AI讓開發時間加速5~10倍!遊戲引擎大廠Unity執行長:AAA級作品將更多、更快
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2023.07.12 | 區塊鏈

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Unity執行長:AI讓遊戲開發時間縮短五~十倍

遊戲引擎大廠Unity執行長约翰·里奇蒂洛(John Riccitiello),在最近一次《美聯社》採訪報導中,對AI時代的遊戲未來提出預測及反思。

「要打造令人印象深刻的電玩遊戲,在以往需要動員數百名遊戲設計師、平面藝術家以及音樂家,投入多年時間開發。有了生成式人工智慧(Generative Artificial Intelligence)的介入,將會把遊戲開發時間縮短五至十倍。」

無論是要調整陽光反射在葉子上的角度、或是要設計遊戲內的非玩家角色(NPC)的行為,生成式 AI可以有效地簡化整個設計過程,被應用在產生《決勝時刻》(Call of Duty)、《俠盜獵車手》(Grand Theft Auto)等大型遊戲中的每一段對話、環境細節、及燈光效果。

除了前期的遊戲設計,開發人員還可以透過AI工具的輔助,在短時間內模擬遊戲場景,在最後的測試階段中,快速對遊戲做微調及偵錯(Debug)。

里奇蒂洛向媒體表示:「這些事情都正在發生,生成式AI將會幫助遊戲產業,讓遊戲更快、更便宜、品質也更好。」
「沒有人的創作工作會被AI取代,但會被使用AI的人取代」

儘管AI看似將為消費者,帶來更便宜且更好的消費性內容,但也引起了相關產業從業人員,對於工作穩定性的普遍焦慮。

代表從事電影和電視工作的作家工會——美國作家協會(WGA,Writers Guild of America),擔人工智慧將大幅影響編劇工作,因此提議製片商應禁止使用ChatGPT等AI工具為電影和節目產生故事創意或劇本,且不能使用作家寫出的腳本訓練AI。

除了AI之外,收視習慣的改變,讓串流媒體對劇本的需求越來越高,讓劇本創作漸漸走向「零工經濟」,就連在2023年獲獎無數的知名影集《大熊餐廳》(The Bear),編劇都說帳戶只剩下6美元。

從五月開始,代表編劇的美國作家協會(WGA),與與代表美國娛樂業的電影和電視製片人聯盟談判陷入僵局後進入罷工,至今已72天,影響多部影集製作、目前大多數的知名脫口秀也進入停播。

今年四月,以特斯拉(Tesla)執行長伊隆·馬斯克(Elon Musk)和蘋果(Apple)的共同創辦人史蒂夫·沃茲尼亞克(Steve Wozniak)為首、共1.35萬名AI研究人員,共同連署一封公開信,呼籲所有AI實驗室暫停開發比GPT-4更強大的人工智慧模型至少6個月,以免對社會和人類構成威脅。

如果生成式AI能夠執行現在大部分工作者的工作,是否意味著產業將免不了進行大規模解雇?

對此,Unity執行長里奇蒂洛並不盡然認同。他表示,生成式AI將推動遊戲產業的發展,並以更快的速度,創造出同樣高質量的AAA級遊戲作品。

他在接受 Podcast 節目《Singular》訪問時說道:「我認為沒有人的創作工作會被AI 取代,但會被使用AI的人取代。這群人將比過去更加多產,AI將放大他們的能力,讓他們能實現所有他們的構想。」

他也另外補充,最有野心的公司,將會想盡辦法利用生成式AI ,創造出比以往更有趣也更引人入勝的作品。

Unity推出AI軟體市集,股價大漲15%!

目前市面上的手機遊戲中,有至少70%是使用Unity的遊戲引擎軟體進行開發。

Unity於上(6)月底宣布推出AI軟體市集,讓運用Unity開發手機、桌機、及虛擬實境(VR)遊戲的客戶,可從市集選購Inworld AI、Polyhive等業者提供的AI軟體,用來生成遊戲對話或美術視覺。

在推出AI軟體市集的消息釋出後,Unity股價大漲15%。

此外,Unity也宣布將推出自有的生成式AI工具「Muse」和「Sentis」。

「Muse」是一個類似ChatGPT的平台,將允許遊戲設計師運用指令(prompt)打造即時的3D應用及體驗;「Sentis」可以被導入到任何使用Unity設計的遊戲中,該AI模型可以讓遊戲內的非玩家角色(NPC,Non-Player Character)自主與玩家互動,產生和現實生活中的人類相似的行為及反應。

兩款AI工具預計將於今年稍晚推出,供全球開發人員使用。

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資料來源:DecryptCNBC

核稿編輯:高敬原

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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