OpenAI人工智慧完勝《DOTA 2》電競玩家，但它有比AlphaGo厲害嗎？|數位時代 BusinessNext

人類玩家：「這傢伙好可怕。」

Dota 2是一款多人線上戰鬥遊戲，但不像傳統都是5對5的團體對戰模式，這次機器人大戰人類是採1對1對戰模式。兩場比賽下來，人類玩家完全不是機器人的對手。

在第一場比賽中，戰況一開始就被AI掌握，甚至不到10分鐘就打敗知名電競選手、遊戲化名為Dendi的伊蘇丁(Danil Ishutin)。接著，第二場只開始進行幾分鐘後，伊蘇丁就宣佈投降。「這傢伙好可怕。」Dendi在被攻擊的時候，不斷重複這句話。在快要被機器人擊敗前，還搞笑說「拜託不要再霸凌我」。

該機器人只花兩個禮拜訓練、事先未教任何策略

令人驚訝的是，這款完勝人類電競好手的機器人，只花了兩個禮拜就訓練出來。OpenAI指出，他們並未用程式碼教機器人任何策略、也未讓他們學習人類專家的玩法，而僅僅讓機器人從和自己的對戰中學習，訓練出自己的玩法。

不過一般來說，Dota 2是五人團體對戰，相較下，這場比賽中的一對一戰鬥，複雜性遠低於團體戰。OpenAI表示，他們接下來會訓練機器人玩團體模式，同時也將開放讓所有玩家和機器人對戰。

馬斯克重申應嚴加監管人工智慧：AI帶來的風險比北韓還高

投資10億美元在OpenAI、防止AI顛覆人類的馬斯克也看了這場比賽。「如果你沒在關心AI的安全性，你應該要這麼做。AI比北韓的風險更高。」

If you're not concerned about AI safety, you should be. Vastly more risk than North Korea. pic.twitter.com/2z0tiid0lc

— Elon Musk (@elonmusk) August 12, 2017

他指出，OpenAI是第一個在電競比賽中擊敗世界好手的機器人，而電競的複查程度遠超過西洋棋和圍棋等傳統桌遊。同時，他也再次呼籲人工智慧需要被嚴加監管：「沒人喜歡被監管，但所有可能對公眾帶來危險的事情（汽車、飛機、食物、藥品等）都被監管，而AI也應如此。」

Nobody likes being regulated, but everything (cars, planes, food, drugs, etc) that's a danger to the public is regulated. AI should be too.

— Elon Musk (@elonmusk) August 12, 2017

DeepMind前研究員：這遠比打敗圍棋冠軍還簡單

不過，Google旗下的人工智慧實驗室DeepMind，在上週才發表要訓練AI打敗《星海爭霸II》，緊接著OpenAI的機器人就打敗人類電競好手，是否意味著DeepMind技術落後？

曾在Google Brain團隊工作的研究員Denny Britz就指出，他們認為人工智慧至少還要再一至兩年，才有辦法在電競遊戲中打敗人類玩家，而這次OpenAI的機器人打敗人類，並非如媒體報導的AI出現重大突破，並提出以下幾點原因。

首先，1對1戰鬥和5對5的團體戰，複雜度根本不能比，因為5對5需要更高階的戰略、團隊溝通和協作能力。相較下，1對1戰鬥就是雙方想辦法儘快打敗對手，需要快速操作機械技能和短期戰略，而不需要用到目前AI技術面臨挑戰的地方，如長期規劃和協作能力。

其次，由於OpenAI的機器人是透過Dota遊戲的機器API製作，也讓機器人可以存取遊戲中的所有資訊，而這些資訊是人類無法在一開始就獲得的。例如，某攻擊技能只能在對方於一定距離內時才有效，而人類玩家必須透過螢幕估計距離，但機器人卻能知道準確距離數值，並立刻決定是否使用該技能。他指出，擁有所有這類的精準計算資訊是相當大的優勢，在比賽影片中也可看到，機器人有多次都在最大距離時使出該技能。

簡言之，1對1戰鬥基本上需要的是機械性技能，綜合機器人擁有立即反應的能力、以及這次機器人只學習擅長立即攻擊的單一角色，因此機器人能在一對一的電競比賽中打敗人類並不令人意外。

「這個問題對機器人而言，遠比打敗圍棋冠軍還簡單。」他說。「我們的演算法在AI領域並沒有突然間進步，機器人能夠打敗人類，是因為研究人員很聰明，用正確的方式繞過現有技術的限制來解決問題。」

不過他也認為這次機器人在電競領域打敗人類，仍有值得關注之處。其中，機器人是自主學習，而不用提供數據作為訓練，也因此機器人可能開發出其他種人類不曾使用的玩法，就像AlphaGO一樣，最終人類可以向機器學習，調整自己的玩法。

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者，如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元，成長整整 5 倍？答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告，而是先從調整組織架構與薪酬制度著手，透過明確分工改善團隊運作，進而建立「全員銷售」文化，這並不是要求每位員工都成為業務員，而是讓團隊理解與認同品牌理念，確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點，都能傳遞一致的訊息與體驗，從而建立顧客對品牌的信任感，甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手，正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單，為何行銷公司反而更難做出成效？

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字，但無限創意行銷並非只從行銷工具出發，而是以顧問式行銷的角色，先理解企業經營問題，再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略，而是根據企業真的需求來提供適合解方」，無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常，企業在面對營收成長瓶頸時，第一個念頭就是做行銷，然而，翁小五從過往的工作與創業經驗中發現，限制企業營收成長的原因有很多，不一定與行銷有關，背後可能還有其他問題，若沒有釐清真正的問題所在，就急著投入廣告或其他行銷資源，很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察，無限創意行銷決定採取反向思考邏輯：先回到企業經營本身，找出造成「成長趨緩」的真正原因，再據此制定策略、優化營運流程，最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上，行銷才不只是「有做」，而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式，在生成式 AI 工具普及後，也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去，行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源；但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本，單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務，差異化將快速縮小。此時真正考驗的，反而是行銷人的理解力和判斷力：能否看懂消費者真正需要什麼？能否找出限制企業營收成長的關鍵環節？而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

AI 拆解營收黑洞，讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中，數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明，無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次：從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點，再進一步延伸至年度營運規劃，讓企業不只知道「過去發生了什麼」，更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先，是檢視行銷活動成效，其中最重要的原則在於，根據行銷目標去解讀數據。舉例來說，如果目標是增加首購顧客，除了檢視素材吸引力與點擊率，還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本；如果目標是擴大營收規模，則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值，是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程，理解每一個節點的數據分別反映什麼問題，再針對問題逐一修正。

至於第三個層次，則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發，結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果，拆解每一季、每個月的業績任務，再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正，據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告，從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說，數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵，文章開頭提到的健身業者，正是此套方法論的最佳印證。當初，翁小五深入診斷後發現，這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平，老闆長期忙於處理日常事務，難以專注在營運規劃；此外，組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等，皆是影響回購率的因素。

因此，無限創意行銷先從組織架構著手，設立專責店長一職，並重新設計薪酬制度，藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後，再透過前期廣告數據與顧客洞察，找出消費者選擇品牌的真正原因，並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時，翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念，確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗，品牌才能逐步累積顧客信任。

最終，這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元，達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論：行銷不是企業成長的起點，而是放大企業優勢的槓桿；企業體質愈健全，這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」，AI 時代，無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大，下一代行銷公司的價值，不只是比誰更懂得運用 AI，而是行銷人的市場理解力與專業判斷力，知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄，或是該如何持續修正，才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此，無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論，將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯，轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時，不是直接要求 AI 給答案，而是先定義目標、限制條件與判斷標準，再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言，AI 時代真正稀缺的，不是工具，而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力，也不在於使用多少 AI，而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how，透過 AI 放大，協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。