每經(jīng)記者 石普寧    每經(jīng)編輯 唐元    

在經(jīng)過生成式AI的“教育”之后，不少人開始感嘆AI的無所不能。與此同時，行業(yè)內(nèi)的人士卻也發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過大模型訓練而“涌現(xiàn)”的AI雖有驚艷之處，但落地到具體的應用場景，總有點“缺了什么”的感覺。

這對成都潛在人工智能科技有限公司（以下簡稱“行者AI”）來說并不是一個陌生的問題。自從2016年成立團隊以來，行者AI就在關注如何利用AI為游戲從業(yè)者實現(xiàn)降本增效。

“我們希望成為一個幫助游戲乃至文娛公司降本增效的平臺，我們希望把工具做得更加簡單易用，讓大家可以一鍵上手。”行者AI CEO尹學淵說道。

行者AI CEO尹學淵 圖片來源：左夢涵 攝

采訪當天，行者AI CEO尹學淵身著帶有行者AI標志的Polo衫，打扮十分干練。技術出身的他語速極快，在回答問題時往往采用拆分成幾個方面或層次的方式來回答。

這種問題導向的思維同樣也貫穿在行者AI的產(chǎn)品當中，在他看來，如何落地“最后一公里”是當務之急，“大模型結合領域專家的垂直模型可能更有市場空間或者應用場景。”

隨著對產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的逐步“拆解”，目前，行者AI已推出包括AI美術、AI音樂、AI虛擬玩家、AI安全等在內(nèi)的產(chǎn)品及解決方案。

尹學淵告訴《每日經(jīng)濟新聞》記者（以下簡稱“NBD”），朝著這個方向，行者AI正在不斷優(yōu)化產(chǎn)品，以期能夠讓游戲行業(yè)乃至內(nèi)容創(chuàng)作的從業(yè)者能夠盡量節(jié)省生產(chǎn)的時間，以把更多精力放在創(chuàng)意本身，正如其愿景所言：聚焦于1%的創(chuàng)意，釋放99%的密集型勞動。

打造一整套生產(chǎn)力工具

NBD：在今年大模型的熱潮下，不少觀察都指向其“降本增效”的想象空間。無獨有偶，行者AI的團隊在2016年成立之初，想要解決的主要就是游戲開發(fā)中的“高成本、低成功率”問題？

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尹學淵：游戲本身來講是一個非常復雜的系統(tǒng)工程，其中有各種各樣的環(huán)節(jié)。所有環(huán)節(jié)累加在一起導致了一個問題，那就是游戲的開發(fā)成本非常高，但是另一方面，它的成功率又低。實際上，不僅僅是游戲，整個內(nèi)容行業(yè)的成功率可能都是比較低的。

高成本、低成功率意味著想掙錢還是挺難的。所以我們當時立項，就是希望降低游戲開發(fā)制作以及運營的成本，途徑就是利用人工智能，因為它本身是一個降本增效的工具。

舉個例子，單獨來看，可能每款產(chǎn)品只有3%的成功率，但是如果用同樣的錢，成本降低的情況下，可以去做10款。我們天馬行空地想一想，如果能把成本降到1%，就可以做100款。換句話說，容錯率在不斷提高，游戲公司的產(chǎn)品也更容易“跑”出來。

NBD：2016年人工智能的“明星”當屬AlphaGo，其采用的深度強化學習算法也走紅一時。在當時的人工智能熱潮以及技術條件的背景下，行者AI主要推出了什么產(chǎn)品？相應解決了哪些“痛點”？結果是否又超出預期？

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尹學淵：我們最早做的是虛擬玩家，也就是機器人陪玩，和AlphaGo類似，這種算法的底層邏輯是深度強化學習。推出之后，立竿見影地解決了玩家在匹配乃至用戶留存方面的問題。

在競技游戲當中，機器人陪玩是一個重要的話題。競技游戲作為一種強對抗屬性的游戲類型，玩家在雙方實力相當?shù)臅r候其實是最舒服的，棋逢對手才最好玩，一方太強或是太弱都會讓玩家感覺到?jīng)]意思。在這種情況下，AI可以起到的作用是扮演對手或是隊友，綜合給到一種很好的體驗效果——要么是“險勝”，要么是“惜敗”。

深度強化學習的原理非常適合這個場景，它可以真正教會AI玩游戲，相比以前用行為樹來控制機器人時的打法單一、可預測，基于深度學習的AI機器人可以達到媲美人類的水平，也有更多的發(fā)揮空間。

另一方面我們也開始嘗試AI美術，不過還是受限于當時的算法，對抗生成網(wǎng)絡（GAN），以及算力。我們發(fā)現(xiàn)，GAN能畫的東西不多。直到近年流行開來的擴散（Diffusion）算法之后，AI美術的能力才得到了極大提升。

所以說，當時的結果并沒有超出預期，雖說AlphaGo的推出給市場帶來很多啟發(fā)，但從設想到落地我們還是花了挺多的時間。

AI原畫創(chuàng)作 圖片來源：受訪者提供

NBD：在上述提到的算法、算力迭代的大背景下，行者AI目前已有AI虛擬玩家，AI2D、3D圖像資產(chǎn)生產(chǎn)， AI音樂音效生產(chǎn)，AI內(nèi)容安全的產(chǎn)品矩陣，打造這樣一個矩陣的考慮是什么？主要解決的又是游戲行業(yè)內(nèi)的哪些具體問題？

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尹學淵：近5年以來，整個行業(yè)提了很多類似“游戲工業(yè)化”的概念。什么叫工業(yè)化？這是一個相對的概念，打個比方，以前可能更像手工勞作。而建立一個標準化的工業(yè)流程，像福特生產(chǎn)汽車一樣來生產(chǎn)游戲，它的成本才能降低，成功率才能提升。

既然是工業(yè)化，就需要各個環(huán)節(jié)都能降本增效。游戲研發(fā)流程本身非常復雜，將其逐個拆分，不同的環(huán)節(jié)都會有不同的占比，比如美術的成本一般可能占到游戲的40-50%左右。我們的策略是讓各個環(huán)節(jié)都能實現(xiàn)降本增效——不是單點地去做某一方面的工具，而是打造一整套生產(chǎn)力工具。

AI音樂制作 圖片來源：受訪者提供

把算法以及大模型應用到場景中

NBD：在“爆紅”幾個月后，ChatGPT的流量在今年6月出現(xiàn)了環(huán)比下降，一些觀點聚焦在了通用大模型如何落地的問題。對此，行者AI如何看待？又會采取何種應對措施？

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尹學淵：我們現(xiàn)在比較關注一個點，就是大家怎么在“最后一公里”去落地。在我看來，目前的AI與上一代的AI相比，確實有很多不同之處，特別是在“涌現(xiàn)”之后展現(xiàn)出的邏輯推理能力。

然而，你會明顯地感覺到它還是不能滿足人們的需求。大模型看起來似乎無所不能，但是一旦仔細去用，好像又什么都做不了，它就是差那么一點點。打個比方，大模型可能更像一個教育好的高中生，有一定的邏輯推理能力、語言表達能力等。但是如果一個高中生直接走上職場，會不會覺得怎么都弱了一些？所以應該到大學里面選擇學習一個專業(yè)，有了專業(yè)的知識才能服務好具體行業(yè)。

“最后一公里”實際是我們從業(yè)者要去解決的問題。在未來，大模型結合領域專家的垂直模型可能更有市場空間或者應用場景。因此，我們采取的策略更多是把算法以及大模型應用到場景中，要能為行業(yè)服務。

NBD：AI技術不斷創(chuàng)新，市場競爭也很激烈。以AI繪畫為例，從去年開始，以Stable Diffusion、Midjourney等為代表的AI繪圖軟件已在業(yè)界掀起熱議，其能力迭代之快引人側目。這對于行者AI有何影響？準備如何應對？ 

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尹學淵：像Stable Diffusion，幾乎每周都有新版本、新插件。在此背景下，發(fā)表的論文也好，開源社區(qū)的新動向也好，算法、底層模型、插件的迭代也好，第一時間我們都會去跟蹤。

實際上，包括這些軟件在內(nèi)的快速迭代對我們來說還是一個助力。它們可能迭代得非?？?，甚至每天都有新東西出來，但是你會發(fā)現(xiàn)大家去用它們解決實際問題時，還是會有各種各樣的地方處理得不好。

這背后需要結合“Know-How”，（設計）一套自己的工作流，是開源社區(qū)無法幫助完成的。比如開源的Linux，并不是誰拿它都能做一個好用的操作系統(tǒng)。AI開源工具也一樣，需要結合領域內(nèi)的知識，知道大家在行業(yè)里要什么，在此基礎上進行迭代和更新，才可能做出好用的產(chǎn)品。

AI美術模型訓練 圖片來源：受訪者提供

NBD：具體來看，行者AI推出的AI繪圖軟件是如何結合“Know-How”的？

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尹學淵：目前，行者AI的AI繪圖軟件主要有兩個版本，一是行者AI美術專業(yè)版，二是上手門檻更低的圖刷刷。背后其實就是三個詞——高可控、一致性、高精度。

先說高可控，既然是生產(chǎn)力工具，那就不能是個玩具。要畫一個紅衣服的女孩子，她就一定是紅衣服，要一個跳起來的姿勢她就需要跳起來，要一個中國風她就必須要是中國風。而且力度控制要做得很細，而不是出現(xiàn)無數(shù)個提示詞，最后依然沒有達到要求。

其次，保證有一致性。目前的AI繪圖軟件已經(jīng)能把一幅畫畫得很漂亮，但是在實際的應用場景中，畫風要保持一致，里面出現(xiàn)的角色也應該是連續(xù)的。否則畫得再漂亮，也無法具體運用。最后就是高精度，出的圖片一定是真正（在精度上）能用得上的。

我們在這個工具里面會做一些工作流。比如批量出圖，因為只有能批量出圖，才可能進入到生產(chǎn)環(huán)節(jié)。畢竟AI做的東西在目前還不是百分之百地可用，所以我們會用出圖率來衡量，一批圖里能選出的越多，就越能節(jié)省生產(chǎn)力。

AI美術3D減面 圖片來源：受訪者提供

AI是助手不是對手

NBD：目前看來，加強人工智能的監(jiān)管已經(jīng)成為共識，有關生成式AI的話題也不乏爭議。在這其中，版權和質量問題的討論尤甚。一種典型的質疑聲音認為，生成式AI的作品不僅容易侵權，產(chǎn)出的質量也“一言難盡”。行者AI如何避免上述提到的問題？

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尹學淵：有關版權的問題剛好問在我們行者AI產(chǎn)品設計的理念上面，第一個叫做“可用”，第二個叫“好用”，第三個點其實叫做“敢用”。可控、一致性、高精度保證“可用”；降低操作門檻、一鍵快捷功能、增加出圖率和批量出圖讓產(chǎn)品“好用”；這個問題正好是“敢用”。

敢用又分為兩個層次，第一個是知識產(chǎn)權，第二個是合規(guī)性。

先說知識產(chǎn)權，目前的大模型，更多可以理解為它消耗了全世界的素材，但是為了做到高可控、一致性、高精度，特別是一致性，才能保證可用，那就需要訓練自己的畫風。我們的工具有訓練模型的功能——“一鍵煉丹”，現(xiàn)在服務的客戶幾乎都會用自己的素材投喂AI，在訓練畫風的同時也在避免侵權：用戶使用自己的素材，訓練自己的模型，這個模型只提供給自己使用。

行者AI獲“2023AIGC應用創(chuàng)新TOP50”榮譽 圖片來源：左夢涵 攝

在合規(guī)性上，當出現(xiàn)與常見的道德觀、法律法規(guī)以及不同國家地區(qū)民俗相違背的內(nèi)容時，AI能發(fā)揮很大的作用，這也是為什么行者AI會有一條AI安全的產(chǎn)品線。

至于產(chǎn)出質量的問題，確實，如果只拿AI來做，有些地方就是有瑕疵，多多少少可能現(xiàn)在還沒有達到我們腦海中對AI的期待，好像一提自動駕駛就一定得是 L5級別。其實，今天大多數(shù)廠商還在L2到L3的過程中，這仍然是有價值的。

你一定要去把它變成工具，進行AI跟人之間的反復交互與創(chuàng)作。在AI的幫助下，雖然（一個作品）并不是一秒鐘就做出來了，但可能兩周的工作量實際上花三天就完成了，這樣難道不好嗎？我們看待AI，一定要把它當成助手，而不是對手。

NBD：游戲行業(yè)一個典型的現(xiàn)象是，游戲廠商紛紛提出“精品化”的口號。在此情況下，AI帶來的降本增效能夠解決什么問題？我們注意到，除了游戲行業(yè)，行者AI也在進行一些探索，比如打造AI音樂教室，這背后的考慮是？

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尹學淵：在存量市場，誰具有成本的優(yōu)勢，誰就更容易做出好東西。在保證游戲品質不變的情況下，很多游戲公司都希望以更低的成本把游戲做出來。AI作為降本增效的工具，其落地是一個特別好的趨勢。

其次，我們能不能去擴展游戲的外延？不僅靠游戲休閑娛樂，我們還能給它賦予一些像教育、醫(yī)療、陪伴的應用場景。我覺得在未來這是一個很大的趨勢，我們也在探索。

比如AI音樂教室就是去啟發(fā)小朋友們的創(chuàng)造力。在以前，自己要創(chuàng)作一首歌是一件很難的事情，這里面包括旋律，還有不同的樂器。在小朋友的知識還沒有那么完整的時候，AI的出現(xiàn)恰好可以彌補這一部分的知識，比如告訴它“今天你很開心，來一段開心的旋律”之類的。

此外，AI醫(yī)療的場景我們也在探索。現(xiàn)在我們跟全國某知名醫(yī)院有一個合作項目，做老年人的游戲，讓老年人的腦部活躍起來以預防老年癡呆。游戲里我們會設計一些記憶、語言表達、邏輯推理的點，來刺激他們大腦中的不同區(qū)域。

成都石室天府中學附屬小學一體化教室 圖片來源：受訪者提供

NBD：回看行者AI的發(fā)展歷程，團隊成立的2016年剛好遇上AlphaGo的熱潮，今年又站在以ChatGPT為代表的生成式AI的浪潮之中。其實，人工智能在期間也經(jīng)歷了爆紅-遇冷-再爆紅的過程。行業(yè)起起伏伏，行者AI的方法論是什么？如今又在風口，有何愿景？

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尹學淵：我最大的觀點或者體會是——風口都不是追來的，而一定是等來的。當你堅信一件事情一定會發(fā)生的時候，你就應該去好好地沉淀自己。

去年年底推出的ChatGPT用上了基于人類反饋的強化學習，也就是RLHF（Reinforcement from Human Feedback），加了這個東西它才像人。當Transformer模型和RLHF結合的時候，就會產(chǎn)生新的一個化學反應，在我們看來，人工智能今天的成果，也是一直在迭代，并不是說突然一下就“起飛”了。

新聞每天都在說AI工具的事情，實際上能夠每天把AI工具完全融入到生產(chǎn)流程的公司或是開發(fā)者還是很少，最大的問題還是門檻太高了。

行者AI希望成為一個幫助游戲乃至文娛公司降本增效的平臺，我們希望把工具做得更加簡單易用，讓大家可以一鍵上手。以后大家只要有一個idea，你就可以創(chuàng)作，而且這種內(nèi)容不僅僅是游戲。

本文作者系天府文創(chuàng)云記者石普寧，轉載合作相關可搜索“天府文創(chuàng)云”公眾號。