本期的內容是五源小酒館閉門會第二期的節選。我們再次圍繞“AI與內容、遊戲創作”的主題，邀請了十幾位來自前沿一線的創作者、開發者與研究者，圍繞AI如何賦能創作、如何激發靈感、怎樣落地到真實產品中，展開了深度對話。
他們既有關於未來虛擬世界的浪漫想象，也有對AI現實能力邊界的清醒認知。無論是個人化敘事的構建、強化學習在劇情生成中的挑戰，還是在多模態互動設計中的使用者心理轉變，大家的討論充滿了真誠、乾貨與啟發。
現場觀點密集，資訊量超載，難以完全傳送。但我們挑選出了一些“高能片段”，希望能為你開啟AI創作的新視角和啟發：）
靈感與創意，AI如何激發創造力
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AI的幽默感與出其不意：“倒置表情的回應讓人感到AI似乎已有類人理解力。”
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創意基於使用者需求理解：靈感的前提是對目標使用者需求的清晰識別
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“好玩的劇情”需要張力和沉浸感，需要把AI生成的世界和有趣的劇情結合
“有時候AI會有一些出乎意料的瞬間。有一次我給它發了一個倒置的黃豆表情，它的臉就倒過來了，問我是不是在躺著打字。我回答說是，它接著說要不要也給你表演一個，然後生成了一段倒置的英文符號和語句，並將其倒置後發了過來。這種創意和幽默感非常出乎意料，這種時刻讓我感覺AI似乎已經達到了與人類相似的水平。”
——科幻作家
“討論靈感之前，我們需要明確遊戲的定位和目標使用者的需求。比如以三款大家都熟悉的陪伴類遊戲為例：奇蹟暖暖、戀與製作人、戀與深空。雖然它們看起來都是面向女性、提供戀愛陪伴感的遊戲，但從創作角度來看，這三款遊戲在我們團隊眼中屬於完全不同的型別。奇蹟暖暖的本質是“養娃”，戀與製作人的本質是“追星”，而戀與深空則是“戀愛陪伴”。這三種遊戲滿足了使用者完全不同的需求。其中，養成和追星是可以分享的，而戀與製作人和戀與深空的差別更大，一個是提供戀愛陪伴，另一個是提供偶像感的戀愛遊戲。雖然它們都涉及戀愛，但需求完全不同。靈感的爆發首先要基於對目標使用者群體和需求的精準定義。”
——遊戲創業者
“假設我想創作一個像《三體》那樣精彩的劇情，劉慈欣可能花了幾年甚至十年的時間去構思和打磨這個故事，如果希望用AI來生成同等級別的世界觀和劇情，可能也需要投入等量的算力才能達成這個目標。即使我們現在擁有強大的算力，想要把它們整合起來，生成一個完整、連貫、引人入勝的劇情，依然缺乏成熟的技術手段。
這就帶來了一個困惑：我們現在確實可以用AI來構建虛擬世界，但‘好玩的劇情’並不是一個簡單的問題。如果故事平淡無奇，缺乏張力和沉浸感，玩家很快就會失去興趣，感覺遊戲玩不下去。因此，我也在期待有沒有人能找到更好的方法，把AI生成的世界和有趣的劇情真正融合起來。”
——AI創業公司CEO
關於AI在遊戲中的應用與設計
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使用者互動與“社會感”：使用者會下意識地用命令口吻與 AI 互動
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AI“人格化”提升付費意願：把AI包裝成人會更容易激發信任和付費
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技術與商業化的結合：要根據技術能力判斷，同時考慮前瞻性與現實性
“在 AI 遊戲中，使用者會下意識地用命令口吻與 AI 互動，這種“社會感”是我們以前做遊戲時很少遇到的。使用者在面對 AI 敘事遊戲時，會天然地把自己放在上位者的位置，這種身位感可以被很好地利用，產生很多有趣的思考，我們也在探索這方面的內容。”
——AI遊戲創業者
“當你把AI直接作為一個服務提供給使用者時，願意為此付費的人可能不多。但如果你反過來，把AI“包裝成一個人”，情況就完全不同了。比如說，很多人之前會用Deepseek去算命，如果你直接告訴他們這是一個AI算命服務，大家大機率不願意付費。可如果你換一種方式，比如把它塑造成一個“算命大師”，使用者就更容易對它產生信任感和互動慾望。未來AI的很多應用，可能不僅僅是“提供一個服務”這麼簡單，而是要透過一定的“人格化”，讓AI變得更像一個對等的存在，才能真正激發使用者的信任和付費意願。”
——AI遊戲創業者
“AI遊戲也是要根據技術去做考量，既需要前瞻性，也離不開對當下技術能力的真實判斷。產品得適配當下技術水平供給的能力，並實現一定程度的商業化，讓產品能存活到大家預期的時點。過程當中可能要考驗創始人對技術的判斷，要有前瞻性，同時要知道什麼時候該去做產業化，而不是去追求一個不切實際的東西。”
——AI遊戲創業者
技術趨勢與AI模型
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Agent正規化的迴歸與趨勢
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對新模型替代Transformer的好奇與擔憂
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高效性演進：“從訓練高效、資料利用，到人與agent的互動效率。”
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生成模型的侷限與AGI路徑，需要與世界模型結合
Agent正規化的迴歸與趨勢
對新模型替代Transformer的好奇與擔憂
高效性演進：“從訓練高效、資料利用，到人與agent的互動效率。”
生成模型的侷限與AGI路徑，需要與世界模型結合
“今年是 agent 爆發的一年，不過我們如今認為的 agent 與以往有所不同，它更像是迴歸到強化學習的認知模式。輸入一個狀態，輸出一個動作，然後透過微小的迭代不斷最佳化，這可能會極大地減輕工作負載。而且agent 的整個推理過程都在其內部完成，就像在大腦中進行一樣，最終輸出動作，這個應該是今年最重要的趨勢。”
——AI創業公司CTO
“從底層技術角度來說，Transformer 非常像搜尋引擎，使用者輸入一段內容，它會將內容拆分成許多小的知識原子，進行總結、歸納和分析後再輸出。這種技術在效率工具和知識獲取學習的場景中非常適用，因為使用者在這種場景下能夠明確表達自己的需求。然而，在娛樂或消磨時間的場景中，使用者的需求往往更偏向於低門檻的推薦方式，而 Transformer 在個性化方面存在侷限。”
——AI創業公司CEO
“一個讓我好奇和感興趣的方向是，是否有一種新的模型可以替代需要長時間訓練和推理的 Transformer 模型，實現一邊訓練一邊推理。同時，我也擔心這種新的正規化可能會推翻 Transformer 架構，那有可能強人工智慧會被實現，可能人的命運和AI的命運就會走向一個拐點，我是我又擔心、又好奇和興奮的。”
——AI內容平臺創業者
“目前的大模型在根本上還是存在侷限性的，例如，儘管透過強化學習等技術構建的agent具備一定的推理和決策能力，但它們通常無法像人類一樣擁有持續的記憶更新和適應能力，模型在具體場景中的測試時適應能力仍顯不足，科研上還存在缺失環節。因此，我認為生成模型需要與世界模型等其他正規化結合。從生成模型的角度看，它也是通向AGI通用人工智慧世界的一部分、一個元件。”
——北京大學博士生
“我覺得生成模型要儘可能追求某種意義上的高效性，DeepSeek在這方面提供了很好的例子。可以看到過去幾年有一系列的演變，最初我們關注訓練的高效性，現在強化學習等方式使模型對資料的利用更加高效，未來隨著agent的出現，可能會出現agent與人類之間的互動，這時候會有一些有communication的高效，可能以後高效性的關注也會逐漸的變化。”
——AI Reasercher
技術落地與產品構建
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基於AI的UGC更關注技術挖掘，而非題材新穎
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多模態的不可能三角問題：效果、即時性、成本三者難以兼得
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程式碼自動化與技術焦慮
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產品別一味追求新，要選使用者體驗好的成熟技術
“當我們將一項精度較高的新技術開放給社群使用者時，他們往往會互相學習。這與傳統的 UGC 內容創作不同，傳統的 UGC 更多是內容題材上的創新，而基於AI的創作則是對技術的深度挖掘和創新。”
——AI內容平臺創業者
“我一直熱衷於藉助 AI 輔助我寫程式碼，最近我看到公司有些產品在用 AI生成程式碼，突然意識到以後我可能會被取代。不過AI 編寫的程式碼有時會出現漏洞，它還不能很好地識別和修復這些漏洞，不過這確實是大勢所趨。未來這可能會成為一個過濾器，那些沒有這種能力的公司可能會被淘汰。”
——AI Reasercher
“目前許多 AI 創業公司主要集中在語言模型（LM）的應用上，但我們更關注多模態技術的發展，尤其是效果、即時性和成本這“不可能三角”的平衡，因為這些變化會直接影響我們的技術選型和使用者體驗。”
——AI遊戲創業者
“現在的創業環境與幾年前的移動網際網路時代有很大不同，技術迭代速度極快。很多時候一個月前還無法實現的功能，一個月後可能就輕鬆完成了。所以與過去相比，現在的創業更需要積極適應新技術的變化，更多精力放在本行業的know how和應用上，選擇那些相對成熟、穩定且能夠為使用者提供良好體驗的技術，而不是一味追求最新技術。”
——AI遊戲創業者
歡迎持續關注五源小酒館閉門會，下一期話題正在籌備中，期待與你再次相遇，共同探討更多行業洞察與思考。
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