從韓國老牌遊戲《巨商》看人機大戰:元宇宙世界AI為何引發與人類的抗爭?
從韓國老牌遊戲《巨商》看人機大戰:元宇宙世界AI為何引發與人類的抗爭?

人類對於人工智慧的關注與爭論日益熱烈。如同我們從職業圍棋九段的棋手李世乭(이세돌)與Alphago那場對弈中看到的,人工智慧一般以軟體及數據資料的形式存在,也因此人工智慧在虛擬世界能發揮強大的力量。人工智慧在虛擬世界裡大致扮演三種角色。

角色一:代為扮演生存在虛擬世界的NPC

維持虛擬世界的世界觀需要各種角色,那些由人操縱起來不有趣、或是需要中立性的角色便由NPC擔任,而人工智慧的使用能使NPC在行動時看起來更像人類。為了讓人在虛擬世界中能夠擁有豐富的體驗,這些NPC扮演著重要角色。

當人工智慧融入日常生活的時代來臨後,人該如何與人工智慧溝通、相處,我們心中對此同時存在著擔憂與期待。不過在虛擬世界元宇宙裡,人們早已和人工智慧NPC共存了。當人工智慧NPC的反應沒有感情、對答太機械式時,人們會感到失望;而有時當人工智慧展現出比人更豐富的情感、更細膩的行為時,人們則會嘖嘖稱奇。人在現實世界裡該如何與人工智慧機器人、程式和平共存,我們一直以來都在虛擬世界裡練習。

角色二:將人工智慧用於管理整個虛擬世界

人工智慧會被用來分析虛擬世界裡的各種現象、找到並解決問題。在許多人同時活動的元宇宙裡,光是一天也會累積份量相當龐大的數據。為了分析這類大數據,進而預測人們在元宇宙中的後續行為,及調整元宇宙的規則,這時就會使用人工智慧。

角色三:在虛擬世界裡投資看起來像人的人工智慧自動化(auto)程式,進而獲利

自動化程式是指由程式代替人操縱在元宇宙中NPC等非人角色。假設我在元宇宙裡的職業是獵人,但我又不想親自控制這個角色,就可以使用自動化程式代替我來操縱角色。

可能有人會問:「人不是因為喜歡才在虛擬世界元宇宙裡生活的嗎?為什麼自己會不想操控,還交給自動化人工智慧呢?」想在虛擬世界元宇宙跟人溝通並享受探險樂趣的人,的確不會使用自動化程式。只有想在短時間內讓自己的角色大幅成長並加以炫耀的人,或是想利用自動化程式收集裝備、再轉賣那些裝備給其他玩家賺錢的人會選擇使用自動化程式。

大多數國家都禁止使用自動化外掛程式,並將其視為非法。正因為有人以企業規模利用了自動化外掛程式,因而衍生出許多問題。他們會同時在好幾十台的電腦裝上自動化外掛程式,由少數幾個人管理並在元宇宙裡收集裝備,這一般又被稱為「 工作室帳號 」(指業者透過電腦與程式大量創建帳號,並以外掛、輔助程式掛機以量產虛擬寶物,韓國的遊戲政策將此行為定為「工作室」)。

即使有數十個自動化帳號集體在元宇宙內不間斷工作,也完全不會疲憊。他們利用這種方式獨占虛擬世界的資源,也讓一般正常活動的玩家無法擁有該裝備。長期下來,對最初的元宇宙設計、開發者規劃的經濟系統、及資源稀缺性的設定等造成嚴重問題,最終導致元宇宙內發生通貨膨脹的問題。

自動化外掛佔據資源,遊戲玩家衝突愈演愈烈

接著我們來看線上遊戲《巨商》中發生的自動化問題。

距離《巨商》發行以來已經過了二十年的時間。遊戲故事以朝鮮時代為背景,是一個藉由經商貿易賺取利潤,並藉由戰鬥使角色成長的元宇宙。

韓國遊戲巨商.png
韓國遊戲《巨商》以商業交易等經濟行為為特色,透過打怪物賺錢,還能進行生產地建造,遊戲口號為「當個有錢人」。
圖/ 由 Joyon Entertainment, Fair use, https://zh.wikipe

在《巨商》裡,正常使用的玩家都因為自動化外掛程式蒙受損失,問題越演越烈,結果玩家們便灌爆巨商的粉絲論壇(巨商玩家們的網路社群),並聯合發起抵制《巨商》的運動。玩《巨商》時,玩家可以在元宇宙的村莊建立名為同業公會的一種大型據點,而玩家們也必須投資許多資源維護據點。

然而,跟一般親自操縱自己角色收集資源的正常玩家不同的是,憑藉外掛程式自動運作的工作室帳號有組織性地採集不易收集到的資源,進而搶奪各處據點。當然元宇宙裡有舉報這些不正當行為的功能,可是在這之後卻屢屢傳出被舉報的自動化帳號玩家在元宇宙內攻擊並報復舉報者的事件,於是要驅逐自動化帳號玩家變得越來越困難。

此外,大部分的元宇宙為了提供給使用者最佳體驗,只會允許一定數量的人進入同一個空間;不過《巨商》裡的空間卻持續被自動化玩家霸占,甚至發生正常玩家無法連上遊戲的問題。玩家們在元宇宙裡購買了裝備,經過一段時間就會失效,卻因為遲遲無法連上遊戲而無法使用該裝備,最終使得玩家們的憤怒徹底爆發。

許多元宇宙都正在發生類似的「工作室帳號」及人工智慧自動化的問題 。當玩家發現自動化帳號時,就會攻擊並殺死對方。然後,集體行動的其他自動化玩家又會反過來編寫程式,集體攻擊並殺死這些攻擊自動化帳號的玩家。明明是為了人而創造出來的元宇宙,最後卻演變成由自動化人工智慧支配了這世界。不諱言的,這些自動化帳號背後總是都有一群貪婪的人。

在元宇宙中的一般玩家、自動化帳號、和元宇宙經營者之間,接連不斷地因為這些問題而產生矛盾、衝突。雖然被人類操縱的人工智慧機器人讓其他人的生活被邊緣化,是虛擬世界裡的狀況,但如果只把這當成跟現實完全不相干的話題,還是會覺得有哪裡不對勁。我們是期待讓人類生活變得更好才創造人工智慧的,可是這樣的人工智慧卻淪為少數人的所有物,讓少數人可以更輕易地用來支配並控制整體,如此一來或許會像在虛擬世界元宇宙裡發生的一樣,發展出與人類對立的人工智慧。

在加快腳步開發人工智慧的技術並使其商業化之前,希望大家能更認真看待人工智慧在元宇宙引發的問題。

本文授權轉載自《登入元宇宙:解放自己,擴增夢想的次元》,大塊文化

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #ai人工智慧
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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