來源 | 量子位 | 公眾號 QbitAI
清華用ChatGPT打造了個「零人工含量」的「遊戲公司」，從老板到員工都是AI的那種！
只要你提出想法，從設計到測試的完整流程，都由AI幫忙搞定。
整個過程走下來， 只要七分鐘 就能完成，成本 不到0.3美元 (人民幣兩塊多一點)！
這個「公司」被命名為「ChatDev」，顧名思義，就是透過聊天來進行開發。
在「公司」中，十多個聊天機器人分別扮演著不同的角色，串聯在一起完成開發工作。
整個過程用ChatGPT就能完成，無需為每個環節專門訓練相應的模型。
這個「公司」開發一款遊戲的平均時間是409.84秒，最快的甚至不到三分鐘，最慢的也不過17分鐘。
消耗方面，ChatDev使用的是ChatGPT的API（3.5-turbo)，平均每款遊戲使用約48.5K個token。
根據這一數據計算，用它來開發遊戲，平均每款的成本僅需0.2967美元。
那麽，這家「公司」是如何運轉的呢？
讓AI分工合作
研究團隊為這個「公司」設計了一套由ChatGPT串聯起的「ChatChain」。
每個bot分別扮演CEO、程式設計師、設計師等不同角色，涵蓋了遊戲研發涉及的所有崗位。
為了避免出現失誤或幻覺，研發過程中的每一個步驟都由兩個bot共同完成。
具體而言，ChatDev在制作遊戲時一共需要經歷 設計-編程-測試-文件 這四個大環節。
在 設計 環節開始之前，人類會提供一個初步的想法，這也是唯一需要人類的地方。
這個想法將由bot扮演的CEO、CTO和CP(roduct)O共同進行分析評估。
CEO會分別與CPO和CTO進行討論，決定遊戲的呈現形式(Web/桌面/移動端…)和使用的程式語言。
此外，設計環節中，每個bot具體扮演的角色，是由兩個instructor（也是bot）分配的。
為了提高設計工作的質素，團隊還引入了「記憶流」和「自我反思」兩種工作機制。
「記憶流」會保存每輪對話的記錄，供各個bot隨時翻閱，確保思路的連貫性。
「自我反思」機制是在bot們完成了各自的工作但沒有達到要求時，生成一個「偽我」，將問題和有關對話向instructor進行反饋。
設計工作結束之後，就進入到了 編程環節 ，包括程式碼撰寫和圖形界面設計。
CTO向程式設計師提出要求和大致思路，然後程式設計師編寫程式碼。
設計師會生成GUI方案，並呼叫有關工具生成影像資源，由程式設計師進行整合。
編程過程同樣引入了提升質效的工作機制，具體而言包括「程式碼管理」和「思維指導」。
程式碼管理機制可以保存開發工程中的多個版本，以便出現問題時能夠進行回滾。
而思維指導機制的兩點則是讓CTO和程式設計師「互換角色」，相互了解彼此的想法，當出現問題時能更好解決。
程式編好之後，就要進行 測試 了。
測試環節分為對程式碼的審查和實際執行兩步，涉及「程式碼審查員」和「測試工程師」兩個角色。
測試過程同樣引入了「思維指導」機制，當測試反饋不明確時，程式設計師和測試工程師會進行角色互換。
測試完成之後，遊戲的本體就大功告成了，接下來要做的是撰寫 文件 。
文件主要包括環境說明和使用者手冊兩類。
前者說明了遊戲執行所需依賴的環境，由CTO指導程式設計師完成。
而後者則由是CEO決定包含的內容，交由CPO進行生成。
到此，一款遊戲的開發工作就全部結束了。
除了提供開始的想法，整個流程再沒有出現過人類的影子。
當然，這個流程中的對話、程式碼等資訊對人類都是可見的，確保了開發的靈活性。
如有需要，也可以進行人工幹預，比如替換掉生成的GUI。
以上就是關於ChatDev工作過程的全部介紹。
團隊簡介
ChatDev由清華大學NLP實驗室孫茂松教授指導打造，他的研究方向是研究方向為自然語言理解、中文資訊處理等。
該實驗室的劉知遠副教授是論文的共同通訊作者，他的研究方向為知識圖譜與語意計算、 社會計算與計算社會科學。
論文第一作者是清華軟件學院畢業的錢忱博士，2016年從北京理工大學保送清華直博，2021年畢業後到騰訊公司擔任套用研究員。
One More Thing
ChatDev利用AI扮演的角色，模擬了公司這一社會場景。
不僅是這個「AI遊戲公司」，用AI模擬人類社會已經成為了一種研究趨勢。
比如我們此前曾經介紹過的「遊戲版西部世界」，就用AI操控NPC，在遊戲中構建了一個社會。
還有團隊利用AI控制角色，在南方公園的背景之下做出了一集電視劇。
你認為AI還能模擬出什麽樣的環境呢？歡迎評論區交流。
論文地址：
https://
arxiv.org/abs/2307.0792
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參考連結：
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