你画我猜(多人模式):人类来画,再交给 AI 识别,但是我方胜利条件是“别被 AI 猜到你画了什么”。
概念生成(单人模式):这是人与 AI 的共创模式,会有一个主题,人类玩家需要画出自己的理解,并让 AI 说出正确答案。为了增加难度,游戏会设置“禁词列表”,举个例子,当主题是“爱”的时候,不能画爱心符号和拥抱动作。
老实说,这也是我最喜欢的现场装置。1950 年,人们用图灵测试来提验证机器是否能思考,但 Deviation Game 的开发者们认为如今应该是 AI 和人类互相学习的时代。
在游戏里,人类不断挑战 AI 数据库的边界,而 AI 也能超越出人类想象力的知识。整个过程叫作 Deviation,意思就是偏离、越轨——可能翻成“越狱”更合适。每一局游戏结束,无论胜负,AI 和人类都能学到一点东西,变得更了解对方,甚至更接近彼此。
我和在场的开发者之一 Daniel Coppen 聊了聊。他是设计师,我是商务,谁都不是搞技术的,当然也不会自讨没趣。之前我在投资行业做过一段市场,离 generative AI 初创比较近,截至目前,我个人对面向消费者(To C)的生成式 AI 大致判断是:1. 赋予没有创作能力的人以创作能力,2. 提高现有创作者的效率。而这两种人都需要学习“AI 的语言”,比如说能让 chatGPT 结果准确度更高的自然语言。
我本身也很喜欢这个游戏(不止是因为画画技术很烂)。如果“你画我猜”里能内置 AI,感觉能颠覆现有的规则。之前看到过一个内嵌 chatGPT 的审讯游戏,人类拷问 AI,有那味儿了。还有双人推理游戏《安缇阿:猩红海岸》,单人模式是和 AI 一起玩,但看评论说 AI 很不灵活,所以一直被我丢在库里落灰。
过几年在互动性上我们无疑会有更好的解决方案。Deviation Game 这种把玩家抓来做训练的只是个开端,相信很多人/组织已经在做。
这个装置大概是想追忆早年更自由的互联网,或者那个在网上快乐探索的自己。我的同行者也猜测和我们说话的“他”设定上是不是潜伏在网络里的智慧生命体什么的,我还是更倾向于开发者只是把自己的思考留在了程序里。所有黑白动物速写都来自 wiki 无版权共享的图片。
个人感兴趣但没体验到/时间短的游戏
《Everyday Vrealities》是一个 3D VR 纪录片,制作人 Tom Wright 3D 扫描了不同的住宅,了解家庭和生活方式,所以等于说戴上 VR 眼镜就是重现当时的场景。沉浸式观看别人的日常理论上来说挺无聊的,但是我想起很久以前有一个北欧人做的网站(找不到网址了),好像是收集了每个国家不同阶层的住所照片,可以浏览、对比照片。这个让我想起感觉那个网站,未来可能做内容要做这种了。
《The Game: The Game》是个对话游戏,女主人公(玩家扮演,第一人称)会遇到一堆 PUA 高手,要识别信号并和他们周旋。
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