专访 | 全球头部 AI NPC 面对面,Inworld 想要打造怎样的 AI 多元世界

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作者：深思SenseAI
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在 AI 应用的第一阶段，很多底层技术尚未成熟，还需要时间以及持续的研究推进，但虚拟人和游戏方向的应用发展非常迅猛，游戏上国内也看到了像“逆水寒”、“病娇女友”等令人惊喜的尝试，市场需求和未来的空间远超的想象。本期专访我们请到了 AI + 游戏领域 NPC 头部创业公司 Inworld 的产品总监 Nathan，与 SenseAI 分享他对行业的独到观察，技术分享，产品商业化的巧思，以及市场的洞见。

SenseAI 的播客也上线啦，欢迎关注，以后我们会通过播客和更多 AI-Native 前沿头部探索者面对面。本期内容为全英文访谈，本文为核心内容与思考，英文内容见下篇。

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Sense 思考

我们尝试基于文章内容，提出更多发散性的推演和深思，欢迎交流。

技术革新与应用前景：Inworld 作为 AI agent 的先锋，通过建立多元化和扁平化的团队，推动了技术的创新边界。他们所开发的“角色大脑”与“语境网络”不仅模拟了人类大脑的复杂结构，还涉及记忆处理、决策制定和情感演变的深层模拟。运用“第四面墙”和“幻觉控制”的独创性工具，确保了 AI 角色在各种交互场景中的一致性和合理性。Inworld 的技术突破并未局限于游戏行业，他们正积极探索与教育、企业、娱乐等多个有潜在需求的行业的合作。

市场定位与战略合作：Inworld 不仅在技术开发上表现出创新，还在市场策略上展示了明确的定位。通过与不同行业品牌的战略合作，他们强化了产品的市场应用，另外 Nathan 还强调“主要兴趣在于创建少量非常成功的参考用例，人们可以指着这些用例说，这是游戏的新类型，可以看到它的可行性以及它解锁的所有可能性”。

本篇正文共 1858 字，仔细阅读需大约 6 分钟

AI Native 产品分析         

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Inworld



1. 产品：Inworld

2. 创立时间：2021年

3. 团队：Ilya Gelfenbeyn（CEO）
              Michael Ermolenko（CTO）

4. 产品简介：Inworld 构建了 AI 虚拟角色的快速生成平台。

5. 融资情况（数据来源：crunchbase ）：

2021 至 2022 年， Inworld 获得近 7000 万美元融资。

2023 年 8 月， 获得了 5600 万美元的 B 轮融资，并被估值为 5 亿美元。

01 团队

Inworld 由一群在人工智能领域具有丰富经验的创始人所建立，他们早期创办的 API.ai 在 2016 年被 Google 收购，之后演变成为众所周知的 Google Dialogflow。与 Google 和 DeepMind 的前成员 Kylan共同努力，他们针对元宇宙的构想探索 AI NPC 的各种可能性，成为该领域的先驱。Inworld 正推动着人工智能与各种互动媒介的结合，旨在创造出前所未有的交互体验，这将不仅仅改变游戏和虚拟世界中的交互方式，还将影响人们与日常技术的互动，拓展人类与机器对话的可能性。

02 市场需求

在游戏市场，对于 Inworld 产品的需求日益增长，特别是现有的传统脚本式 NPC 向 AI 驱动代理的转变。这一转变将引入更加复杂和多样的故事分支，显著提高游戏的沉浸感和互动性。互动剧和影视产业也正在寻求借助 AI 来允许观众参与故事决策，从而改变剧情发展的方式。

在企业市场，需求集中在使用 AI 来优化效率工具，如邮件、客服和工作流程工具，同时也表现在新兴的培训领域，比如使用角色扮演进行医疗培训。教育市场的需求则体现在采用 AI 教师来设计个性化课程，以适应学生的不同学习需求和好奇心，提供定制化的学习体验。这些市场的需求体现了一个共同趋势：对于能够提供更自然、更丰富交互体验的 AI 解决方案的迫切需求。

03 技术架构

Inworld 的技术架构着眼于构建一个模拟人脑的复杂系统，该系统被称为“角色大脑”和“语境网络”，不仅模仿了人类大脑结构，还能处理记忆、决策和情绪变化。为了实现这一目标，他们集成了声音、表情以及目标和行动系统到他们的语境网络中，并开发了独特的控制工具—“第四面墙”和“幻觉控制”，这些工具保障了角色一致性和交互的合理性。



技术架构详细到包括了 30 多个机器学习模型，这些模型专责内容生成、信息处理、情绪感知、关系维护和行为预测等多个方面。核心技术模拟了人类认知学，包括短期意识思考记忆和长期调取型记忆，以及将用户交互转化为长期记忆并在非交互时期进行处理的能力。在交互控制方面，用户可以广泛控制 AI agent 的能力和行动，而针对确定性逻辑的操作平台则为未来可能的行动逻辑模型化奠定了基础。

此外，Agent 的塑造过程将会多模态化，从语音到后期整合视觉和语音，以强化非语言交互能力和提升沉浸感。训练数据从简单的文本到复杂的游戏脚本和电影都可以被使用，而在工程上的一个重大挑战是开发一个能够在行为大量控制和保持自主性之间取得平衡的目标-行动模型。



04 商业化

在商业化方面，Inworld 的生态兼容策略包括为 Unity 和 Unreal 引擎生态系统提供SDK，重点关注用户体验的一致性和满足一站式的客户需求。现有的 3D 建模技术积累和 Inworld 在智能构建方面的能力在中长期看是互补的。同时，Inworld 设计了一个基于强化学习的反馈引擎，让用户能够在与 AI agent 的交互过程中给予即时反馈，并据此动态调整 AI 模型。用户的交互数据对用户而言是可获取并可编辑的，以便于进行模型的微调。

市场策略上，Inworld 选择先从服务标杆客户开始，将核心客户的需求作为产品化的重要导向，并将娱乐产业作为公司的核心方向。

除了游戏行业，Inworld 也关注如音频、视觉演出和连续剧等娱乐新形态的结合。在组织架构上，公司推行扁平化和合作型管理，鼓励快速试错。未来探索方面，公司考虑了类似 Fortnite 的平台性机会，并推出了 Origin 平台来探索衍生生态应用。

对于收费模式，Inworld 正在探索多种模式，如基于交互调用的开发者付费模式、游戏终端收费模式以及收入分成模式，并考虑 AI 在游戏中的广告潜力。

Nathan 同时表示，Inworld 对中国市场的发展持乐观态度，已在上海建立团队并推进业务发展。



参考材料

https://inworld.ai/

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