8月14日 25个AI在一个小镇里过日子！斯坦福的实验价值可能超乎想象！

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你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

现在已经是8月份了，但是，生活在“Smallville”小镇上的25位居民，仍然以为今天是2月13日。

这一天对小镇咖啡店老板伊莎贝拉有点不同，她不仅要像往常一样在咖啡馆招待客人，还要筹划2月14号的情人节派对。

她邀请了准备竞选市长的山姆、杂货店老板莫雷诺、闺蜜玛莉亚等人参加派对。但这些都是幌子，她真正最想邀请的是她的暗恋对象克劳斯。幸好克劳斯也接受了邀请，所以，她就用一整个下午来精心布置咖啡馆。

伊莎贝拉满怀欣喜地准备情人节派对，却不知道，自己的一举一动都在被人监视着。

其实，“Smallville”是斯坦福大学开发的一个虚拟小镇，伊莎贝拉和另外24位小镇居民都是AI agent。你每次打开“Smallville”的体验页面，伊莎贝拉都会重新开始2月13号的一天。

你可能觉得，这不就是按剧本来行动的机器人NPC么，没什么新奇之处。

可是，制作团队只给她设定了身份和需要举办情人节派对的基本任务，具体的谈话和筹备过程，都由伊莎贝拉自己决定，也就是说，她的行为并没有剧本，都是AI自主生成出来的。

其他24位居民也都过着各自的小日子。前面提到的准备竞选市长的山姆，是一名退役海军军官，他平时喜欢和朋友们讲军队的经历。在2月13号，他计划竞选市长，下定决心之后就把这个消息告诉了邻居。

值得注意的是，如果是以往的游戏，无论你告诉NPC什么信息，他们都不会变通，只会机械地重复设定好的台词。但是，当山姆告诉莫雷诺竞选市长的消息之后，莫雷诺就记住了，还开始和其他居民聊这件事，一传十十传百，这事儿成了小镇居民的热议话题。

也就是说，小镇居民不仅能记住新的消息，还能传递和扩散信息，甚至会形成新的社会共识，这与现实中的社交网络何其相似。

其实，Smallville的设定与“模拟人生”等交互式沙盒游戏很像，斯坦福大学的团队为每位居民创造了一个家，里面的桌子椅子都可以使用，小镇居民可以自由走动和对话。

但最大的区别在于，这些居民都是由gpt3.5-turbo驱动的。

研究团队把他们称为Generative Agents，也就是生成式智能体。他们不只会执行初始计划，还会在出现新的事件时做出适时调整，重新制定计划并执行，形成了高度拟人化的反馈回路。

斯坦福大学最近开源了Smallville，那么，它有什么实际价值呢？

最让年轻朋友们感兴趣可能是游戏应用。Smallville的DEMO只是用最简单的2D游戏画面来展示NPC的互动过程，而市面上众多大型3D游戏，比如著名的《GTA》《荒野大镖客》，甚至《原神》等，都有可能利用Generative Agents，让原本机械化的NPC变成活灵活现的游戏人物。

这些NPC不仅能够记住你，还能灵活变通，带你玩出前所未有的剧情和玩法，当然，也有可能一个不开心就不跟你说话了。

其实，早在5月份的科技特训营AI分享会中，就有从事游戏行业的学员问道：生成式AI会给游戏行业带来什么影响？

我的回答是，未来有可能会衍生出一种新的游戏类型，就是观察型游戏，这里面的游戏人物都没有固定的剧本，却有着自己的人生。

在这种游戏中，玩家最大的乐趣也许不是作为主角来主导游戏进程，而是作为游戏世界的参与者甚至旁观者，观察其中的人生百态与世态炎凉，也就是说，可能会产生游戏与影视的中间形态。

不过，这还只是对虚拟世界的技术调优，AI Agent对现实世界有什么价值呢？

实际上，社会科学与自然科学的最大区别之一就是能否重复实验。在自然科学领域，只要设定好实验环境，就可以多次重复实验，用来验证理论假设的科学性。

但是，在社会科学研究中，社会环境的变化因素极其复杂，比如经济学、社会学领域，现实环境无法完全被复制，因此只能在对真实事件调查研究的基础上，寻找社会现象之间的因果关系，做出理论提炼与解读，从而揭示社会现象的变化发展规律。

可问题是，一个城市和国家的经济社会发展状况，是无法重复实验的，即使在心理学领域，人们可以控制实验环境，做出单一研究对象的心理分析，但却人为屏蔽了现实社会的巨大影响。

也就是说，无法重复实验是社会科学一直饱受诟病的问题，这就导致人们提出社会科学理论假设后，只能做小范围的试点，来慢慢摸索新的路径，从试点到推广的周期往往比较漫长，而且很容易和以往的规律不符。

我曾在科技特训营中提出，生成式AI将带来社会科学的大发展。Smallville就展示了利用大模型创建的智能体在模拟真实社会互动方面的潜力。未来经过技术调优，智能体数量大增，有可能在虚拟世界中打造出更加真实的仿真社会。

这为经济学、社会学、心理学等社会科学都提供了新的研究工具，有潜力在更大范围内做出可重复的社会实验，更高效地模拟出社会政策的应用效果，也就可能加速经济社会政策的优化进程，这才是Smallville的最大价值。

以上是今天的内容，更多详细的产业分析和底层逻辑，我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号，报名加入！

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