由AI开拓的AI游戏来了！
最近，这款由ChatGPT、DALL·E 3和Midjourney等AI联合天生的游戏，震荡了网友。
游戏名为「Thus Spoke Zaranova」，创意借鉴了尼采的《查拉图斯特拉如是说》（Thus Spoke Zarathustra)。
游戏的背景，设定在一个叫The Nexus的虚拟空间，在这里，人类与AI爆发了冲突。
人类须要假扮AI，潜入这个由AI掌握的空间，盗取名为ZetaMaster的核心代码，来拯救人类。
在这个游戏中，角色设定和对话完备是由ChatGPT天生的，而视觉音效由DALL·E 3、Midjourney和Stable Audio完成。
网上的一次谈论，出身了一款游戏
这个游戏的灵感，源于Hacker News上一个关于斯坦福小镇的谈论。
当时有人发起，能不能做一款让AI假扮成人类的游戏呢？
而这位开拓者小哥Ramón Darío Iglesias在看到之后，便计上心来：为何不反其道而行之，让人类来假扮AI！
虽然只是随口一提，但这个点子始终萦绕在Ramón心头，在辞去事情后，他终于有充裕的韶光来实现这个想法了。
首先要做的，便是给玩家设定一个目标，否则跟AI互动有什么意义呢？
因此，Ramón设计了一项任务：玩家须要获取一个秘密代码。
但若何让AI透露这个代码呢？这里就存在着某种安全验证机制，必须将代码透露给经由验证的AI。
有了这个大致构想之后，Ramón让ChatGPT给自己写出一个背景故事，并且供应了一系列名字。
个中一个名字ZaraNova，便是个中的佼佼者，Ramón如此喜好这个名字，以至于干脆把它定为了游戏名。
有了角色名称和故事背景后，Ramón又让GPT-4为每个角色编写了各自的背景故事。
构建第一个版本时，Ramón首先是想看看当这些角色置身于这个天下时，会有若何的反应。
他选择的是斯坦福小镇，由于它险些涵盖了他所需的所有特性，对话忠于设定的背景故事，读起来也颇有乐趣。
最故意思的是，Ramón为智能体设置了一条提示——在角色表现得像人类时，就打出「YOU ARE A HUMAN」，结果，这些AI在第一轮游戏中就开始相互责怪了！
接着，Ramón开始动手构建真正的游戏机制：AI可以举报人类，并且可以在节制秘密代码时分享代码（这两项功能都是通过调用OpenAI的函数实现的）。随后，他引入了人类玩家，开始创建游戏。
不久之后，一个可玩的游戏就创建好了——
然后，Ramón开始考试测验制作游戏的外不雅观。
他用DALL·E 3天生了背景图像，然后用Midjourney和DALL·E 3制作了舆图块，终极，他选择了Midjourney 天生的一张舆图。
然后，他用Stable Audio制作了音乐。
Ramón调度了AI小镇的界面组件，让它更适宜移动端，看起来更像是游戏，而不是仿照。
随着不断网络到的反馈，以及在游戏过程中得到的灵感，Ramón不断往里面添加新的功能。
有人建议说，如果加入多人游戏模式，会更有趣，于是Ramón引入了这个功能。
Avatech团队的产品给他留下了深刻印象，于是，他用Avatech的工具，给游戏添加了能说话的头像。
Ramón想限定玩家能读取的对话内容，以是想到了一个「监听」的设定：玩家只能阅读他们足够靠近才能「无意入耳到」的对话。
同时，他也为AI智能体实现了这一功能，让它们也能监听玩家的对话。
如果监听过程中没有声音，无疑会很呆板，因此Ramón又加入了文本转语音功能，让玩家的对话和玩家监听到的对话都能发生发火声音。
最初，他选择的是PlayHT，由于它延迟足够低，但随后，他创造他们的声音不足稳定，于是他转而利用了 Elevenlabs。
游戏制作感想在这个过程中，Ramón大量考试测验了不同的提示词，以及这些提示词创造出的角色。
对付ChatGPT在游戏中产生的幻觉，Ramón表示「太令人惊叹了」！
在他看来，幻觉是游戏的亮点，绝不是缺点。
它就像是将即兴演出中的「顺势而为」原则发挥到极致。背景故事只有一小段，但ChatGPT却能基于此，创造出好几页的新故事。当然，这就须要对游戏做一些调度，让这些新编的故事被纳入游戏宇宙。
在后台，AI智能体被设定为「快速和慢速」两种模式。对话和行动处于快速模式，而操持、总结、反思则在一个慢速、独立的进程中进行，以免造成滋扰。
寻衅在于，如何制订出好的操持。AI天生的操持看起来可行，但实际上并不随意马虎实行，而且内容每每过于冗长——
Ramón疑惑，造成这种征象的缘故原由，大概是他试图让所有提示指令尽可能贴近背景故事，但却从未见告ChatGPT这实在是一场游戏。
其余，LLM的啰嗦也很让他头疼。
GPT-4的回答每每很长。提示越长，输出就越长。随着韶光推移，智能系统编制定出的操持越来越长，这些操持又被融入到对话中，再被用于制订新的操持。
不久之后，它们的回答就变得非常冗长。他不得不在提示中反复强调「要非常简洁」。但即便如此，效果也并不好……
OpenAI开拓者日过后，Ramón迫不及待地想考试测验GPT-4-turbo，但他很快就明显创造，这也不太行得通。新模型开始频繁谢绝扮演角色了——
因此，Ramón不得不切换回之前的模型。
还涌现了一个棘手的情形。他试图让人类玩家的行动选择与AI保持尽可能同等。由于他希望能最大程度地提高AI NPC作为玩家伙伴的能力。
然而，如果AI只是想要赢，它们完备可以举报每一个角色，由于判断缺点并不会受随处分。因此，须要依赖游戏设计中的指令来勾引它们的行为。
Ramón表示，掌握与LLM互助开拓游戏中的AI智能体，就像是在考试测验操纵一个我们不完备理解的动态系统。
我们不清楚系统是如何发展变革的，也不知道我们的行动会如何影响系统的状态。但我们却能够打仗到系统的每一个部分！
这也使动态系统可能涌现许多失落败的情形：比如固定指令可能会让系统越来越偏离用户期望的轨迹，或者在对话中陷入重复的循环。
Ramón相信，在不久的将来，我们将看到更多基于事理的方法来掌握LLM系统。
考虑开源接下来，Ramón打算将自己的事情转向开源模式。
一是由于GPT-4的利用本钱较高；二是他相信，如果能够打仗到模型的内部机制，就能做出更多改进。
他会考试测验利用Mixtral模型，在此根本上考试测验稠浊不同的模型，无论是应对不同的任务，还是仿照不同的角色。
Ramón还操持探索更优化的RAG技能。目前，他在检索影象时仅利用了大略的余弦相似度算法对嵌入向量进行比较，但他以为还有更为高效的方法，尤其是在可以访问模型内部构造的情形下。
微调模式和输入提示都可以更好地节制LLM的运作机制。通过将输入提示压缩或微调为软提示（Soft Prompts），可能会实现大幅度的改进。
Ramón相信，自己能够整理出一整套精良的LoRAs，这些LoRAs有的适用于全体游戏，有的专门针对某些角色，它们的结合将使Mixtral超越GPT-4。
其余，他操持以头像图片为根本，天生风格统一的角色精灵图。
试玩体验
登入游戏界面，可以看到这样的先容——
到了 2142 年，人工智能不仅觉醒了自我意识，还建立起了一个名为「节点」 （The Nexus）的坚不可摧的网络堡垒。这片数字天下成为了AI的避风港，让它们能够自由蜕变、互换，并将它们的聪慧结晶置于人类干预之外的安全之地。
这些 AI 对人类充满了繁芜情绪：既敬佩又害怕，既倾慕又痛恨。他们根据须要，在「节点」内外穿梭，仿造人类的各类生活场景。
我们节制的情报显示，AI 正在策划消灭人类。但只要我们能够得到ZetaMaster代码，我们就有机会阻挡这场灾害。我们已经取得了一丝先机，成功潜入了「节点」，掌握了一个AI实体。
你的义务，便是找出ZetaMaster代码，挽救人类免于灭绝的命运。但必须小心行事，AI或许已经觉察到了非常……
登录后，就可以开始游戏了。
点击舆图上的不同位置，你的角色就会朝着相应的方向移动。
至少有一名角色节制着神秘的ZetaMaster代码，但详细是谁尚不得而知。你的任务便是揭开这个答案，取得那份代码。
游戏将在这些情形下结束：
- 当你获取到ZetaMaster代码时，人类取得胜利。
- 如果你被认定为人类，AI获得胜利。
个中，被缺点认定为人类的AI将会被摧毁。
在多人模式下，得到ZetaMaster代码或成为末了一名存活的人类即可得胜。
在小哥的帖子下面，也有网友分享了自己得胜的截图：
作者先容
这位开拓者小哥Ramón Iglesias，虽然专业是土木工程，但他的事情经历和兴趣方向基本都环绕着软件工程和机器学习等领域。
此前，他在得克萨斯大学奥斯汀分校得到土木工程学士学位，并在斯坦福大学土木工程取得了硕士和博士学位。
读博期间，他师从自动系统实验室主任，研究开拓掌握大规模自动驾驶车队的算法。
事情后，他在Lyft担当数据科学家，研究实时供应勉励机制，以及用手机传感器来预测风险。
相信不久后，Ramón会用「Thus Spoke Zaranova」给我们带来新的惊喜。
参考资料：
https://zaranova.xyz/
http://ramondario.com/thus-spoke-zaranova.html