游戲角色"去平庸化"：讓AI游戲伴侶更像真人、更會辦事

這項由泰國朱拉隆功大學計算機工程與數字技術系的Pasin Buakhaw、法政大學工程學院的Kun Kerdthaisong等多位研究者共同完成的研究，發表于2025年10月的arXiv預印本平臺（論文編號：arXiv:2510.13586v1），有興趣深入了解的讀者可以通過該編號查詢完整論文。這項研究解決了一個我們在游戲中經常遇到卻很少深思的問題：為什么游戲里的AI角色有時候會讓人感覺很"出戲"？

當你在玩角色扮演游戲時，是否注意到有些NPC（非玩家角色）總是用夸張的語調說話，動不動就來一句"勇敢的冒險者啊"或者"愿光明指引你的道路"？這些角色雖然設定豐富，但說話方式卻讓人感覺像是舞臺劇演員在過度表演。與此同時，當你需要他們幫你完成具體任務——比如購買裝備或接受任務時，他們卻經常理解錯你的意思，給出風馬牛不相及的回應。

這種現象在學術界有一個專門的名字叫"弗蘭德化"（Flanderization），這個詞來源于美國動畫片《辛普森一家》中的角色內德·弗蘭德斯。最初，弗蘭德斯是個性格豐富的好鄰居，虔誠信教只是他眾多特質中的一個。但隨著劇集發展，編劇們逐漸將他簡化成了一個只會說教、滿口宗教術語的單一角色。同樣的問題也出現在AI驅動的游戲角色身上：它們要么過度沉浸在角色扮演中而忽視了玩家的實際需求，要么過分專注于完成任務而失去了個性魅力。

研究團隊參與了2025年第二輪常識人格對話挑戰賽（CPDC 2025），這是一個專門測試AI游戲角色能力的國際比賽。比賽設置了三個不同的測試場景：第一個測試AI角色能否準確理解玩家需求并調用正確的游戲功能（比如當玩家說"我想買把劍"時，AI能否正確調用購買系統）；第二個測試AI角色能否保持一致的個性特征進行對話；第三個則是綜合測試，看AI角色能否同時做好這兩件事。

想象你走進一家武器店，老板是個性格爽朗的矮人鐵匠。傳統的AI角色可能會說："尊敬的勇士，歡迎來到本店，我們擁有最優質的武器裝備，定能滿足您在冒險路上的需求！"這聽起來就像背臺詞一樣生硬。而經過"去弗蘭德化"處理的AI角色可能會說："喲，又來新面孔了！看你這裝備，該換把趁手的家伙了吧？"這樣的表達既保持了角色特色，又顯得自然真實。

研究團隊開發了兩套完全不同的解決方案來應對比賽的不同賽道。在API賽道中，他們只能使用現有的大型語言模型（如GPT-4o-mini），不能進行深度定制，就像給你一輛標準汽車，你只能調整座椅和后視鏡，不能改裝引擎。在這種限制下，他們主要依靠精心設計的提示詞來引導AI的行為。而在GPU賽道中，他們可以對AI模型進行完整的訓練和調整，就像擁有一個完整的汽車改裝車間，可以從引擎到輪胎進行全面優化。

在API賽道的探索中，研究團隊發現了一個關鍵的"去弗蘭德化"提示技巧。他們在給AI的指令中明確要求："像真人一樣自然簡潔地回應，避免夸張的角色扮演?？梢哉f不確定，像那個世界中的真實人物一樣說話——簡短、簡單、符合角色設定。"這個看似簡單的指令卻產生了顯著效果，就像告訴一個過度表演的演員"自然一點，不要那么用力"。

此外，他們還使用了"少樣本學習"的方法，就像給AI展示幾個標準答案作為參考。比如，當玩家詢問傳奇武器的傳說時，AI不會長篇大論地講述"在遙遠的古代，有一位偉大的英雄..."，而是簡單回應："哦，當然知道。每個戰士都夢想擁有它呢。很多人為了尋找它跑遍了各個地方，聽說從大陸到海洋都有人去找過。"這種回應既提供了信息，又保持了對話的自然流暢。

在GPU賽道中，研究團隊采用了更加深入的定制化方法。他們選擇了Qwen3-14B這個大型AI模型作為基礎，就像選擇了一個聰明的學生進行專門培訓。他們首先用監督微調（SFT）的方法讓AI學會基本的對話模式，然后使用低秩適應（LoRA）技術進行精細調整，就像先教會學生基本概念，再針對具體問題進行強化練習。

更有趣的是，他們還引入了檢索增強生成（RAG）系統，這就像給AI配備了一個智能的記憶助手。當玩家提到某個物品或事件時，系統會快速搜索相關的背景信息和歷史對話記錄，幫助AI給出更加準確和個性化的回應。這種方法讓AI角色不僅能記住之前的對話內容，還能從相似的情況中學習如何更好地應對。

為了訓練這些AI角色，研究團隊創建了大量的訓練數據。他們使用谷歌的Gemini-2.5-pro模型生成功能調用數據，用GPT-4o-mini生成對話數據，總共創建了超過5600個多輪對話樣本和328個功能調用樣本。這就像為AI角色準備了一個包含數千種情況的劇本庫，讓它們能夠應對各種復雜的游戲場景。

在實際測試中，這種方法取得了令人矚目的成果。在API賽道上，使用"去弗蘭德化"技術的AI角色在任務執行準確性方面比標準方法提升了0.013分（在評分系統中這是一個顯著的改進），在綜合任務中排名第二。在GPU賽道上，完全定制的AI角色達到了0.598的綜合得分，排名第四。更重要的是，這些AI角色在保持個性特征的同時，顯著提高了任務執行的準確性。

研究團隊在對比不同方法時發現了一個有趣的現象：過于復雜的提示技巧（比如要求AI"一步步思考"）雖然在某些情況下能提高準確性，但往往會讓AI的回應變得冗長啰嗦，反而影響了游戲體驗。相比之下，簡單直接的"去弗蘭德化"指令配合少量示例的方法更加有效，就像"少即是多"的設計理念在AI訓練中的體現。

在模型規模的影響方面，研究結果清楚地顯示了"大就是好"的規律。較小的模型（如LLaMA3.1-8B、Phi-4-mini）的綜合得分都在0.40以下，而14B參數的Qwen3模型經過精心調整后能夠達到0.598的高分。這就像用更強大的引擎能夠獲得更好的性能表現一樣，更大的AI模型提供了更豐富的"智能儲備"。

檢索增強技術雖然帶來了一些改進，但效果相對有限。研究團隊認為這主要是因為檢索數據庫的規模還不夠大，而且如何將檢索到的信息自然地融入對話中仍然是一個技術挑戰。這就像給一個演員提供了很多背景資料，但如何自然地將這些信息融入表演中還需要更多的技巧。

最有趣的發現是任務執行能力和角色一致性之間存在著微妙的平衡關系。提高角色扮演逼真度的方法有時會降低任務執行的準確性，而專注于提高任務完成率的方法又可能讓角色變得機械化。這就像一個服務員需要在親切友好和高效專業之間找到平衡點一樣。研究團隊發現，聯合優化的方法——同時訓練對話能力和功能執行能力——能夠找到這個平衡點，創造出既有個性又實用的AI角色。

這項研究的意義遠遠超出了游戲領域。隨著AI助手越來越多地進入我們的日常生活，如何讓它們既能高效完成任務又保持自然的交流方式成為了一個重要課題。無論是智能客服、教育助手還是家庭機器人，都面臨著類似的挑戰：如何在完成功能性任務的同時保持令人舒適的交流體驗。

從技術發展的角度來看，這項研究展示了AI個性化的兩個重要方向：用戶適應型（根據用戶偏好調整）和環境適應型（根據特定場景調整角色）。游戲AI屬于后者，需要在特定的虛擬世界中保持一致的角色身份。這種區別對于理解AI在不同應用場景中的設計原則具有重要意義。

說到底，這項研究解決的是一個看似簡單但實際復雜的問題：如何讓AI既像人又比人可靠。在游戲世界中，玩家希望NPC有血有肉、個性鮮明，但同時又要能準確理解指令、高效完成任務。這種雙重期望在現實世界的AI應用中同樣存在——我們希望AI助手既有人情味又不會犯人類常犯的錯誤。

研究團隊的"去弗蘭德化"方法提供了一個具體可行的解決思路：通過簡單而精確的引導，讓AI避免過度表演，回歸自然交流的本質。這不僅改善了游戲體驗，也為更廣泛的AI應用提供了有價值的參考。當我們面對越來越多的AI交互場景時，這種平衡藝術將變得越來越重要。

未來的發展方向可能會結合輕量級提示技術和檢索增強微調，創造出能夠在多種場景中靈活切換的AI角色。這些角色不僅能在虛擬游戲世界中陪伴玩家，也可能在教育、娛樂、客服等領域發揮重要作用。正如研究團隊所展望的，混合策略——將輕量級提示與檢索增強微調相結合——可能是創造既準確又可信的AI伙伴的關鍵路徑。

對于普通玩家來說，這項研究意味著未來的游戲體驗將更加自然流暢。不再需要忍受"勇敢的冒險者"式的尬聊，也不用擔心AI角色理解錯你的需求。游戲中的每一個NPC都可能成為一個真正的"數字朋友"，既有自己獨特的個性，又能在關鍵時刻提供準確的幫助。這種技術進步最終將模糊虛擬與現實的界限，創造出更加沉浸和令人滿意的互動體驗。

Q&A

Q1：什么是"去弗蘭德化"技術？

A："去弗蘭德化"是一種AI訓練技術，通過特殊的提示詞引導AI角色避免過度夸張的表演，讓它們像真人一樣自然簡潔地交流。這個名字來源于《辛普森一家》中被過度簡化的角色弗蘭德斯，目的是防止AI角色變成單一化的刻板形象。

Q2：這項研究對普通游戲玩家有什么好處？

A：這項技術能讓游戲中的AI角色更加自然真實，既保持個性特色又能準確理解玩家需求。玩家不用再忍受"勇敢的冒險者"這樣生硬的臺詞，也不用擔心NPC理解錯意思，游戲體驗會更加流暢有趣。

Q3：去弗蘭德化技術能否應用到游戲之外的場景？

A：完全可以。這種技術的核心是平衡AI的功能性和人情味，可以應用到智能客服、教育助手、家庭機器人等各種AI交互場景中，讓它們既能高效完成任務又保持自然舒適的交流方式。