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赛博沙盒：如何与AI共创未来丨1.4万字圆桌实录

2025 年 8 月 5 日

AI如何突破创造力瓶颈？游戏或将成为AI的最佳孵化场，探索人机共创的未来图景。核心内容： 1. AI在游戏领域的创造力瓶颈与突破路径 2. 具身智能与智能NPC如何推动AI进化 3. 游戏作为社会科学研究"安全沙盒"的独特价值

本期为《仲夏六日谈》第四季六期节目文字内容，主题为《赛博沙盒：如何与AI共创未来》。

十大看点：‍

·AI的创造力瓶颈何在？

·“算法子宫”：游戏为何是AI的最佳孵化场？

·具身智能是AI突破的关键吗？

·智能NPC如何突破成本与失控困境？

·AI将催生哪些游戏新商业模式？

·游戏如何成为社会科学研究的“安全沙盒”？

·AI将如何颠覆游戏开发流程？

·低代码时代，人人都是游戏创作者？

·游戏媒介的独特性何在？

·游戏能否成为新文明史的书写者？

对话嘉宾：

李典峰中国传媒大学动画与数字艺术学院讲师

熊硕华中科技大学讲师，信息科学游戏学博士

胡璇（主持）腾讯研究院数字内容研究中心高级研究员

赛博沙盒：如何与AI共创未来

胡璇：各位嘉宾朋友们，大家好！欢迎来到腾讯研究院《仲夏六日谈》圆桌讨论的现场。我是本场主持人胡璇。今天的主题是“赛博沙盒——如何与AI共创未来”。目前，人工智能的发展日新月异，它在有限创造、自我反思和自我推理方面的能力，既让人期待，也让我们思考：如何在一个更加安全与自由的环境中，激发AI大模型的创造能力。今天非常荣幸地邀请到了两位青年学者一起来探讨这个问题：如何在一个赛博沙盒中，共同创建一个更有创造力的未来社会。他们分别是华中科技大学的熊硕老师，以及中国传媒大学的李典峰老师，欢迎！

不知道两位老师在平常的工作和研究中，有没有体会到大模型带来的那种“啊哈”时刻？同时，大模型目前的生成能力，距离真正意义上的创造，还有多远？

熊硕：我现在几乎每天的工作中都会用到大模型，甚至可能对它产生了依赖性，比如说DeepSeek也好，元宝也好，Kimi也好。大模型在我工作中起到最重要的作用是，它可以帮我处理很多没有太多创造性的、繁杂冗余的工作。但如果要说有没有“啊哈”时刻？说实话，我个人感觉目前的大模型，在真正意义上的创造知识方面，还是因为它的底层逻辑问题，没有那么强烈地给予一种“啊哈”的感觉。这可能需要在现有的AI技术的底层算法上，进行大的革新。因为现有的AI技术，本质上还是通过机器学习和强化学习：通过喂给它既有的人类数据，它再进行相关的推理学习，然后变成现在这种样子。但是它很难突破已有的知识框架去创造出完全新的知识，让我们产生“啊哈”的感觉。

李典峰：AI给我个人工作上的最大便利，就是做课件。但刚刚熊老师说得非常对，它其实没法创造知识；或者说它“创造”出来的知识，反而是在使用时需要非常小心的。比如它提供了一个引用文献，你还得去检索这个东西到底是不是真的。

胡璇：所以现在有一种观点认为，如果想要让大模型在真正意义上获得新的知识，而不仅仅是通过语言得到对这个世界的抽象提炼和模拟，可能需要给人工智能提供一个身体和一个环境，让人工智能能够像孩童在沙坑中游玩一样，自己去对这个沙坑进行改造、模仿，甚至是进行一些更加具有创造性的行为。不知道两位老师对这种观点怎么看呢？

熊硕：为AI赋予一个身体，从产业的角度来说，确实是一个非常好的想法，包括对AI的推广、提升对人的陪伴等都有帮助。但是我还是坚持刚才的观点，只要它在数学的底层逻辑上没有突破进入一个新的算法阶段，或者说没有改变这种强化学习的模式，它已有的数学结构是不可能让它产生所谓的“新知识”的。

李典峰：还有另外一个应用方面，在我近几年的观察中会觉得它很有趣。或者说它有一些待开发、可以投入的点，比如说这些算法，对于辅助我们补全身体机能是有帮助的。它特别强大的翻译能力可以翻译一些视神经的影像，由此来辅助一些失明的人看到东西，感受到微弱的光，哪怕是黑白噪点，对于他们来说也是一种帮助。

【算法子宫：游戏作为AI的孵化】

胡璇：对，这是一个很前沿的设想。在给AI一个纯粹只有文字的世界，和给AI一个具象的身体之间，是不是还存在第三种道路？它既是数字化的，同时又有一定的创新性。比如我之前看到的斯坦福小镇这个案例，它就是在数字沙盒这样一个模拟空间中，制造了若干个智能体。这个模式非常接近于现在的电子游戏。两位老师怎么看游戏未来和人工智能之间的关系呢？

熊硕：电子游戏和人工智能的关系，并非未来，而是一个过去的话题。如果探讨人工智能这个学科或方向是如何发展起来的，你会发现，它自20世纪50年代起，就与计算机以及早期的游戏产业形态密切相关。人类第一篇研究如何让机器进行自我思考的文章，是1949年克劳德·香农写的，关于如何让机器或计算机自动下国际象棋的文章。当然，克劳德·香农本身并非研究游戏的人，只是他喜欢下象棋而已。从那之后开始，MIT、斯坦福等机构的许多著名学者，如约翰·麦卡锡、艾伦·科托克等人，就开始借助棋类这样一种虽非赛博但也是沙盒的游戏媒介，开始了大规模的AI研究与迭代。

从这个角度来讲，游戏其实是人工智能的一个孵化器，是它的母体的子宫。因此，这是一个过去的事情。如果说到未来，我也坚信，人工智能会依托游戏这样的沙盒，不断进行迭代与发展。包括后来广为人知的AlphaGo（阿尔法狗）。它最初是通过围棋的形式，将“深度神经网络”这一概念展现到人们面前。然后大家所熟知的开发ChatGPT的OpenAI，最初是做Dota AI的。

李典峰：对。

熊硕：所以游戏和AI是一种强烈的孪生、共生，或者说孕育关系。未来也一定会如此。

李典峰：对，像熊老师说的，如果比喻游戏是孕育AI的子宫的话，在此基础上再往前推一步，它甚至还可以承担某种安全放置AI的功能。比如说，在确认它是否能帮助我们对齐（Align）智能，或者确认其功能之前，它甚至像是一个代达罗斯在克里特打造的迷宫（即困住牛头人身怪物米诺陶洛斯的地方）。游戏既是孕育AI的地方，也是安置它的地方。

从熊老师举例的象棋开始，对于确定性的规则，AI可以通过各种方式找到最优策略，其速度比人快。从规则到策略的这种直觉性思考，AI凭借算力具有天然优势。所以在这个方面，首先要确定它能帮助我们。其次要确定它与人的关系——无论是潜在的敌意，还是其辅助性、社会性的功能。电子游戏里已经有好几代AI了：从以前的有限状态机，到今天稍具待读指令反馈能力的AI，再到未来——可能现在已经开始——出现一些生成式的NPC，或者像《西部世界》那样的赛博小镇。这些都是生成性的，应该叫AIGC NPC。但它们实际上承担的更多是一种观察（静观）、组织故事发展、推演或情感连接的功能。

熊硕：对，我非常赞同典峰老师的意见。或者我把它用一个更直观的比喻来解释一下为什么游戏很重要。我原来读高三时，高考物理题里经常出现“它是一个光滑的界面”，实际是说摩擦力可以忽略不计；再比如直接告诉你g等于9.8——谁说g一定等于9.8？这些都只是在高中物理范围内提供一个理想环境，对吧？现实比这复杂得多，但这不妨碍你用这种方式最快地学习物理知识并解题。同理，现实中许多需要AI的应用领域，其规则是没有边界或不收敛的；而某种意义上，游戏是一个有着强烈边界和收敛规则的复杂系统，这意味着这套系统一定存在最优解——或者我们称之为概率性的混合策略纳什均衡，可以通过概率判断最优解。所以对AI的训练和对人类的磨练而言，它就是一个高中物理般的理想环境，帮助更好地解决未来的问题。

胡璇：游戏虽然和真实的物理世界并非1:1对应，而是有大量抽象和提炼，但它确实是思考、训练和改进人工智能的一个微观环境。

李典峰：对，这就是熊硕老师翻译的那本书里举的例子：人在学会飞之前，降落是件特别要命的事。但如果在地面上学会了起飞和降落，大概率能生还。所以游戏对于AI也是这样。在将通用人工智能（AGI）放置和部署到全社会层面之前，游戏会是一个很好的安置场所，对吧？测量各方面，需要一些这样的测试或基本的思维实验。

胡璇：那倒回到人工智能的源头，为什么一开始会选择棋类作为训练场所，而现在又逐步过渡到更复杂的电子游戏了呢？

熊硕：国际象棋是一个完美的基础理想环境。首先，它是一个动态博弈，有先后顺序。其次，它是完全信息博弈，所有参与者可以看到整个环境系统的全部状况。最后，它没有任何随机因素，这意味着在数学上可以严格证明，对于一个完全信息的、动态的、非随机的博弈，必然存在唯一最优解。所以这就是最适合用AI去寻找的事情，因为它有唯一最优解，但人脑算力做不到，就让AI去做。这可能是当时选择国际象棋为源头的一个原因。另一个原因就是，克劳德·香农自己是个玩家。

李典峰：确实。

胡璇：所以在起点阶段，他选择了一种规则最为明确、最能够被计算机分析和解决的问题场景。为什么今天又来到了像Dota和《星际争霸》这样更高级、更复杂的游戏呢？

李典峰：可能最大的一个原因是，Dota和《星际争霸》涉及到人机协同的检验。比如Dota涉及到5个做出决策的人之间的相互沟通，这就不只是对抗，还有协同问题。如果机器与机器之间的交流，能够达到像5个人类这样的协同性——5个不同的AI能同时执行一个目标——那么这种AI处理信息、通过自我训练（而不只是学习人类录像）的能力，会形成一种新能力，即生成式AI的能力。

胡璇：也就是说，AI学习的范式经历了几个阶段的变化。一开始，它可能需要人类告诉它游戏规则，并给出一些既定解法，比如棋谱或过去人类的对弈。到了AlphaGo，甚至之后的AlphaZero阶段，它有了更多自我学习和提升的能力。今天则应用了更多生成式人工智能的技术。不知道我的理解是否准确？

熊硕：是的。最早期的象棋AI，人类给它一个评估函数，然后把它所有策略树的所有值都放在一棵巨大的树里，对计算机而言，就是在这棵树里找到值最大的那个点。但后来开始，包括围棋、Dota，全都需要人工神经网络参与，还有一个自学习的过程，底层逻辑发生了根本性改变，才能解决新问题。这就回到一开始的话题：如果未来要带来新东西，也需要在底层的计算机和数学基础上进行彻底革新，才能获得下一个时代所需的AI。

李典峰：对。

【低代码革命：智能NPC的未来展望】

胡璇：有观点认为，游戏会是AI最重要的应用场景之一。目前大体来看，可能分为两个方面。一是，AI在游戏研发、运营、安全、推广等方面带来的提质增效。另外一个方向，则是AI实时融入到游戏的玩法当中，例如让游戏里的NPC和人类玩家的交互变得更加智能。不知道两位老师在自己的游戏经历当中，对这两个方向有没有一些比较典型的案例？

熊硕：我先说一下。我之前和我们学校其他学院的老师做过一个项目，就是试图让整个核心游戏世界里的NPC——比如给它输入足够多关于世界观架构的文字和小说，然后使其中生成的所有NPC，根据自身的年龄、性别、身份，以其特有的口吻，去讲述世界观的故事。希望在未来的游戏里，玩家遇到的每个NPC，都会感觉它是一个真实的人类。你每次和它对话，内容都是不同的；甚至可以跟它讲述你所在世界的故事，它自己发生的故事，或者它会主动向你问好等等。这样的体验感是截然不同的。当然，这么做的话，会对游戏公司背后的经济实力、技术实力以及硬件算力提出非常高的要求。但在未来的发展，特别是工业基础能力提升之后，这种事情完全可以实现。所以可能再过10年，游戏——特别是RPG（角色扮演游戏）的形态，会发生天翻地覆的改变。可能很多人会觉得，那是一个真正意义上的真实世界，愿意活在那个世界里，每天去和一些有趣的NPC聊天。

李典峰：对，我补充一下熊老师的这个观点。这里面比较典型的就是《黑神话：悟空》，它是个动作游戏。但传统的动作游戏在切换走路、打斗以及奔跑等各种动作时，往往是直接切换过去，而在《黑神话》里就很流畅，因为它运用了一些AI在游戏引擎中的技术，呈现出那种如猴般灵动的状态，动作非常丝滑。

然后另外一个应用比较多的例子，比如像《龙与地下城》或者《克苏鲁的呼唤》这些桌面游戏，包括一些卡牌游戏。有时想要测试新副本的平衡性，在以前肯定需要有人实际去跑团，效率很低。但可以让一个AI担任“地下城主”（Dungeon Master, DM），或者让真人和几个AI之间互相跑团，调试里面的参数。或者在一些简单的策略游戏和剧情副本中，AI可以找到设置不合理的地方并进行微调，这在游戏开发中非常重要。

胡璇：两位老师的回答，正好覆盖了我刚才提问的两个方向。李老师说的是提质增效的部分，熊老师说的是如何让游戏体验更加智能的部分。智能NPC，也是今年GDC 2025（全球游戏开发者大会）上热议的话题。现在关于智能NPC的生成，主要有以下几个疑问。第一个是成本考虑，比如现在一个游戏里接入大模型的话，用户肯定会非常乐于频繁地和它对话，背后的成本都要由游戏的发行公司承担。第二个是普遍担心角色会OOC（Out Of Character，做出不符合作品设定的行为），因为模型的幻觉，突然说出一些与自身认知和性格设定不相符的话。还有一种担心是，这样的体验能否与现有的游戏玩法有机结合起来？

熊硕：好，首先第一个问题，您刚才提到的，比如OOC问题以及成本问题，相对还是比较好解决的。可以让AI预先进行训练，给它专门的数据集，等训练好之后，再以离线模式提供给用户就好了。这样做有两个好处。第一，在它没有训练到那么智能的情况下，就降低了发生OOC的可能性。如果所有NPC都连接到云端，让游戏公司负担成本，从经济上也不现实，毕竟这又不是国家工程。从我作为一个游戏设计师的角度而言，游戏里最重要的点，还是游戏的规则与机制是否有创新性，是否好玩。NPC设置得更像真人，当然会从情感上给我非常强烈的体验和新鲜感，但它不会改变这款游戏基本的机制与核心玩法。所以对于玩家在互动操作时的思考过程，它并没有带来质的改变。因此从这个角度讲，我不太建议游戏公司像DeepSeek那样，提供大规模的在线服务器。可以预先设定好、训练好之后，以离线形式提供给玩家即可。至于如何与游戏机制结合，可能在RPG（角色扮演游戏）或ACT（动作游戏）里效果没那么显著；但在AVG（文字冒险游戏）里，不管是文字推理类还是陪练类游戏，都具有广阔的应用前景。

李典峰：对，我们还是对一个具有人格属性、或具有人形的NPC有期待，所以把AI接进去看它的反应，很像《西部世界》。但实际上很多游戏没有一个具体的“人”作为对手，像《文明7》或《钢铁雄心》，或者一些RTS（即时战略游戏）、TBS（回合制战略游戏），对手或者说NPC是一个没有实体形象的操作者。玩家对电脑会使用各种策略或尝试不同玩法，这会影响整个游戏体验。所以未来的策略性游戏接入AI，对玩家的游戏体验会有明显的提升。

另一个方面，可能涉及情感服务、一些定制化角色与AI的结合会有机会。玩家抽取角色，部分原因是为了获得类似电子盆栽、电子宠物那样的情感羁绊。玩家未来充值可能不只是为了抽新角色，还有培养老角色，购买AI算力的API，让角色持续保持活力。虽然可能达不到真人的程度，但可以有一些定制化的、符合玩家聊天习惯的互动。这是比较现实的一种操作模式。

胡璇：AI在游戏中的角色可以是多样的，它可以扮演玩家的对手，取代现在过于僵化、玩法单一、难度调节不够智能的对手。在乙女类或一些重角色情感的游戏类型中，它与服务型游戏（GaaS）的结合会特别紧密，有助于解决目前产业中遇到的一些问题。

熊硕：刚才你们说的有一个点让我觉得特别好。比如NPC或陪练型角色，可以一开始提供一个预先训练好的离线版本，虽然体验可能没那么真实。之后付费充值不仅是抽角色，企业可以直接给用户提供对应的算力和API，让角色变成更亲近、更鲜活的存在。这是一个提升体验感的事情，确实是一个很好的商业模式。

李典峰：对于公司来说，从经济学角度讲，购买资本（算力）还是购买劳动力（人力设计），是一个商业选择。

胡璇：是。内容行业的商业模式一直伴随技术的变化而改变。在农业时代，大家都是手工作坊，做一件卖一件；工业时代，有了可复制的艺术品；到了信息时代，数字化让内容的复制和传播的边际成本越来越低，出现了内容即服务（Content as a Service），或者刚才提到的GaaS（Game as a Service）模式。过去买一个游戏获得的是内容本身，但现在购买的是一种长线化的游戏服务，用户能持续得到内容更新。在其他流媒体领域，也是用会员制来推动内容进展。未来像刚才两位老师所说，可能会出现算力即服务（Compute as a Service）、智力即服务（Intelligence as a Service）等新模式。AI会与不同的游戏类型有不同的结合方式。

熊硕：能够最好结合的，可能就是情感向的游戏了。其实对于《文明》《三国志》这样的战略类游戏，反而不太需要很强的服务，因为本质上用户追求的是找到最优解，应用AI的成本反而较低。

李典峰：如果真接入高难度AI，玩家玩起来体验可能很差，一直被虐。

熊硕：所以从商业角度看，可能更多服务于陪伴、模拟人类情感的方向会更重要一些。

李典峰：对。

胡璇：另外一个方向，比如在一些竞技对战类游戏中，现在有的玩家并不喜欢和陌生人一起组队，反而喜欢和熟悉的朋友一起玩。AI有没有可能替代这些朋友的角色，成为一个可靠且听从指挥、能贯彻战术意志的队友？两位老师有看到这方面的案例吗？

熊硕：它好不好，我没办法直接下定论。这其实是把双刃剑：一方面可以陪伴那些比较i人（内向）或者喜欢单打独斗的玩家更好地进行人机对战；另一方面也可能降低游戏体验。

李典峰：对，熊老师说的非常符合我对竞技和AI结合的想法。我曾经和学院的王洪喆老师等学者做过一些讨论。实际上在维纳（Norbert Wiener）的控制论里区分了两种敌人，对应了单机游戏、PVE中的Boss类NPC，和PVP中的人类对手。这实际上催生了两种不同的玩家：第一种玩家，玩动作游戏和解谜游戏时，会观察Boss的快慢刀“表演”，寻找可输出的时机；第二种是特别擅长“与天斗、与地斗、与人斗，其乐无穷”的类型。这时考验的是游戏公司提供AI的水平。

胡璇：想听两位老师再进一步解释一下，当玩家知道对手是真人还是AI后，他们的体验区别具体在哪里？

熊硕：比如当玩家知道他的队友和敌人都是AI后，会不自觉地想去探索它是否有缺陷，或者“试探”它，比如寻找是否有固定的战术套路，可以引诱它过来然后Gank（伏击）掉。而对真人玩家通常不会这样做。

李典峰：随着AI部署越来越便捷，或者对游戏机制的策划、编码越来越方便，未来会有一些新的游戏机制出现，这值得期待。

胡璇：除了竞技性游戏，整个游戏在叙事上也呈现出向开放世界转型的大趋势。像《博德之门3》，或者今年的《天国：拯救2》，都有这样的特点。在这种开放世界中，游戏AI可能会起到什么样的作用呢？

李典峰：这里我想说，拉瑞安工作室的《博德之门3》明明是一个买断制游戏，从2022年的EA（抢先体验）发布，那么多玩家帮他们测试（Debug），到上线后实际上已完成成本回收。但他们持续更新所有故事线，修复数值，包括叙事上的串联，一直服务到今年（大概是4月或5月）才宣告项目开发完结，这已经是上线后一两年了。《博德之门3》不是一个持续运营的游戏，公司里那么多员工又无偿工作了两年的活。对他们来说，游戏本身的情节安排，目前还无法让AI去处理这种多情节叙事，以及NPC之间的逻辑问题。所以这可能是未来这类大型多叙事线、多NPC角色、群像游戏，让AI接入辅助写作的一个方向。

熊硕：未来AI或许可以对游戏剧情进行辅助性检测。我读博时，隔壁实验室一位教授在研究，比如政府要制定新法律，可以把草案输入系统，让AI检测它是否与既有法律条文冲突。所以不光是游戏，包括网文、动漫甚至传统文学，都有“吃书”（设定前后矛盾）的现象。《三国演义》就是典型：为什么能借东风的人算不到上方谷的雨？为什么前期有吕布这样以一当千的猛将，到了五丈原、三分归晋时，就看不到单挑或一人打赢几千军队的事了？所以AI可以极大地方便创作者把控自身作品的价值观，以及整个创作宇宙的逻辑合理性。这可能是未来游戏，特别是剧情向游戏，包括MMORPG和开放世界，一定会用到的一个点。

李典峰：甚至像熊老师所说，如果换员工了，新员工加入后的创作，在多大空间上需要保持与原设定的匹配？或者说，如何避免人导致的OOC？刚刚说AI可能出现OOC，其实人最容易出现OOC。但未来可以让AI结合之前的作品和已确定的剧情内容，来把控后续剧情生产和情节设计。

胡璇：对。在实际游戏体验中，我自己还有一个痛点：在一些服务型游戏中，用户进入后面章节后，前面的一些角色就像在新剧情里消失了一样。AI能否在任务设计或更深层次的游戏机制上解决这个问题呢？

李典峰：确实，比如未来可以有更智能的剧情设计，让NPC接入AI来计算在后续故事中该如何行动，与玩家有更好的交互体验，而不是一直卡在那里。或者修改游戏的剧情写作线路，让整体推进不是线性的，而是更像迷宫一样有更多交叉和分支。这样对玩家会有更大的吸引力。晚入坑的玩家，得到的体验也可能是新的，而不是必须去补课前面的内容。

胡璇：在AI的加持下，未来的游戏世界可能会像真实世界一样有时间流动。当玩家行动时，里面的每个NPC也随着世界的变化而改变行动和状态，而不是强制用任务锁的方式，让玩家必须先行体验某个流程。还有一个重要方向，像短视频提供给创作者的一个重要能力是编辑工具。像《罗布乐思》（Roblox）这样的沙盒类游戏，也会给玩家编辑器或基础素材，让他们搭建自己的游戏关卡。在这方面，AI又能做些什么呢？

熊硕：我正好说一下，因为我在课堂上会让学生做游戏，两类AI工具都用过。第一类是我出一些Python编程题目，比如贪吃蛇或推箱子，一些同学已经开始用AI直接生成代码，AI写得很好，学生可以Copy过来。我的另一门游戏开发课会让学生直接用《元梦之星》的编辑器做关卡，把他们的想法直接实现出来。因为学生确实可以在不写代码、也不用画画的情况下，用已有素材和那些我们称为“拖拽格子”的逻辑功能，搭建出很有意思的场景和地图。

所以AI的发展，最终可能会让未来实现游戏创意——且不说做3A大作，只是把有趣的想法实现出来——的成本大大降低。我前段时间和《元梦之星》那边合作项目，他们希望小学生通过看视频和课程，就能在游戏场景里用编辑器搭建属于自己的游戏。这件事已经在发生，游戏开发和制作的门槛与成本已经大大降低了。所以未来，随着AI技术的进一步迭代，包括编译器的升级，也许真的会进入一个人人都可以做游戏、制造小游戏的时代。

李典峰：目前来看，它确实很好地降低了游戏制作，或者说通过游戏表达自己审美或价值观的门槛，越来越多的人都可以成为游戏制作者。就像博伊斯（Joseph Beuys）说的“人人都是艺术家”，实际上这个时代已经开始了。

【安全容器：游戏作为社会科学的实验室】

胡璇：两位老师都谈到，游戏这个媒介，正在对下一代人的创造力发挥越来越重要的作用。它不仅提供了一种低代码的编程方式，更让人人都能制作属于自己的游戏成为可能。但如果只是制作游戏关卡的话，听起来这个愿景还是不够宏大。有没有可能让一些游戏的场景，也能服务于现实社会的需求呢？

熊硕：我的研究就包括游戏如何改变社会这件事，可以举一个目前在做的“信息疫苗”的案例。我们生活在一个充满各种信息的环境里，这其中当然有真有假。但有些人看到假信息后容易情绪激动，然后开始点赞、评论、转发，成为传播节点。我在思考如何能在短时间内，快速提升用户的媒介素养。如果每天让用户去玩一个特定的游戏，在场景里设置各种各样的虚假信息，先让用户经历一遍“免疫训练”。当他在虚拟环境中经过这样的训练之后，再到现实里看到类似套路，比如“不看不转不是中国人”，或者某某院士、专家声称说过什么，他会自然而然地产生一种排斥和反感，或者至少会有意识去交叉验证信息的真伪。

社会科学同样需要实验。在这种情况下，游戏就是一个绝佳的实验载体。我们可以先在虚拟环境里，根据现实的议题进行建模，然后让玩家和AI在里面参与测试，观察在既定的规则体系下，系统最终会演化出什么样的结果。测试之后进行分析，找到一个最优解或较优解，再应用到现实中，那就比凭直觉决策，或者未经充分调研就直接做决定要安全得多。这可能是游戏未来对社会最重要的作用之一。

李典峰：对，就是让功能游戏和严肃游戏成为交叉验证的实验田，这非常重要。分享一个桌游的经验——有个游戏叫《瘟疫危机：传承》。英国牛津大学的公共卫生专业发现，在用这个游戏作为教具教学后，不仅学生对于病毒传播扩散模型的理解显著提升，而且毕业率也提高了。游戏本身模拟的就是一个病毒在全球范围内传播的模型。当然，桌游将人口稠密的几个大城市构建成世界地图，通过航道、铁路，甚至可能包括鸟类迁徙等元素，用抽卡的方式模拟病毒传播的路径。

不仅游戏本身具有很强的教育意义，而且这种模式和经验是可以借鉴的。因为AI很善于识别某种模型或社会现象背后的逻辑，也可能用于验证专家提出的模型是否有效。这些都可以放到一个游戏环境里去模拟和验证。比如说，美食评分受到哪些因素的影响。很多人都遇到过这种问题：美食评分在人口稠密的城市里相对准确，但在旅游区的网红餐厅，评分与实际体验似乎存在偏差。为什么会出现这个问题？哪些人在上面打分？这些都是可以设计成游戏去验证的。另一方面，正如熊老师所说，关乎安全性的决策，可以先在游戏里模拟运行，再考虑应用到社会上。游戏与AI在这一点上，是辅助我们治理社会的有力工具。

熊硕：对。

胡璇：这种多元化的、丰富的场景和决策能力，又是如何与现实世界，或现实中碰到的其他问题建立联系的呢？比如我了解到，现在自动驾驶的训练中，就大量使用了游戏引擎作为模拟环境；自动驾驶在策略选择上，也会用到一些与游戏类似的寻路、视觉算法等。两位老师有没有其他领域的案例，展示游戏人工智能如何解决现实问题？

李典峰：目前没有一个很具体的案例，但我收到过一些朋友提出的想法。长途货运司机在长时间驾驶时会很疲劳，可能需要语音提醒，或者需要一个虚拟副驾，这个角色需要定制化：每个司机的运输路线、疲劳程度与其个人作息习惯相关。未来有没有可能为特殊工作人群，无论是重型工程机械的操作员，还是特定工作场景中的从业者，除了开发严肃游戏进行辅助训练，还能提供给他们一个类似“副驾驶”（Co-pilot）的AI助手？这可以帮助他们在高劳动强度与身心放松、精神愉悦的需求之间找到平衡，实现工作状态的弹性调节。

【扎根现实：技术反哺与媒介变迁】

胡璇：游戏虽然作为一种纯数字化、数字原生的媒介，但它和我们的现实社会存在着千丝万缕的关系。比如，游戏本身对前沿技术的需求是最强烈、变化也最快的，因此才能反向推动像GPU这样的芯片硬件的发展。在游戏推动科技方面，两位老师还有没有其他的观察？

熊硕：我20多年前还是个小孩子的时候，去买的第一台电脑就配备了显卡，好像是英伟达最初的很早版本，那个东西真的很贵。谁也没想到，显卡在20年之后成了数据挖掘、机器学习的核心组件。所以有时候，在技术的创新过程中，我们不能武断地说某个东西有用或者没用。也许在未来的某一天，随着在民用领域的扩散，它可能就会呈现出完全意想不到的爆发式发展。

李典峰：举一个很具体的案例，用造船来类比芯片。在上世纪中叶，美国把造船业逐渐转移到了日本和韩国，其本土的民用造船船坞已经很少了。所以一旦需要建造新船，或者民用大型船只出现问题需要修复时，成本会很高，而且需要排队——船坞数量有限，对吧？达到一定吨位以上的船只出现问题后，只能去特定工厂修理，时间成本和经济成本都非常巨大。

同样，当社会上有更多人使用计算机玩游戏，或者运行需要处理复杂音频、画面和运算的软件时，大量用户在使用过程中也需要学习如何修复问题，甚至以此作为主要劳动技能。

李典峰：从游戏的角度来看，一个有趣的现象是，中国几乎没有自主研发的家用游戏机。像“御三家”的微软Xbox、索尼PlayStation和任天堂Nintendo Switch这些主机都是日本或美国生产的。但随着网吧在城市中的普及，大量接触城市现代性的年轻人，通过在网吧玩游戏学会了使用电脑，跨入了信息时代，同时也培养了庞大的电竞用户群体。因此，在今天的学科设置中，电竞比游戏更早进入校园，也更早进入专家研究的视野。实际上，随着国家基建能力的迭代，从3G到4G——甚至可能跳过4G直接进入5G移动通讯时代，以及智能手机的普及，大量玩家群体得以形成。这促使大量程序员投身于手机游戏的开发。无论是《暗黑破坏神》还是《使命召唤》的手机游戏版本，都有国内开发公司的参与。所以，今天要做好手机游戏，基本上还得找中国程序员。

手机的移动游戏和电动汽车一样，都是技术迭代的例子：跳过了某些传统阶段，直接进入新的技术形态。这实际上反映了技术发展和劳工群体代偿的问题。游戏在其中起到的作用，就是保证大量的用户群体，能够通过基础教育、城市建设等方式，与欧美相比保持一定数量的市场优势。市场优势就是这样体现出来的。

胡璇：刚才的话题也聊到了游戏与特定时期社会文化的关系。像去年非常成功的国产游戏《黑神话：悟空》，在美学风格上大量吸收了传统文化元素，又融入了现代的思考和设计，是一个非常好的案例。它也让更多人了解到，游戏可以成为如此优秀的文化载体。在两位老师看来，游戏这种媒介与影视或更早的媒介相比，有哪些最主要的区别？有专家认为，游戏不仅是电影的下一步，而且可能会替代电影，您怎么看这个观点？

李典峰：哇，这么尖锐！首先，我不认为游戏和电影是一种替代关系，就像电影无法替代教堂一样。今天，人们仍然有在公共场合一起观看某种东西的需求，这种需求短期内是无法解决的。除非把越来越多像小岛秀夫制作的、不需要打BOSS的《死亡搁浅》那样的游戏部署到电影院里，那确实有某种可能性。但游戏是一种非常特殊的媒介，很多时候，它的存在形式或玩法并不在于最具体的“观看”，而在于你与它的交互过程。这里很关键的问题是，不同游戏产品之间的差异，可能比以往不同媒介之间的差异都要大。

比如说，《心跳文学社》是一款Galgame，《星际争霸》是一款即时战略游戏，它们都是游戏。《心跳文学社》玩家的游戏体验，是更接近于一个指挥官，还是更接近于一个读《红楼梦》的读者？像《黑神话：悟空》，有的玩家可能只玩前三分钟——就是没有血条的大圣和二郎神打斗的那一段，体验真猴王、齐天大圣的感觉，获得影视级的体验。那种感觉，从86版《西游记》电视剧中无法获得，从阅读吴承恩的小说中也无法获得，但在游戏中却可以完整呈现，它整合、甚至向下兼容了所有媒介。所以，游戏和电影不是替代关系。但最终它能整合到什么程度，取决于具体产品的级别和体量。

熊硕：我再补充一下典峰老师的观点。我自己有一套理论，就是用“通信”来解释“传播”，因为两者都是Communication。那么，从计算机网络通信的视角来看，游戏是一种TCP（Transmission Control Protocol - 传输控制协议）媒介，电影则是一种UDP（User Datagram Protocol - 用户数据报协议）媒介。也就是说，游戏和电影所代表的媒介，在计算机网络的传输层中是互补的，只是使用了不同的协议。在现实生活中的网络通信，不可能说A取代B，或B取代A，只是在特定的场景下，是追求效率还是追求稳定性。追求效率时，电影（UDP）更具优势；追求稳定性时，游戏（TCP）更具优势。因此，它们是一种互补关系，而非替代关系。我们不用担心电影或其他UDP媒介会被TCP媒介所替代。

胡璇：因为游戏作为行动性媒介的本质，以及其内部类型的多样性，研究游戏的方法论，应该与我们今天研究其他所有媒介的方法都有所不同。

李典峰、熊硕：对。

【红细胞与白细胞：游戏研究的生态构建】

胡璇：两位老师作为游戏研究领域的青年学者，有没有观察到国内游戏研究方面，这两年发生了一些什么新的改变？以及，中国的游戏研究相对于其他国家和地区，出现了一些什么样的特征呢？

熊硕：典峰老师可以先说，因为你在北京，北京的学术氛围比武汉更活跃。

李典峰：那我就抛砖引玉。北京的游戏研究领域的学术圈层和学者们，大概分为两端：以北京电影学院（北电）、中国传媒大学（中传）为代表的这些学校的老师们，他们更多是从开发设计方面，从计算机领域介入到游戏设计和游戏艺术；还有一部分游戏技术的研究者，他们更像是美国的游戏开发者大会（GDC）的参会人。这些属于前端的研究。而清华大学和北京大学（清北）的学者们，至少我看到的，比如清华开设的游戏哲学课，还有北大游戏创研中心谈的“游戏人文学”，都是研究游戏上市后，作为成品在消费者、用户或社会圈层中展现时产生的影响。不管是游戏的具体产品、游戏的文化批评、游戏史，以及当然也会谈一些游戏媒介的谱系。这些其实是后端，可能就关注TGA（游戏奖）年度游戏是什么，或者是说哪个游戏开发者又上了央视，哪个游戏的背景音乐（BGM）又被引用这些问题。

实际上这两端是很割裂的。两边都有很重要的学者，在今天实际上是能形成和国际前沿的学术对话、交流；但是在内部，其实前后端有一点撕裂。所以之后我们需要做的更多的就是，推动国内的游戏研究的这样两群学者们，形成更多深度的交流。不管是未来，把游戏从一个今天的这种次级专业，推动变成一个专门的交叉学科也好，或者是独立的一级学科也好，这些都是非常必要的。

熊硕：简单来说，中国的游戏研究，或者说整个游戏学的生态，还是处于一个刚刚起步的建设阶段。单是高等教育中游戏设计专业就刚刚恢复，并且只有三个学校拥有。所以我总是会用一个比喻，称之为红细胞和白细胞，比如说中传做的那个部分，就比较类似于红细胞。但很多其他学者研究的是游戏跟社会的关系，游戏跟哲学的关系，游戏跟人的关系，游戏怎么样去更好地造福社会与国家的关系。这个就是白细胞，更好地去对它做一个外层保护。一个是造血，不断地去生产新的血液，另外一个是抵抗外界对它的侵蚀跟干扰。所以我也希望未来中国的游戏学界可以团结起来，让红细胞跟白细胞组成一个有机的生命的循环体，去促使这样一个学科茁壮成长。

李典峰：是，确实。

胡璇：这是一个很重要的愿景，因为人不仅仅是理性人、工具人，同时也是游戏的人。相信在未来社会，从消费型向创业型社会转型的过程当中，游戏也会发挥越来越重要的作用。那么在今天节目的最后还有一个问题，就是游戏在更多地激发人的创造性的作用上，还可能发挥怎么样的价值呢？

熊硕：可能一个最大的价值就是，回到今天的主题“赛博沙盒”，就是在这样一个安全的、有边界的环境里面，可以尽情地释放所有的想象跟可能性，因为它是安全的。然后在这里面，你就一定会找到也许平时在生活中不敢想的事情，在这里面突然灵机一动，类似于“Eureka”那种感觉，然后一个崭新的想法，就突然冒出来了。至少我平时生活、科研环境当中的一些科研Idea，就是这么过来的。

李典峰：熊老师讲了很重要的一点：安全。这也是今天我们去谈赛博沙盒、谈AI的一个原因。举一个人类学的例子：人类从树上下来之后进了洞，再从洞里出来之后变成了人。那个洞就是我们最早的一个沙盒，是一个安全的，可以去玩、去做梦，让一部分人类不从事生产劳动而在里面去传播知识，去把游戏规则、狩猎技巧画在墙上，去教给孩子们的地方。而所有的狩猎技巧，在一开始，它都是以玩的形式传递，无论猫、狗还是人，在这个上面没有区别，大家都会玩游戏，但是人从猿变成了智人，因为我们是玩狩猎“游戏”玩的最好的。

但是在今天的游戏文化里面，我更多要强调的是这种安全的互助形式，提倡交往理性的，像赛博沙盒这样的一个环境，而不是赛博沙场。我们要有这样一个共建共创，甚至一起携手的环境。

熊硕：对。

胡璇：这句话也很适合作为今天赛博沙盒讨论的一个收束，也期待“玩”的历史作为文明史的一个侧写。一方面，游戏会帮助我们，再进一步重拾和找回“玩”的能力，在“玩”中发现和发展自我。另外一方面，游戏也可以帮助我们理解，人在高度技术化的时代中重要的生存意义和生存价值，重新找回人作为中心的价值锚点。今天的直播就到这里，再次感谢两位老师。

熊硕、李典峰：谢谢！

胡璇：观众朋友们，再见！赛博沙盒：如何与AI共创未来丨1.4万字圆桌实录

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