對(duì)話行者AI CEO尹學(xué)淵：希望把工具做得更加簡(jiǎn)單易用，讓大家可以一鍵上手

每經(jīng)記者｜石普寧    每經(jīng)編輯｜唐元    

在經(jīng)過(guò)生成式AI的“教育”之后，不少人開(kāi)始感嘆AI的無(wú)所不能。與此同時(shí)，行業(yè)內(nèi)的人士卻也發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)大模型訓(xùn)練而“涌現(xiàn)”的AI雖有驚艷之處，但落地到具體的應(yīng)用場(chǎng)景，總有點(diǎn)“缺了什么”的感覺(jué)。

這對(duì)成都潛在人工智能科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“行者AI”）來(lái)說(shuō)并不是一個(gè)陌生的問(wèn)題。自從2016年成立團(tuán)隊(duì)以來(lái)，行者AI就在關(guān)注如何利用AI為游戲從業(yè)者實(shí)現(xiàn)降本增效。

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

行者AI CEO尹學(xué)淵 圖片來(lái)源：左夢(mèng)涵 攝

采訪當(dāng)天，行者AI CEO尹學(xué)淵身著帶有行者AI標(biāo)志的Polo衫，打扮十分干練。技術(shù)出身的他語(yǔ)速極快，在回答問(wèn)題時(shí)往往采用拆分成幾個(gè)方面或?qū)哟蔚姆绞絹?lái)回答。

這種問(wèn)題導(dǎo)向的思維同樣也貫穿在行者AI的產(chǎn)品當(dāng)中，在他看來(lái)，如何落地“最后一公里”是當(dāng)務(wù)之急，“大模型結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业拇怪蹦Ｐ涂赡芨惺袌?chǎng)空間或者應(yīng)用場(chǎng)景。”

隨著對(duì)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(shù)、AI音樂(lè)、AI虛擬玩家、AI安全等在內(nèi)的產(chǎn)品及解決方案。

尹學(xué)淵告訴《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡(jiǎn)稱“NBD”），朝著這個(gè)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(shí)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(dòng)。

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(wú)獨(dú)有偶，行者AI的團(tuán)隊(duì)在2016年成立之初，想要解決的主要就是游戲開(kāi)發(fā)中的“高成本、低成功率”問(wèn)題？

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尹學(xué)淵：游戲本身來(lái)講是一個(gè)非常復(fù)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(dǎo)致了一個(gè)問(wèn)題，那就是游戲的開(kāi)發(fā)成本非常高，但是另一方面，它的成功率又低。實(shí)際上，不僅僅是游戲，整個(gè)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(dāng)時(shí)立項(xiàng)，就是希望降低游戲開(kāi)發(fā)制作以及運(yùn)營(yíng)的成本，途徑就是利用人工智能，因?yàn)樗旧硎且粋€(gè)降本增效的工具。

舉個(gè)例子，單獨(dú)來(lái)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(shuō)，容錯(cuò)率在不斷提高，游戲公司的產(chǎn)品也更容易“跑”出來(lái)。

NBD：2016年人工智能的“明星”當(dāng)屬AlphaGo，其采用的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法也走紅一時(shí)。在當(dāng)時(shí)的人工智能熱潮以及技術(shù)條件的背景下，行者AI主要推出了什么產(chǎn)品？相應(yīng)解決了哪些“痛點(diǎn)”？結(jié)果是否又超出預(yù)期？

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尹學(xué)淵：我們最早做的是虛擬玩家，也就是機(jī)器人陪玩，和AlphaGo類似，這種算法的底層邏輯是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。推出之后，立竿見(jiàn)影地解決了玩家在匹配乃至用戶留存方面的問(wèn)題。

在競(jìng)技游戲當(dāng)中，機(jī)器人陪玩是一個(gè)重要的話題。競(jìng)技游戲作為一種強(qiáng)對(duì)抗屬性的游戲類型，玩家在雙方實(shí)力相當(dāng)?shù)臅r(shí)候其實(shí)是最舒服的，棋逢對(duì)手才最好玩，一方太強(qiáng)或是太弱都會(huì)讓玩家感覺(jué)到?jīng)]意思。在這種情況下，AI可以起到的作用是扮演對(duì)手或是隊(duì)友，綜合給到一種很好的體驗(yàn)效果——要么是“險(xiǎn)勝”，要么是“惜敗”。

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理非常適合這個(gè)場(chǎng)景，它可以真正教會(huì)AI玩游戲，相比以前用行為樹(shù)來(lái)控制機(jī)器人時(shí)的打法單一、可預(yù)測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)的AI機(jī)器人可以達(dá)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(kāi)始嘗試AI美術(shù)，不過(guò)還是受限于當(dāng)時(shí)的算法，對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN），以及算力。我們發(fā)現(xiàn)，GAN能畫(huà)的東西不多。直到近年流行開(kāi)來(lái)的擴(kuò)散（Diffusion）算法之后，AI美術(shù)的能力才得到了極大提升。

所以說(shuō)，當(dāng)時(shí)的結(jié)果并沒(méi)有超出預(yù)期，雖說(shuō)AlphaGo的推出給市場(chǎng)帶來(lái)很多啟發(fā)，但從設(shè)想到落地我們還是花了挺多的時(shí)間。

AI原畫(huà)創(chuàng)作 圖片來(lái)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(lè)音效生產(chǎn)，AI內(nèi)容安全的產(chǎn)品矩陣，打造這樣一個(gè)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(wèn)題？

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尹學(xué)淵：近5年以來(lái)，整個(gè)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(gè)相對(duì)的概念，打個(gè)比方，以前可能更像手工勞作。而建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)流程，像福特生產(chǎn)汽車一樣來(lái)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(gè)環(huán)節(jié)都能降本增效。游戲研發(fā)流程本身非常復(fù)雜，將其逐個(gè)拆分，不同的環(huán)節(jié)都會(huì)有不同的占比，比如美術(shù)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(gè)環(huán)節(jié)都能實(shí)現(xiàn)降本增效——不是單點(diǎn)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(lè)制作 圖片來(lái)源：受訪者提供

把算法以及大模型應(yīng)用到場(chǎng)景中

NBD：在“爆紅”幾個(gè)月后，ChatGPT的流量在今年6月出現(xiàn)了環(huán)比下降，一些觀點(diǎn)聚焦在了通用大模型如何落地的問(wèn)題。對(duì)此，行者AI如何看待？又會(huì)采取何種應(yīng)對(duì)措施？

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尹學(xué)淵：我們現(xiàn)在比較關(guān)注一個(gè)點(diǎn)，就是大家怎么在“最后一公里”去落地。在我看來(lái)，目前的AI與上一代的AI相比，確實(shí)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(huì)明顯地感覺(jué)到它還是不能滿足人們的需求。大模型看起來(lái)似乎無(wú)所不能，但是一旦仔細(xì)去用，好像又什么都做不了，它就是差那么一點(diǎn)點(diǎn)。打個(gè)比方，大模型可能更像一個(gè)教育好的高中生，有一定的邏輯推理能力、語(yǔ)言表達(dá)能力等。但是如果一個(gè)高中生直接走上職場(chǎng)，會(huì)不會(huì)覺(jué)得怎么都弱了一些？所以應(yīng)該到大學(xué)里面選擇學(xué)習(xí)一個(gè)專業(yè)，有了專業(yè)的知識(shí)才能服務(wù)好具體行業(yè)。

“最后一公里”實(shí)際是我們從業(yè)者要去解決的問(wèn)題。在未來(lái)，大模型結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业拇怪蹦Ｐ涂赡芨惺袌?chǎng)空間或者應(yīng)用場(chǎng)景。因此，我們采取的策略更多是把算法以及大模型應(yīng)用到場(chǎng)景中，要能為行業(yè)服務(wù)。

NBD：AI技術(shù)不斷創(chuàng)新，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也很激烈。以AI繪畫(huà)為例，從去年開(kāi)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(cè)目。這對(duì)于行者AI有何影響？準(zhǔn)備如何應(yīng)對(duì)？ 

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尹學(xué)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(kāi)源社區(qū)的新動(dòng)向也好，算法、底層模型、插件的迭代也好，第一時(shí)間我們都會(huì)去跟蹤。

實(shí)際上，包括這些軟件在內(nèi)的快速迭代對(duì)我們來(lái)說(shuō)還是一個(gè)助力。它們可能迭代得非常快，甚至每天都有新東西出來(lái)，但是你會(huì)發(fā)現(xiàn)大家去用它們解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)，還是會(huì)有各種各樣的地方處理得不好。

這背后需要結(jié)合“Know-How”，（設(shè)計(jì)）一套自己的工作流，是開(kāi)源社區(qū)無(wú)法幫助完成的。比如開(kāi)源的Linux，并不是誰(shuí)拿它都能做一個(gè)好用的操作系統(tǒng)。AI開(kāi)源工具也一樣，需要結(jié)合領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)，知道大家在行業(yè)里要什么，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行迭代和更新，才可能做出好用的產(chǎn)品。

AI美術(shù)模型訓(xùn)練 圖片來(lái)源：受訪者提供

NBD：具體來(lái)看，行者AI推出的AI繪圖軟件是如何結(jié)合“Know-How”的？

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

先說(shuō)高可控，既然是生產(chǎn)力工具，那就不能是個(gè)玩具。要畫(huà)一個(gè)紅衣服的女孩子，她就一定是紅衣服，要一個(gè)跳起來(lái)的姿勢(shì)她就需要跳起來(lái)，要一個(gè)中國(guó)風(fēng)她就必須要是中國(guó)風(fēng)。而且力度控制要做得很細(xì)，而不是出現(xiàn)無(wú)數(shù)個(gè)提示詞，最后依然沒(méi)有達(dá)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(huà)畫(huà)得很漂亮，但是在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，畫(huà)風(fēng)要保持一致，里面出現(xiàn)的角色也應(yīng)該是連續(xù)的。否則畫(huà)得再漂亮，也無(wú)法具體運(yùn)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?cè)谶@個(gè)工具里面會(huì)做一些工作流。比如批量出圖，因?yàn)橹挥心芘砍鰣D，才可能進(jìn)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(huì)用出圖率來(lái)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(shù)3D減面 圖片來(lái)源：受訪者提供

AI是助手不是對(duì)手

NBD：目前看來(lái)，加強(qiáng)人工智能的監(jiān)管已經(jīng)成為共識(shí)，有關(guān)生成式AI的話題也不乏爭(zhēng)議。在這其中，版權(quán)和質(zhì)量問(wèn)題的討論尤甚。一種典型的質(zhì)疑聲音認(rèn)為，生成式AI的作品不僅容易侵權(quán)，產(chǎn)出的質(zhì)量也“一言難盡”。行者AI如何避免上述提到的問(wèn)題？

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尹學(xué)淵：有關(guān)版權(quán)的問(wèn)題剛好問(wèn)在我們行者AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)的理念上面，第一個(gè)叫做“可用”，第二個(gè)叫“好用”，第三個(gè)點(diǎn)其實(shí)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(gè)問(wèn)題正好是“敢用”。

敢用又分為兩個(gè)層次，第一個(gè)是知識(shí)產(chǎn)權(quán)，第二個(gè)是合規(guī)性。

先說(shuō)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，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(xùn)練自己的畫(huà)風(fēng)。我們的工具有訓(xùn)練模型的功能——“一鍵煉丹”，現(xiàn)在服務(wù)的客戶幾乎都會(huì)用自己的素材投喂AI，在訓(xùn)練畫(huà)風(fēng)的同時(shí)也在避免侵權(quán)：用戶使用自己的素材，訓(xùn)練自己的模型，這個(gè)模型只提供給自己使用。

行者AI獲“2023AIGC應(yīng)用創(chuàng)新TOP50”榮譽(yù) 圖片來(lái)源：左夢(mèng)涵 攝

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

至于產(chǎn)出質(zhì)量的問(wèn)題，確實(shí)，如果只拿AI來(lái)做，有些地方就是有瑕疵，多多少少可能現(xiàn)在還沒(méi)有達(dá)到我們腦海中對(duì)AI的期待，好像一提自動(dòng)駕駛就一定得是 L5級(jí)別。其實(shí)，今天大多數(shù)廠商還在L2到L3的過(guò)程中，這仍然是有價(jià)值的。

你一定要去把它變成工具，進(jìn)行AI跟人之間的反復(fù)交互與創(chuàng)作。在AI的幫助下，雖然（一個(gè)作品）并不是一秒鐘就做出來(lái)了，但可能兩周的工作量實(shí)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(dāng)成助手，而不是對(duì)手。

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

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尹學(xué)淵：在存量市場(chǎng)，誰(shuí)具有成本的優(yōu)勢(shì)，誰(shuí)就更容易做出好東西。在保證游戲品質(zhì)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(lái)。AI作為降本增效的工具，其落地是一個(gè)特別好的趨勢(shì)。

其次，我們能不能去擴(kuò)展游戲的外延？不僅靠游戲休閑娛樂(lè)，我們還能給它賦予一些像教育、醫(yī)療、陪伴的應(yīng)用場(chǎng)景。我覺(jué)得在未來(lái)這是一個(gè)很大的趨勢(shì)，我們也在探索。

比如AI音樂(lè)教室就是去啟發(fā)小朋友們的創(chuàng)造力。在以前，自己要?jiǎng)?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(lè)器。在小朋友的知識(shí)還沒(méi)有那么完整的時(shí)候，AI的出現(xiàn)恰好可以彌補(bǔ)這一部分的知識(shí)，比如告訴它“今天你很開(kāi)心，來(lái)一段開(kāi)心的旋律”之類的。

此外，AI醫(yī)療的場(chǎng)景我們也在探索。現(xiàn)在我們跟全國(guó)某知名醫(yī)院有一個(gè)合作項(xiàng)目，做老年人的游戲，讓老年人的腦部活躍起來(lái)以預(yù)防老年癡呆。游戲里我們會(huì)設(shè)計(jì)一些記憶、語(yǔ)言表達(dá)、邏輯推理的點(diǎn)，來(lái)刺激他們大腦中的不同區(qū)域。

成都石室天府中學(xué)附屬小學(xué)一體化教室 圖片來(lái)源：受訪者提供

NBD：回看行者AI的發(fā)展歷程，團(tuán)隊(duì)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(shí)，人工智能在期間也經(jīng)歷了爆紅-遇冷-再爆紅的過(guò)程。行業(yè)起起伏伏，行者AI的方法論是什么？如今又在風(fēng)口，有何愿景？

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尹學(xué)淵：我最大的觀點(diǎn)或者體會(huì)是——風(fēng)口都不是追來(lái)的，而一定是等來(lái)的。當(dāng)你堅(jiān)信一件事情一定會(huì)發(fā)生的時(shí)候，你就應(yīng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)，也就是RLHF（Reinforcement from Human Feedback），加了這個(gè)東西它才像人。當(dāng)Transformer模型和RLHF結(jié)合的時(shí)候，就會(huì)產(chǎn)生新的一個(gè)化學(xué)反應(yīng)，在我們看來(lái)，人工智能今天的成果，也是一直在迭代，并不是說(shuō)突然一下就“起飛”了。

新聞每天都在說(shuō)AI工具的事情，實(shí)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(kāi)發(fā)者還是很少，最大的問(wèn)題還是門檻太高了。

行者AI希望成為一個(gè)幫助游戲乃至文娛公司降本增效的平臺(tái)，我們希望把工具做得更加簡(jiǎn)單易用，讓大家可以一鍵上手。以后大家只要有一個(gè)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(zhuǎn)載合作相關(guān)可搜索“天府文創(chuàng)云”公眾號(hào)。