AI创造力瓶颈 - 当前大模型在真正意义上的知识创造方面存在底层逻辑限制，仍依赖既有人类数据进行推理学习，难以突破已有知识框架[1][2] - AI生成内容需谨慎验证真实性，存在引用文献造假等风险[2] - 具身智能被认为是潜在突破方向，但数学底层逻辑革新仍是关键前提[3][4] 游戏作为AI孵化场 - 游戏与AI存在历史共生关系，从1949年国际象棋AI研究到AlphaGo、Dota AI等里程碑均以游戏为载体[4][5] - 游戏提供规则明确、边界清晰的理想训练环境，类似高中物理的理想实验场景[7][8] - 游戏可同时承担AI孵化器与安全测试场的双重功能，如《西部世界》式赛博小镇[6][9] 智能NPC应用 - RPG游戏智能NPC可实现个性化对话与动态叙事，但面临算力成本与角色失控(OOC)挑战[12][14] - 《黑神话：悟空》展示AI在动作衔接上的技术突破，实现角色动作丝滑过渡[13] - 策略类游戏AI可优化游戏平衡性测试，如《龙与地下城》AI地下城主功能[13][15] 游戏开发变革 - AI工具显著降低开发门槛，《元梦之星》编辑器已实现小学生制作游戏场景[24][25] - 未来可能出现"算力即服务"商业模式，玩家可付费提升NPC交互算力[16][17] - AI可辅助检测游戏剧情逻辑矛盾，解决多线叙事一致性难题[23][26] 游戏社会价值 - 游戏可作为"信息疫苗"训练场，提升公众媒介素养与虚假信息识别能力[27] - 《瘟疫危机》桌游被牛津大学用于公共卫生教学，显著提升病毒传播模型理解[28] - 游戏引擎技术已反哺自动驾驶等现实领域，如虚拟环境训练系统[30][32] 媒介特性比较 - 游戏整合而非替代传统媒介，如《黑神话：悟空》融合影视级体验与交互玩法[34][35] - 游戏属于TCP媒介（重交互稳定性），电影属于UDP媒介（重传播效率），二者形成互补[36] - 游戏推动硬件技术迭代，如GPU从图形处理发展为AI算力核心的历史进程[32][33]