Take - Two的首席执行官斯特劳斯·泽尔尼克就运用生成式人工智能开发电子游戏这一议题阐述了自己的见解。
在近期的一次采访中，他表达了如下观点：
“那些觉得只需轻按一个按钮，然后下达指令‘制作出一部《GTA6》，要更大、更出色，这是所有的代码和营销方案’的人，最终将得不到任何有实际用途的成果。
“生成式人工智能是由海量数据集、大型语言模型以及强大的计算能力整合而成的，而且如我所说，这一切都建立在过往数据的基础之上。生成出来的内容本质上是一个预测模型。
“我们所开展的部分工作是能够被预测的，但真正具有创造性的工作却难以预测。重大的创造性突破还是要依靠人类来达成。
“这就是我不担忧人工智能能创造出热门游戏的原因，因为它是基于已有的数据，是对过往数据的运用。而热门游戏是着眼于未来的，需要从零开始进行创造。最具创造性不仅仅是突破常规思维，而是根本不受常规的约束。”
尽管Take - Two公司的同行们似乎迫不及待地想要拥抱生成式人工智能，但泽尔尼克对这项技术的态度显得更为冷静。不过，若你仔细观察就会发现，泽尔尼克对于这项技术应用场景的思考，实际上和EA已向公众披露的使用人工智能建模技术的方式高度一致。
尽管生成式人工智能的拥护者坚称它能发挥更多的作用，但人工智能建模技术最终可能会在电子游戏的随机生成或程序生成方面找到用武之地。倘若这项技术还有其他潜在用途，例如制作CG，那肯定需要有人进行监督，以保证模型不会出现差错。
关键在于这项技术未来的发展走向。无法确保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。但如果这些模型能够优化到足以取代现有技术，那么我们或许会见证科技行业所期待的大规模应用。
尽管这对于一些读者而言可能不太容易接受，但游戏行业中确实存在这样一种预期，即把大量技术性的、非创造性的工作交给人工智能模型去做，可能会降低游戏制作的总体成本。所以，这项技术有机会进入电子游戏领域，这对游戏行业来说未必完全是坏事。
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。我们当然还是满心期待着这款专门为本世代主机设计的、未使用人工智能模型的GTA。
