Take - Two公司首席执行官斯特劳斯·泽尔尼克就运用生成式人工智能开发电子游戏一事表达了自己的观点。
他在近期的一次采访中提出：
“有些人觉得只要按下一个按钮，然后说‘制作出《GTA6》，要更大、更出色，这是所有代码和营销方案’，就能得到成果，可实际上最终什么能用的东西都得不到。”
“生成式人工智能是由海量数据集、大型语言模型和强大计算能力共同构成的。而且，就像我所说，这些全部是基于过往数据的。其生成的内容本质上是一个预测模型。”
“我们所从事的部分工作是可以被预测的，但真正具备创造性的工作是无法预测的。重大的创造性突破还得依靠人类来达成。”
“这就是我不担忧人工智能能创造出热门游戏的原因，因为它是建立在已有数据之上的。而热门游戏是着眼于未来的，需要从零开始去创造。最具创造性不仅仅是突破常规思维，而是根本不存在常规的束缚。”
当Take - Two公司的同行们似乎迫不及待地想要拥抱生成式人工智能时，泽尔尼克对这项技术的态度则显得更为冷淡。不过，若仔细观察就会发现，泽尔尼克对于这项技术应用场景的看法，实际上与EA公开披露的使用人工智能建模技术的方式高度一致。
尽管生成式人工智能的拥护者坚称它能发挥更多作用，但人工智能建模技术最终或许会在电子游戏的随机生成或程序生成方面找到用武之地。如果这项技术还有其他潜在用途，比如制作CG，那肯定需要有人进行监督，以避免模型出现差错。
关键在于这项技术会如何发展。无法确保人工智能建模技术能比现有的正在使用的技术更出色地完成这些工作。但倘若这些模型能够优化到足以取代现有技术，那么我们可能会看到科技行业所期望的大规模应用。
虽然这对于一些读者而言可能难以接受，但游戏行业中存在这样一种预期，即把大量技术性的、非创造性的工作交给人工智能模型去做，有可能降低游戏制作的总体成本。所以，这项技术有进入电子游戏领域的可能性，这对游戏行业来说未必全是坏事。
不过，如果上述情况真的发生，我们肯定不会在今年某个时候即将发布的《GTA6》中看到相关应用。我们依旧满怀期待这款为本世代主机设计的、未使用人工智能模型的《GTA》。
