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想象一下这个场景：
一个寂静的深夜，你满怀期待对游戏里的AI说：“去睡觉吧”，它却径直走向餐厅，在椅子坐下了；你再次尝试：“帮我暖一下被窝？”它用合成语音温柔地回应“好的”，身体却僵在洗手间，纹丝不动。
这不是段子，而是许多AI游戏正在面临的真实困境。
这种失控感从何而来？在43 Talks第7期线下思辨沙龙现场，资深AI游戏制作人、喵吉托游戏创始人李驰(Jesse)从一线开发者的视角解答了这个问题，还分享了怎样为AI戴上“镣铐”，让它从一个失控的演员回归为一个真正懂你的伙伴。
（以下为Jesse分享内容，43 Talks编辑整理）
大家好，我是李驰。过去，我曾在字节跳动AI Lab担任强化学习研究员，也参与过3D版 AI Smart Car的研发。现在，我是一名游戏制作人，创业制作了一款名为《喵呜岛》的 AI游戏。今天，我想以开发者的身份，和大家聊聊AI游戏：
每一位开发者可能都曾对AI游戏有过美好的想象，但现实却是常常看着自己亲手创造的AI，做出一些让人哭笑不得的“智障”行为：
这种落差，正是这一代AI游戏开发者面临的最大尴尬。
为什么会出现这个问题？在开发者看来，背后的技术原因无非是：语义理解的偏差、资产的缺失、认知与物理状态的解耦……但对玩家而言，那一刻的感受只有两个字：出戏。
其实，目前的大模型，本质仍然上是一个博学的、模仿能力极强的表演艺术家，而不是一个天生就懂你的知心朋友。
它通过学习海量的人类语言，知道了床和椅子都和休息有关，但并不真正理解“躺下”和“坐下”在物理世界的天差地别。它就像一个熟读剧本的演员，知道什么场景下该说什么台词，却唯独缺乏真实的生活经验与常识。
因此，当你下达一个超出剧本范围的指令时，它就很容易穿帮：
那么，怎样才能破局？
我认为答案不在于追求一个无所不能的AI，而在于回归初心，重新思考我们与AI的关系：
AI不应只是替代我们思考的超级大脑，更应该是辅助我们体验世界的脚手架。它的价值，不是去扮演一个完美的角色，而是为玩家的想象力提供一个稳固的、可信赖的支撑。
基于这个理念，我和团队在实践中摸索出了两条约束原则，我们称之为“信任的边界”。
原则一：把“说到”和“做到”分开
要求AI既能自由对话，又能精确执行。就像要求一个人同时扮演好“健谈的诗人”和“严谨的工程师”，其实非常困难。
我们的做法是为AI建立两个独立的通道：
这种分离，不是限制AI，而是在保护它。在它擅长的领域给予自由，在它不擅长的领域提供支撑。就像是教孩子走路，需要放手让他自己探索，也要在他快要摔倒时及时扶一把。
原则二：为AI装上一个“本能的小脑”
LLM像一个充满奇思妙想的大脑，但却缺乏对物理世界的本能反应。为此，我们为它配备了一个本地的、基于确定性逻辑的“小脑”。
这个小脑里，写满了游戏的铁律，比如“技能在冷却时不能释放”、“不能穿墙而过”。它最重要的职责，就是拥有对大脑的一票否决权。
当远端的大脑因为幻觉下达了一个不合逻辑的指令时，这个本地的小脑就会本能地拦截它，并告诉大脑：这行不通。
这个机制确保了AI的行为永远不会越过设定好的物理和逻辑底线。让AI在自由探索的同时，始终保持着对游戏世界的基本敬畏。
工程上的约束只是“在荒地上搭起的脚手架”，确保了AI不会轻易穿帮。想让它真正拥有“灵魂”，还是要依赖于我们称之为“数据飞轮”的生态系统。
这个飞轮的核心，不再是开发者手写规则去“教”AI该怎么做，而是通过倾听玩家的真实声音，不是通过问卷，而是通过他们每一个具体的行为：
这些海量的、真实的互动数据，就像阳光和雨露，通过持续的模型训练，一点点地“滋养”AI，被AI吸收。这个过程，不再只是冰冷的编程，更是一种充满温情的培育：AI会逐渐将那些生硬的规则，内化为自己的性格和本能。
我们最终希望打造的，不再是一个被完美控制的程序，而是一个与玩家“共同成长”的生命体。它的智能，来源于千万玩家用热爱和时间浇灌出的集体智慧。
这条路很长，但只要我们不忘初心，一步一脚印，就一定能抵达向往的未来。
本期沙龙还有1位分享嘉宾，后续我们还将陆续整理其他嘉宾的精彩内容，敬请关注。
文章来自于“43 Talks”，作者 “Daisy”。
