家埃德・齐特伦的观点，迪肯指出，当下席卷全球的 AI 热潮，其背后的商业逻辑根本站不住脚。
“如今生成式 AI 面临三重困境：伦理道德存疑、法律法规模糊、商业价值空洞。可即便问题重重，行业依旧在盲目追捧。”
热潮之下的利弊反思
目前，生成式 AI 已应用于多款游戏产品，行业巨头也纷纷宣称，这项技术未来会成为爆款游戏研发的标配。尽管顾虑重重，但迪肯也认可，生成式 AI 的全民热潮，也带来了一丝积极影响：行业开始愿意探索新技术赋能游戏的更多可能性。
“五年前，如果我们提出用算法加速手游场景、内容的生成，所有人都会觉得匪夷所思。” 迪肯回忆道，“如今受 AI 热潮影响，行业氛围彻底改变。哪怕有人提出‘AI 将推动游戏迈入量子计算时代’这类夸张说法，大家也会纷纷附和。这种变化让传统 AI 技术、经典研发思路获得了更多关注与落地机会，从业者也更愿意相信，老技术依旧能挖掘出新价值。”
在迪肯看来，生成式 AI 的狂热并非新鲜事。数十年来，人工智能行业始终在 “追捧热潮” 与 “冷静低谷” 之间反复摇摆。
“资本与投机者借着热潮大肆夸大技术能力，疯狂圈钱融资，可技术最终却无法兑现宣传的效果。” 他担忧，一旦生成式 AI 的泡沫破裂，整个游戏行业都会对人工智能彻底失去信心。届时，人们不会区分传统 AI 与生成式 AI 的差异，而是一刀切地排斥整个人工智能技术。
“这就是我最担心的地方：生成式 AI 正在污染整个人工智能领域的口碑。行业如今缺乏足够理性的认知，无法将传统 AI 技术与生成式 AI 区分对待。眼下，大语言模型领域其实已经步入‘幻想破灭期’。”
两难抉择：不同体量企业的取舍之道
迪肯认为，游戏开发商与发行商在使用生成式 AI 时，需要面对一系列相互矛盾的评判标准，具体选择必须结合自身实际情况判断。
“这件事没有统一答案，完全视场景而定。” 他分析道，“对于濒临倒闭、只剩半年运营时间的小型初创工作室，利用一切可用工具求生无可厚非。但即便选择全面使用生成式 AI，也必须正视其背后的伦理隐患。”
他进一步类比行业常见现象：“游戏外包行业早已存在成本差异，不少企业会为了压缩开支，将美术、文案等工作外包至人力成本更低的地区，支付低于本地最低工资的酬劳。从表面来看，使用生成式 AI 与这种外包模式似乎并无区别，但本质完全不同 —— 外包至少依旧是在支付劳动报酬给真实的从业者。”
归根结底，企业使用生成式 AI，始终绕不开伦理道德、法律法规、商业收益三大核心问题。小型工作室优先考量生存与商业收益，大型企业则必须将合规与法律风险放在首位。
“这三大问题相互交织、盘根错节，想要理清头绪难如登天。” 迪肯说道，“可我们真的必须强行拆解这些矛盾吗？追根溯源，这场全民 AI 狂热，更多是由硅谷资本推手主导。如何选择，最终取决于游戏工作室自身的价值取向。如果追求极致优质的创作成果，毫无节制地使用生成式 AI，注定无法达成目标。”
最后，迪肯总结道：“从道德层面出发，最优解是彻底摒弃生成式 AI；从商业层面出发，则需要适度、克制地使用它。而两者之间的界限，终究由每家企业的价值观来划定。”
原文：https://www.gamesindustry.biz/my-worry-is-that-generative-ai-is-poisoning-the-well-take-twos-former-head-of-ai-shares-his-concerns-on-the-current-hype-cycle
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