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斯特劳斯·泽尔尼克就使用生成式人工智能制作电子游戏这一话题发表了自己的看法。

他在最近接受采访时发表了以下言论：

“那些认为只需按下一个按钮，然后说：‘制作出一部《GTA6》，让它更大、更好，这是所有的代码和营销计划’的人，最终什么可用的东西都得不到。

“生成式人工智能是由大量数据集、大型语言模型和计算能力组合而成的——而正如我所说，所有这些都是基于过往数据的。生成出来的东西是一个预测模型。

“我们所做的某些事情是可以预测的，但真正具有创造性的工作却无法预测。重大的创造性突破将由人类来实现。

“这就是为什么我不担心人工智能能创造出热门游戏，因为它是建立在已有数据基础上的，是基于过往数据的。热门游戏是面向未来的，因此需要凭空创造出来。最具创造性不仅仅意味着跳出常规思维，而是意味着根本就没有常规的限制。”

虽然Take-Two公司的同行们似乎急于拥抱生成式人工智能，但泽尔尼克对这项技术似乎持更为冷淡的态度。不过，如果你仔细留意，就会发现泽尔尼克对于这项技术应用场景的想法，实际上与EA使用人工智能建模技术并已向公众披露的方式非常契合。

尽管生成式人工智能的倡导者坚称它能做更多事情，但人工智能建模技术最终可能会在电子游戏的随机生成或程序生成方面找到用武之地。如果这项技术还有其他潜在用途，比如制作CG，那肯定需要有人来监督，以确保模型不会出错。

这里的关键最终还是在于这项技术如何发展。无法保证人工智能建模技术能比现有的正在使用的技术更好地完成这些工作。但如果这些模型能够优化到足以取代现有技术，那么我们可能会看到科技行业所期望的大规模应用。

尽管这对一些读者来说可能听起来不太好接受，但游戏行业中还是存在这样一种期望，即把大量技术性的、非创造性的工作交给人工智能模型来做，可能会降低游戏制作的总体成本。所以，这项技术有可能进入电子游戏领域，这对游戏行业来说不一定完全是坏事。

不过，如果上述情况真的会发生，我们肯定不会在今年某个时候即将发布的《GTA6》中看到。我们当然还是期待着这款为本世代主机设计的、没有使用人工智能模型的GTA。