IT之家 3 月 20 日消息，育碧今日展示了其巴黎工作室最新的生成式 AI 原型項目 NEO NPC，令 NPC 實現(xiàn)以自發(fā)的行動和反應(yīng)進行對話，而非遵循對話樹中的設(shè)定。該項目應(yīng)用了英偉達的 Audio2Face 與 Inworld 的 LLM 大語言模型技術(shù)。
育碧表示，所有生成式 AI 項目的目標都是為玩家?guī)韮r值，開發(fā)過程始終以玩家和開發(fā)人員的創(chuàng)造力為重點。
是角色，不是程序（Characters，Not Programs）
育碧表示，這些 NPC 的性格、背景故事與對話風(fēng)格并非由機器創(chuàng)造，而是由作家塑造的，并在學(xué)習(xí)語言模型開始即興對話后繼續(xù)調(diào)整。
始終不斷改進（Always Iterating）
語言模型是一個裝滿了概念和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的大盒子，因此，如果與一個基礎(chǔ)的語言模型對話，它就會產(chǎn)生枯燥、機械的回答。通過對模型中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行調(diào)節(jié)，使其朝想要的方向發(fā)展，并以作家所設(shè)想的背景故事、個性和對話風(fēng)格為基礎(chǔ)。
與場景結(jié)合（Sticking to the Scenario）
這種迭代式的角色創(chuàng)建過程還有助于對玩家的行為進行結(jié)構(gòu)化處理。這些玩家行為可能會破壞特定場景的基調(diào)或希望達到的目標。根據(jù)角色的性格，他們會對玩家的提示做出特定的反應(yīng)，或者不做出反應(yīng)。團隊表示，這些角色沒有自由意志，而是在故事中扮演一個角色。
捕捉偏見（Catching Bias）
團隊不斷強調(diào)“真實性”這個概念，并以之作為他們的指導(dǎo)原則。開發(fā)人員對 LLM 中的偏見、刻板印象，以及它對角色設(shè)計和行為的影響有著敏銳的感知力，并堅信，人類表現(xiàn)是構(gòu)建角色過程中不可替代的一部分。
最終目標與下一步計劃（The End Goal and Next Steps）
IT之家注意到，NEO NPC 項目只是一個原型，距離在游戲中實現(xiàn)還有一段路要走。其最終目標是成為一個靈活的工具，育碧內(nèi)部的小型項目與 3A 級項目均可運用。
團隊于正在舉行的 GDC 2024 游戲開發(fā)者大會上年展示該項目。開發(fā)團隊強調(diào)，在生成式 AI 領(lǐng)域還留有創(chuàng)造力的空間，數(shù)據(jù)和敘事可以并存。
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