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当下，人工智能作为一项前沿话题，正在快速发展和广泛应用于各个领域。然而，由于AI作为一门交叉学科，横跨自然语言处理、模式识别、图像识别、数据挖掘、机器学习等多项技术领域，其技术复杂性和专业性，一般人很难对其有全面准确的了解。针对这一情况，【数说AI】栏目基于由云商会发起，SDEP组委会统筹运营 【粤港澳AI智库】专家资源库，通过每期与不同AI专家的对话，旨在为大众、从业者提供一个了解AI领域的平台和机会。让商协会和会员企业能够更加深入地了解AI技术的最新发展、应用场景和未来趋势。

7月4日，数说AI迎来首期嘉宾，跨平台手机游戏开发商：拉阔游戏的CEO黄嘉升做客现场。在访谈现场，黄总和主持人分别从AI在游戏的应用工具和渠道 、AI游戏应用的误区和建议及AI加持下游戏的发展进行了深刻探讨。面对AI如今的发展，黄总从游戏从业者的角度出发，表达了自己的看法。

AI在游戏的“落地”与“扎根”

Q：在游戏开发领域，AI技术的应用日益广泛。您觉得AI是如何改变游戏设计和开发过程？

黄总：我个人认为，AI 技术在游戏开发领域的应用，还没到广泛的程度，其在应用上还有很大的空间。AI 在22 年底开始出圈后，的确引发了各行各业对于使用 AI 的讨论和探索，当然也包括游戏业在内。以拉阔来说，我们是从 23 年才开始从降本增效的角度去探索一些片段式的应用场景。主要用在游戏内容翻译和外包美术需求的前期设计定稿流程。在过去，美术需求是通过文字、举例图片或视频组成的文档，然后外包方几天之后，拿出几个设计原型草稿跟我们开会确认，如此反复直到我方接受设计稿，才能进入制作流程。这个沟通周期，通常都是用周为单位，小需求快则1周，大需求慢则3至4周。现在有文生图的 AI 工具辅助，我方策划半天左右，就可以直接拿出自己满意的设计原型图（配合美术文字需求文档），跟外包方做一次沟通确认即可。外包方次日就可以进入制作流程，大量节省前期的需求准备和需求确认的沟通成本。

Q：其实有了解到您这边AI的应用更多的是在美术和翻译环节，请您分享一些在采用AI进行游戏翻译时的成功案例，以及所采用的具体技术和方法。

黄总：在这里我更想分享的是我们在使用 AI 进行游戏翻译中遇到的问题以及我们的解决方向，这个或许更有价值。目前我们使用的技术就是直接调用 LLM API，通过 Prompt 完成切片内容的指定语言的翻译输出。但我们也在反思，已经存在于市场一段时间的翻译 API 接口，或许有更高的输出质量。只是因为我们产生翻译需求的当下，刚好碰上 AI 出圈，所以就优先选择了用 LLM 去解决需求的方向。

回到我们使用 LLM API 尝试上，有遇到以下几个问题：

内容切片后，不同的切片中的相同的原文的输出结果不一致

LLM API 对输入内容的审查机制

怎样向策划提供一键翻译的功能等等

总而言之，蛮多都是要从工程的角度而不是从 LLM 的角度去解决。

AI如何克服“水土不服”？

Q：当今市场上各类游戏数量众多，竞争压力巨大。请问AI在游戏推广和粉丝运营方面的优势在哪里？如何通过AI技术的加持，让游戏脱颖而出？

黄总：我觉得AI作为谁都可以马上着手使用的工具，它只是提高了推广和运营的效率而已，优势只在于谁更早开始去使用他。对于AI 技术的加持，目前常见于文案和素材的快速产出、智能客服、粉丝分类、粉丝行为分析和预测等等，这些都是大有可为的。

Q：结合您目前的应用，您目前用的AI工具有哪些？可以跟大家分享一下使用的优势和建议。

黄总：目前我们用得最多，是 Azure 的 GPT 3.5 API，用于翻译和给内部提供类似于 ChatGPT 的功能，毕竟直接使用 OpenAI 的 ChatGPT 的门槛还是挺高的。还有就是 Slack 上的 Claude、MJ SlackBot(Midjourney AI-powered)，当然也少不了部署给内部使用的 Stable Diffusion，还有 Jina 的PromptPerfect。

工具的选择和使用方式，不同团队会有不同的需求和习惯。我们自己会优先选择能整合到 Slack 的AI工具，方便团队的协助和沟通。

另外就是，过去为我们训练识别游戏作弊用户模型的合伙伙伴：成都行者AI，投入开发游戏研发的AI工具有一段时间了。在美术领域已初步形成了工具链，包括：特定风格的文生图、Icon生成、3D 减面，2D转3D，游戏场景设计、场景切换等等。他们的游戏AI工具开发也不限于美术领域，还包括：AI音乐、AI玩家等工具产品，可以关注看看。

Q：对于游戏开发者，如何正确理解和应用AI技术，以及如何避免一些常见的误区或陷阱？请给出您的建议。

黄总：我的建议是：学习学习再学习，实践实践再实践。

新技术转变为有效的生产力，都是困难和曲折的，从来都不会一蹴而就，太多太多细节需要面对和处理。只要你已经动手参与，就不用焦虑落后于趋势。

说到误区和陷阱的话，我想说，AI技术并不是万能药， LLM的输出总是存在一定的不可控性，就是存在胡说八道的可能性，如果自己没有判断能力的问题，最好不要直接采信 LLM 的输出。

Q：在游戏AI技术持续发展的背景下，请您推荐一些有效的资源了解途径，供游戏研发者和爱好者了解和掌握AI技术的最新动态。

黄总：我自己主要从即刻上，关注自己认可的人，获得最新的 AI 资讯和动态（不限于游戏相关的AI的资讯，游戏类AI资讯其实不太多）。

当然，关注咱们【数说AI】 栏目也是很有必要的，哈哈。

另外，有一些热心人整理的资讯站，也是很值得关注的，例如：

@乾坤之广的AI资讯日报（notion page）

@熵时的AiMapPro.com

@江天Tim的微信公众号有新Newin

以上都是即刻的ID

Q：面向广大游戏开发和设计人员，您如何评价人工智能与人类创造力的关系？在游戏开发中，如何平衡利用AI技术与发挥人类独特创意的价值？

黄总：我认为是互相促进的关系吧。一方面，目前的 LLM 通过人类已有知识的训练而涌现的智能，是局限于旧知识的，并不会创造出新的知识。但它非常全面，对个体人脑起到非常好的补全、也能通过随机的拼接出新的创意，为人类提供创意的启发，大大激发了人类的创造力。但这些随机拼接的创意，是需要人类甄别、选择和验证，才会沉淀成新的知识。沉淀下来的新知识，会在下一轮的 LLM训练被 AI吸收，形成类似数据飞轮的效应。

而在游戏开发中，无论是目前还是将来，我认为还是游戏制作人主导这个平衡，决定 AI 技术能参与的份额的多少，毕竟 AI只是工具。

AI未来在游戏领域的路在何方？

Q：当下鉴于AI应用的加持，后续游戏行业发展的未来趋势您这边怎么看？

黄总：我认为游戏类AI工具链会快速发展起来，大厂的资源优势会降低，独立游戏的进入市场的门槛也会降低，游戏行业会更热闹。

Q：虽然AI技术在游戏领域已取得诸多成就，但仍有许多挑战和不足。请您谈谈您对游戏AI发展中面临的技术难点和挑战的看法，并对解决这些问题的可能方向给一些建议。

黄总：这是个开放性的问题呀，不好回答。首先已经在路上的项目，能融合 AI 技术的空间都不会太大。我认为最大的挑战在于，新项目的立项，怎样去规划和融合 AI 技术的应用。这不仅仅是技术问题，更是产品创意设计的问题。仅仅是降本增效的话，并不是游戏 AI 发展的方向。

Q：最后，请给广大游戏爱好者和开发者说几句鼓励和建议的话。

黄总：学习学习再学习，实践实践再实践。AI 大有可为！

一个小时的访谈时间很快过去，作为【数说AI】的首期嘉宾，黄总的访谈给我们留下许多思考。人工智能已经不再是一个遥远的概念或一个纯粹的技术问题，我们需要更多地聚焦AI对我们当下生活以及未来的影响，以积极的态度接纳AI在各种场景的应用，平衡AI带来的利益和风险。

【数说AI】，述说AI，致力于给大众、从业者带来更多有关于AI的资讯与思考，首期访谈已圆满落下帷幕，作为SDEP数字赋能计划中的重要一环，数说AI栏目今后将邀请不同行业AI专家，为大家带来新鲜、前沿的AI动态，更多活动、精彩内容回放关注云商会视频号，扫描下方二维码可观看完整访谈视频。