开 AI 驾驶教练模拟游戏的 Easy Fox 每月花 1000 美元维持 demo 运行

AI（据说）将通过 LLM 驱动的聊天机器人实现高反应性 NPC，从而以多种方式彻底改变游戏行业。然而到目前为止，只有像 Where Winds Meet 这样的少数游戏尝试应用这项技术，而结果并不尽如人意。但相对较少的游戏采用 LLM 驱动的 NPC 可能还有另一个原因，那就是驱动这类聊天机器人的成本可能很高，正如一款即将推出的驾驶教练模拟器的开发者最近所展示的那样。

据 FRVR（经由 Kotaku）报道，Teach My Little Sister How To Drive 是一款喜剧模拟游戏，你在其中坐在副驾驶座上，指导你的虚拟妹妹驾驶技巧。其独特之处在于，你妹妹那双瞪得像餐盘一样的大眼睛背后，是一个 LLM 聊天机器人（目前由 OpenAI 模型驱动，不过开发者打算在最终发布时使用 Gemini）。作为教练，玩家既可以与聊天机器人对话，也可以发出诸如“在这里左转”之类的语音指令，机器人会相应地做出回应。至少理论上是这样。

开发者 Easy Fox 早在二月份就发布了 Teach My Little Sister How To Drive 的试玩版，但在过去一个月里，这款游戏的玩家数量激增，这对试玩版产生了有趣的连锁反应。“试玩版玩家数量增长了二十多倍，”Easy Fox 在 Steam 帖子中解释道，并补充说：“这种增长也大幅增加了我们的运营成本。”

Easy Fox 接着解释说，它“每天在试玩版的 AI 服务上花费超过 1,000 美元”，因为玩家通过代理提示 LLM 会消耗大量 token。Easy Fox 声称，这个数字“并不是因为每个玩家的支持成本特别高”，而是因为“有这么多人在玩”。

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因此，Easy Fox“申请了银行贷款以帮助维持试玩版的运行”。然而，即便如此，也可能不足以长期支持试玩版。“财务压力可能意味着我们不得不在正式发布前比预期更早地关闭试玩版，”Easy Fox 说，不过该工作室强调它“目前尚未做出这一决定”。

据 FRVR 称，玩家数量增长二十倍意味着同时在线人数达到 450 人。虽然总玩家数会高于这个数字，但这并不是一个巨大的数字，这让我不禁怀疑这款游戏发布后在财务上能有多可行。Easy Fox 表示，它将“在游戏定价中考虑预期的 AI 使用量”。但它也表示，玩家“在购买游戏后，不会因个人 AI token 使用量而被单独收费”。

这在短期内可能行得通，但可以肯定的是，这些 token 成本会随着时间的推移而不断累积。同样值得注意的是，AI token 成本极难预测，就连微软和 Uber 这样的大公司也难以准确预测其内部 token 使用的成本和消耗速度。在其 Steam 帖子中，Easy Fox 表示正在研究一些方案，例如为拥有“足够强大 GPU”的玩家引入本地 AI 模型。但这只会是玩家群体中的一小部分。

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所有这一切都撇开了一个问题：一款由 AI 驱动的驾驶教学游戏是否是个好主意。就我个人而言，我认为它专门围绕与另一个角色聊天这一点，使其成为一个比《燕云十六声》更合理的应用，在后者中，聊天机器人并未以任何有意义的方式融入游戏设计。它更让人想起早期基于聊天机器人的社交模拟游戏 Façade。

但正是它让我想起 Façade 这一点，让我怀疑这款游戏是否需要连接一个付费 LLM 来实现其目标。Easy Fox 表示，当前正在解决的设计问题包括“对话感觉太人工化、破坏沉浸感”以及“指令执行错误，比如要求左转时却右转”。所有这些似乎都可以通过一位优秀的配音演员和一个足够丰富的对话系统来解决。Easy Fox 计划于明年一月发布完整游戏，届时我们就能确切了解其财务状况如何。

Rick 从七岁起就对 PC 游戏着迷，那时他常偷偷溜进父亲的家庭办公室，秘密玩上几局《毁灭战士》。他是在类似不适宜游戏的熏陶下长大的，最喜欢的包括《雷神之锤》、《神偷》、《半条命》和《杀出重围》。2013 年至 2022 年间，Rick 担任 Custom PC 杂志及关联网站 bit-tech.net 的游戏编辑。但他始终一脚踏在自由游戏新闻业中，为《Edge》、《Eurogamer》、《卫报》以及自然而然的 PC Gamer 等刊物撰稿。虽然任何能用键盘和鼠标控制的游戏他都会玩，但他对第一人称射击游戏和沉浸式模拟游戏情有独钟。