King CTO：休闲游戏大佬如何卷研发技术，全面投入AI转型？

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GameLook报道/技术变化是无处不在的，而且以看不见的方式给游戏带来帮助。在2016年，King在《糖果传奇（Candy Crush Saga）》里只有2000多个关卡。随着King公司迎来20周年，《糖果传奇》里的关卡数量超过了1.5万个，这款游戏累计为其带来了200亿美元收入和50亿次下载，2023Q2期间的MAU达到2.38亿。

负责在King实现这一技术的人之一，是该公司CTO Steve Collins。自2020年以来，他一直担任King首席技术官，并且在这个领域拥有超过30年的创业与领导经验。

在他的King岗位中，Collins领导了King技术策略的部署和共享技术团队的管理，后者负责King为打造和运营其网络手游而创建的集中式产品、平台和服务。加入King之前，Collins是欧洲技术初创公司风投公司Frontline Ventures的合伙人，更早之前，他是Havok、Korea和Swrve等公司的创始人和CTO，如今非常聚焦于King的云技术和机器学习策略。

最近，Collins在接受外媒VB采访时谈到了King公司的AI转型，以及对于AI技术在游戏业发展的一些看法。

以下是Gamelook编译的完整采访内容：

King正转型为AI驱动型公司，内容快速增长是因为用户需求和AI技术

Q：你在King公司多久了？

Steve Collins：我是在社交隔离之前加入的，所以是2020年入职King。我作为CTO最早做的事情就是帮助公司转向居家办公，真是太神奇了。很明显，这是一个糟糕的时期，但King已经是一个相当数字化的公司，我们很快就适应了新的工作方式。

某些方面来说，成为这种转变的一部分是很有趣的。King现在处于混合办公模式。我们允许每一个团队来确定他们想要的工作方式，这对我们作为一个公司而言是非常成功的。

Q：你是否还记得当时的King规模有多大？在此期间公司有没有比较大的增长？

Steve Collins：可能有了一定程度的增长，但我们是共享技术团队，仍然大量投资者到重大举措中，尤其是AI。我们正在经历一次非常大的云转型，作为一家公司，我们正在进入云端，这是我加入之前我们没有做的。我们已经将公司数据迁移到了云端，但我们现在还处于接近完成的过程中，真的太不可思议了。多年来，我们的游戏从100%在数据中心运行，转向100%在云端运行，我期待着这个转型的完成。

Q：你们是否有自己的引擎、它是Unity商店吗？

Steve Collins：我们所有的线上游戏都是通过Fiction技术支持的，它是我们自己的技术。实际上，我们过去甚至开发过游戏引擎，但现在Fiction是我们投入的技术，我们在这个技术上有一个完整的团队。你可以把它想象为Unity，不过是专门为休闲手游设计的，这就是它的超能力，我们一直在投入我们认为对我们而言最好的休闲手游引擎。它完全源于基本原理，最初是为了打造《糖果传奇》之前的游戏而开发的，但现在非常聚焦于《糖果传奇》、《糖果苏打传奇》、《农场英雄传奇》和我们其它的线上游戏。

这些产品当中有一种普遍的主题，让我们可以聚焦于为这类游戏打造最优秀的技术、最优秀的引擎研发、最好的着色器，我们的美术师能够利用这一点真的是非常好。

Q：你们是否考虑过想要自己的引擎还是使用公开可用的技术？

Steve Collins：我之前就职的公司是主机游戏中间件技术供应商，我很清楚不同的观点。对于有些我们正在探索的属性不同的新游戏，我们使用Unity，我们与Unity合作很多年了，对这类游戏非常好用。但对我们正在运营的核心游戏，这是没有意义的，因为我们有非常优秀的IP，我们为此投入了很多，并且专门组建了一个团队。

这个特殊技术给我们带来了难以置信的影响力，我们要让世界变得更有趣，意味着整个世界，不管你是在哪一个设备上玩游戏，我们支持iOS、安卓和其它设备，我们支持Facebook、PC和Kindle，我们支持硬件平台的多样性带来连贯的玩家体验，这是技术的挑战所在。我们的游戏是长寿的，《糖果传奇》已经有10年的历史，《农场英雄传奇》和《糖果苏打传奇》正在追赶，作为一个始终在线的服务，你的游戏必须跟上技术的变化。

我们最近经历了一些重大转变，如苹果放弃OpenGL支持而选择了Metal，为了支持这一变化，我们必须对渲染引擎进行全面的重新调整。没有玩家因此遇到问题，我们可以完全透明地为亿万玩家做到这一点。

Q：在2016年的时候，《糖果传奇》只有2000个关卡，现在它有了1.5万个，是什么让你们发布新关卡的能力加速？

Steve Collins：这件事有几个原因，一个是我们的玩家对内容的需求，这驱动着我们做更多关卡，我们有成千上万的玩家处于我们所说的“通关（没有内容可玩）”的状态，他们已经通关了我们所有的1.5万个关卡，这对我们来说是非常惊人和鼓舞人心的。这保持了我们持续创造内容的动力，我们知道人们每隔两周都会回到游戏中，他们期待着我们每两周都有新内容，在过去的十年或更长的时间里，他们很喜欢这种连贯性。

但我要说，我们会在这方面做的更好。我们从过去10年发布《糖果传奇》关卡的经验学习，我们的关卡策划非常优秀，他们在运用越来越聪明的工具，我们重点投入AI来支持我们的关卡策划，是他们能够达到这个能力，并迎合我们玩家的需求。我们已经在这方面讨论了很多，但我们做的AI驱动关卡测试，以及AI驱动的关卡设计引擎，当我们的策划做关卡的时候，我们可以用AI模拟数百万玩家在一个关卡中的行为，并几乎能够实时提供反馈，AI会建议说，“你也许想要让这件事的难度增加10%，以下是你可能想做的一些事”，但最终该做什么，取决于关卡策划。

Q：有没有其他事情让你们更有效率并像这样加速？

Steve Collins：始终有很多事情。你作为一个公司学习，我们的团队变得更好，我们的机构设计变得更好，我们内部研发的工具越来越好，我们让工作流非常流畅，我们为关卡策划、美术师和工程师去掉了障碍，让他们完成事情。作为一家公司，我们非常关注所有的内部循环，你可以做什么来消除摩擦、去掉人们工作流中的障碍？我们想要努力实现的，是在我们所有的产品流程达到这种流畅状态。

最近语言模型的创新和这类事情令人感到鼓舞，这给我们带来了更多的工具，尤其是围绕内容创作的工具。能够持续制作高品质关卡的能力，以及检查我们较早关卡的能力，我们在不断回顾，看是否能通过调整和微调关卡进度的方式让叙事给玩家带来更多乐趣。通过《糖果传奇》、《糖果苏打传奇》和《农场英雄传奇》关卡之间的过山车之旅，我们就是这样吸引玩家参与的，也是这样让世界更有可玩性。

收购AI公司背后，让King更多领域用上AI工具

Q：你们去年收购了Peltarion和他们的AI与机器学习团队，能否介绍更多的细节？

Steve Collins：回顾过去，我们在2016年左右的时候就开始寻求将AI作为一个工具，当时是我们第一个做AI玩家研发的项目。试图创作一个玩我们游戏的AI，尤其是玩这些关卡，把他们假设为特定类型的玩家。我们为此投入了相当多的时间，三四年前，我们意识到这是个巨大的机会。

King是一家不可思议的数据驱动公司，而且一直如此，这是根植于我们的DNA之中，我们在行业内以持续使用A/B测试和数据闻名。当你运营这样的游戏服务很多年、当你有了亿万玩家，就会非常依赖遥测技术和数据，来了解玩家是如何享受你的游戏。我们找到玩家并于他们沟通，得到定性反馈，但你不可能与2.38亿MAU里的每个人聊天，所以你要使用数据，我们是在这个基础上建立的。

几年前，我们决定升级AI的数量。我们在King寻找所有能够利用AI技术的地方，但我们并不是系统性来做的，而是具体分析进行的。我们觉得是创作一个真正AI策略的好机会，这也正是我们所做的，其中一部分是向外看其他公司，也就是那些技术与我们的需求非常一致的公司，我相信你们知道，拥有这类技术和能力的人才竞争非常高。

我们幸运的是与Peltarion合作过，这是在斯德哥尔摩与我们只隔了几条街的一家瑞典公司，我们是从瑞典AI社区知道他们的。我们有了收购他们的机会，并且在去年这么做了，他们是一个45人的团队，他们的背景是聚焦于为大企业带来工具和能力，帮他们进行AI转型，找到那些并没有大规模使用AI的企业，并帮助他们做出改变，这与我们在King想要做的事情很契合。

现在，（Peltarion）前CEO Luka担任了King公司的AI与机器学习主管，他直接与我一起工作，他在主导将King变为一家AI驱动的公司。

Q：生成型AI爆发随后出现，这带来了哪些改变？

Steve Collins：如果非要说改变的话，它强调了现在是发挥AI能力的大好时机，无机提升了我们用于AI的资源。现在我们有了一个50多人的专门团队聚集于AI能力和AI工具研发。公司里有超过100人们在我们的游戏团队间与AI一起工作，我们大幅提升了（在AI领域的）投入。2022年发生的事情和2023年的ChatGPT等等，改变的节奏大幅提升，考虑到我们的团队，我们处于有利位置，有些人对AI技术有着数十年的经验，他们对这个技术非常熟悉，我们可以充分利用这个技术。

我们从两个方面来看待它。生成型AI，尤其是大语言模型，就像所有的科技公司那样，我们认为它将对我们的工作方式带来真正的影响，这些工具对King公司所有人开放，我们在这方面有投入，我们现在处于学习模式。我们已经根据我们的用例进行了一些试点研究，有趣的是，像CoPilot这样的东西是提升编程速度的好工具，这也是我们关注的。我们内部做了一些研究，并重复了其中一些研究，这很令人兴奋，你们也必须为自己测试。

这很有趣是毫无疑问的，但围绕拥有权和版权之类的事情，仍然有一些问题需要解决。在深入之前，我们很大程度上还处于学习模式，但我认为从今往后，这将会给软件工程带来很大的转变。

Q：像追踪模型输入所有权这类事情，似乎是所有人都会遇到的问题。

Steve Collins：在艺术和内容生成方面尤为如此。你看到了这个领域的类似讨论，以及模型是如何训练的。这很重要，因为当这个内容被使用的时候，那么创造内容的人应该得到奖励，我们对此有强烈的感受。虽说如此，当你从广义上去看生成型AI，这个领域有很多大模型，它其实比我们看到的更广泛。你必须理解模型的出处、谁拥有它、谁管理它，关于这个模型的安全和公平使用可以做出哪些声明。这对于你用它生成的内容来说意味着什么？这才是整个行业和世界在讨论，并且试图解决的问题。

Q：至于对公司的影响，Bain最近有一份报告称，他们预计在游戏行业，AI很大一部分影响会在制作环节。这与早起印象中，AI的影响可能在预制作阶段有很大的区别，例如概念美术。有人还分析了公司当中哪个部门受到的影响最大，你们能确定其中一些吗？

Steve Collins：我不知道是否已经有人搞清楚了。它的变化太快了，这是令人兴奋也充满挑战的，我们对它的定位就是快速学习，尽我们所能地探索、试验、学习，跟上变化的节奏。毫无疑问的是，会有很多的岗位受到影响，他们会被这个能力赋能，这些工具非常强大。

谈到案例，比如我们的数据，我们是如何探索我们数据的？我们如何从这个数据得到洞察？这始终是个挑战，你有大量数据，但有多少是真正驱动你业务的？我们考虑语言模型，或者未来的多模式模型，它们将非常善于筛选大量信息，并将其提炼成更容易理解的东西。这可能是我们更多地了解我们的玩家、了解更多类型玩家的方式之一，我们可以更好地理解我们的玩家越来越想要的是什么，而非不停地考虑刻薄的玩家，因为根本不存在这种事。

我们的整个原则是用数据来更多地了解玩家，以便能够让游戏更有吸引力，让世界更具可玩性，希望能够有一个工具能够做到。我们在公司里有大量的数据科学家获得这种能力，因为这可以让他们在自己所做的事情上更有效率。

Q：有些有趣的用法也可以定位消费者，《Gran Turismo》团队就创造了一个AI竞速代理，能够与最优秀的人类玩家对抗，有一个竞争车手与他们以及竞速，可以击败一些最优秀的人玩家。这一点能否更广泛地运用到所有游戏里、甚至包括你们的游戏？你可以让玩家与AI竞争。

Steve Collins：整个游戏品类都可以从竞争的想法中获益，不管是多人游戏还是带有NPC的单机游戏，回到游戏的初期，我们就有这个概念。延伸一点说，《吃豆人》当中的幽灵就有一些规则，让他们看起来像是拥有自己目标的个体，这在当时是非常有吸引力的。

在竞速游戏这样的产品中，这种拉锯赛能力一直很重要，给你一种正在与一个和你同技术水准的赛车手在竞速的感觉。现在你不必那么做了，你可以让一个经过强化学习或其他任何技能训练的车手真正表现得像一个人类玩家，而不只是给另一个车手一种技能的错觉。这是非常好的，意味着当你匹配环节没有人的时候，你可以与NPC进行比赛。

不过，这并不会影响你与好友一起玩的乐趣，这是你学到的一件事。并不会因为Deep Blue解决了国际象棋，就意味着没有人想要和人类棋手下棋，你不会把所有时间用在人机模式上，不过，用越来越复杂的NPC丰富游戏世界是非常有趣的。我不知道你们是否读过斯坦福大学的论文“Smallville”，已经有公司开始做这件事了，有想法想要将ChatGPT这样的系统与模拟游戏之内的NPC链接，赋予他们个性和角色，让它不断进化，看会有什么结果，这类游戏是有些乐趣的。

Q：或许有些事情是你们不希望出现在《糖果传奇》当中的。

Steve Collins：我们做的恰好相反。我们实际上创造了聪明的玩家、笨拙的玩家，或者竞技玩家和非竞技玩家，我们尝试模拟玩家在特定情况下的行为，以便我们能够测试关卡。我们是以不同方式来做的，但我们创造了所有这些AI玩家，我们的目标是努力创造所有类型的玩家行为。这是很难做到的，或许我们永远也无法模仿所有类型的玩家，但我们做的越多，就越能够提前测试关卡。这样，当内容上线之后，我们就不需要做出反应，不需要进行改变和调整，这样我们就可以在视图创造的叙事或情感之旅中更有目的性，让玩家体验我们的关卡。

AI会推动特定类型游戏增长，走向消费者还需要降成本

Q：你预计近期内会发生什么事，可以是King、也可以是整个游戏业的？

Steve Collins：我认为有些技术将会让一些类型的游戏增长，我并不认为它会打乱整个游戏行业，但可以让我们探索不同类型的游戏、更适合玩家的游戏。我不知道这会是什么样，像我们这样的开发者，我们试图创造一个故事、一种叙事，尽管是以不同方式来表达的，我们试图有意让玩家经历情感波动，这就是我们做的，我们希望吸引玩家，并让人们开心。

有了让我们更多了解玩家的工具，我们可以做得更好。我们能做到是因为将有更复杂的工具让我们更有效率地测试场景。希望作为一个公司我们能够提高，因为我们有这些优秀的认知代理，帮助King的每个创作都能做的更多，这将是不可思议的。此外，至于这对行业意味着什么，很难说，如果你一年半之前问我，可能我会给出与现在完全不同的答案，这就是变化的节奏。

Q：我不确定的一件事是大语言模型的成本，人们会有更大的目标导致成本提升，不过，随着计算能力的提高，他们可以找到不那么昂贵的方式。我听到有传言称，人类每次在AI游戏里发送一次请求，都会带来相关的成本，这种请求太多，如跟一个智能AI角色聊天太多，就可能带来很高的成本。

Steve Collins：当然，随着需求提升，技术就会进步。如果你看如今的模型，它们在经历着自己的摩尔定律。连贯来看，过去六七年里，模型的参数翻倍，而且（增长）没有结束的迹象。去年或者今年年初，谷歌也有一个有趣的结果，也就是Chinchilla论文，它假设，考虑到世界上所有的数据，我们可以向这些模型提供多少数据，它们仍然会变得更好？结果是，我们甚至离达到上限点都还有很大的距离。

这些模型会变得更加复杂。多模式是有趣的，谷歌的Gemini将在今年晚些时候出现，它将把视频、引文和文本训练放到一起。不知道它会是什么样，但听起来很有趣，随着进入消费级应用，就需要降低成本，因为按照如今的水准，它还是太昂贵了。

我觉得真正有趣的是神经辐射领域，以及用神经网络估算物理世界的想法。编码光场以及光在现实世界中如何作为一个神经网络互动，这是在学习如何渲染。英伟达目前就在这么做，有些有趣的推断，你可以给它一个世界的描述，然后让它为你创造一个完整的3D宇宙。

DLSS只是很小的一部分，你可以想象它的推断。它不仅仅是一个渲染加速器，而是一个来自基础原理的想法生成器，未来的发展方向，自动想法生成器非常重要，但我认为我们还有很长的路要走。