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斯特劳斯·泽尔尼克针对使用生成式人工智能制作电子游戏这一话题，阐述了自身观点。
他在近期接受采访时讲了如下内容：
“那些觉得只要按下按钮，然后说：做出一部《GTA6》，让它更大、更出色，这就是全部代码和营销计划的人，最终什么能用的成果都得不到。
“生成式人工智能是由大量数据集、大型语言模型以及计算能力组合而成的——就像我所说，这些都是基于过往数据的。生成的东西是一个预测模型。
“我们做的某些事情能够被预测，但真正具有创造性的工作无法预测。重大的创造性突破将由人类来达成。
“这就是我不担心人工智能能创造出热门游戏的原因，因为它是基于已有数据、过往数据构建的。热门游戏是面向未来的，所以需要凭空创造出来。最具创造性不仅仅意味着突破常规思维，更是意味着根本不存在常规的限制。”
虽说Take-Two公司的同行们似乎急于接纳生成式人工智能，然而泽尔尼克对这项技术的态度似乎更为冷淡。不过，要是你仔细留意，就会发觉泽尔尼克对于这项技术应用场景的想法，实际上与EA运用人工智能建模技术并已向公众披露的方式高度契合。
尽管生成式人工智能的倡导者坚称它能发挥更多作用，但人工智能建模技术最终或许会在电子游戏的随机生成或程序生成方面找到用武之地。要是这项技术还有其他潜在用途，比如制作CG，那肯定得有人监督，以确保模型不出差错。
这里的关键最终还是在于这项技术如何发展。不能保证人工智能建模技术能比现有的正在使用的技术更出色地完成这些工作。但要是这些模型能够优化到足以取代现有技术，那么我们或许会看到科技行业所期望的大规模应用。
尽管这对一些读者而言可能听起来不太好接受，但游戏行业中存在这样一种期望，即把大量技术性的、非创造性的工作交给人工智能模型来做，可能会降低游戏制作的总体成本。所以，这项技术有可能进入电子游戏领域，这对游戏行业来说不一定完全是坏事。
不过，如果上述情况真的发生，我们肯定不会在今年某个时候即将发布的《GTA6》中看到。我们当然依旧期待着这款为本世代主机设计的、没有使用人工智能模型的GTA。
