作者:歐敏銓
「想像一下,你只需要一句文字,就能生成一個可探索的虛擬世界,並在其中自由行動。」
這並不是科幻小說的開場白,而是 Google DeepMind 最新宣布的技術突破。Genie 3——一個能夠即時生成、並可供互動的通用世界模型,正重新定義我們對人工智慧、虛擬環境,乃至未來人機關係的想像。
DeepMind 在過去十多年裡,始終將「環境模擬」視為人工智慧發展的試驗場。早在 2013 年,他們就透過 Atari 遊戲訓練智能體,奠定了深度強化學習的基礎。此後,無論是 AlphaGo 在棋盤上的驚世一擊,還是 AlphaStar 在即時戰略遊戲《星海爭霸 II》中擊敗職業選手,DeepMind 都不斷透過模擬環境推動 AI 的突破。
這些努力逐漸凝聚成一個更大的研究方向——世界模型(World Models)。
所謂世界模型,就是讓 AI 不僅能對輸入做出反應,更能「想像」環境如何演變,並預測自己行為的影響。這正是人類智慧的根基:我們能夠模擬未來,思考「如果我這樣做,世界會如何變化」。
》延伸閱讀:讓機器也懂「趨吉避凶」:打造AI內在的世界模型 (World Model)
DeepMind 已經先後推出 Genie 1 與 Genie 2,嘗試讓模型依照指令生成新的環境。與此同時,他們在影片生成領域的 Veo 系列模型 也展現了 AI 對「直覺物理學」的掌握力。但直到 Genie 3,這一切才真正邁入了「互動式世界」的新階段。
Genie 演進特點比較 (source)
Genie 3 的驚奇:即時生成、可探索的動態世界
Genie 3 與前代的最大不同,在於它不再只是「播放一段生成的影像」,而是能夠提供一個隨時回應的世界。
給予文字提示,例如「一座湖邊的小村莊」或「充滿奇幻生物的森林」,Genie 3 就能生成一個以 720p 畫質、每秒 24 幀 運行的環境。使用者不僅能觀看,還能即時導航,體驗水面波光、燈光反射,甚至觀察生態系統中的動物與植物如何彼此影響。
它所能創造的世界類型極為多樣:
- 自然場景:山林、沙漠、河流與天氣變化。
- 歷史時空:古羅馬市集、維多利亞時代的街道,甚至虛構文明。
- 動畫與奇幻:從漫畫風格的人物到超現實的夢境空間。
對研究者而言,這意味著一種全新的互動實驗平台;對創作者而言,則是一個能將文字化為「沉浸式舞台」的工具。
技術背後的突破:一致性與即時性
要讓 AI 生成的世界能「互動」,挑戰遠比生成一段影片更大。
在 Genie 3 中,每一幀畫面都不是事先錄製,而是模型依據使用者當下的操作與先前的軌跡動態生成。例如,若使用者在一分鐘前經過某棵樹,當他再次回到那個位置時,樹仍應存在並保持狀態。這需要模型能長時間維持環境一致性。
然而,傳統的自回歸生成方式容易在時間推移中累積誤差,導致場景崩壞。DeepMind 在 Genie 3 中透過新的訓練方法,使得環境能在幾分鐘的互動中保持穩定,並具備「視覺記憶」:它能記住玩家一分鐘前的動作與狀態。
這項突破也讓 Genie 3 與過去的 3D 建模方式(例如 NeRF 或高斯分佈渲染)截然不同。後者需要明確的 3D 幾何資訊,而 Genie 3 是逐幀生成,因而更具彈性與動態感。
「可提示的世界事件」:AI 與敘事的結合
更令人驚喜的是,Genie 3 支援所謂的 可提示世界事件(Promptable World Events)。

選擇一個世界設定。然後,選擇一個事件,Genie 3 會建立它。(source)
使用者可以透過文字改變場景,例如輸入「天空突然下起暴風雨」,模型便會即時調整世界,生成閃電、雨水與陰沉的氛圍。這種功能讓世界不再只是靜態背景,而能像故事舞台一樣隨時改變。
這也為 假設性實驗(Counterfactuals) 開啟了新空間:
- 科學家可以模擬「如果某種動物群落突然消失,生態會如何變化?」
- 教育者則能讓學生身歷其境地體驗「如果地球沒有月亮,夜空會怎樣?」
換言之,Genie 3 不僅是生成影像的工具,更是敘事、推理與學習的交匯點。
與智能體的融合:通往 AGI 的基石
DeepMind 特別強調,Genie 3 並不是單純的娛樂工具,而是 推動智能體研究的重要平台。
在測試中,他們將 Genie 3 生成的世界提供給 SIMA(Scalable Instructable Multiworld Agent)——一個用於 3D 虛擬環境的通用代理。SIMA 必須在環境中完成不同任務,例如尋找物品、建造結構或到達特定地點。
令人振奮的是,因為 Genie 3 世界能保持長時間一致性,SIMA 也能展開更複雜的行動序列,而不是像過去只能做短暫的操作。這意味著 智能體可以在更接近真實的條件下接受訓練,為未來走向通用人工智慧(AGI)奠定基礎。
正如 DeepMind 研究團隊所言:「要讓 AI 真正理解世界,它需要一個能學習、能失敗、能重試的舞台。而 Genie 3 正在提供這樣的舞台。」
限制與挑戰:尚未完美的「虛擬地球」
儘管 Genie 3 帶來了震撼,但 DeepMind 也坦承其仍有明顯限制:
- 行動空間有限:代理人可執行的操作仍不如真實世界般豐富。
- 多代理互動不足:目前難以精確模擬多個智能體在同一環境中的複雜互動。
- 地理真實性不足:尚不能以高精度重現真實城市或地景。
- 文字渲染不穩定:若非明確輸入,生成的文字常常模糊不清。
- 互動時長有限:目前僅能支援幾分鐘的穩定體驗,距離長時間沉浸仍有差距。
換言之,Genie 3 更像是一個「新生的地球引擎」,其潛力驚人,但仍需經過多輪迭代與社群合作,才能真正成長為可支撐 AGI 的虛擬世界。
責任與安全:DeepMind 的謹慎腳步
DeepMind 明白,當 AI 開始能生成「互動式世界」時,隨之而來的是新的風險。例如:
- 生成的世界是否會被誤用來製造錯誤資訊或沉浸式假新聞?
- 如果未經管控,是否可能出現偏見或不當的世界建模?
因此,DeepMind 採取了 「有限研究預覽」 的策略,只將 Genie 3 提供給少數學者與創作者,並透過跨學科合作蒐集回饋,以確保未來能在負責任的前提下逐步擴展。
這與他們過去在 AlphaFold(蛋白質結構預測系統)的推廣方式相似:一方面展現技術潛力,一方面謹慎處理倫理與安全挑戰。
未來藍圖:教育、創作與機器人
如果展望未來,Genie 3 的應用場景幾乎無限:
- 教育:歷史課不再只是課本,而是讓學生走進古代市場,親身體驗那個時代的日常。
- 專業訓練:醫學生可以在虛擬環境中模擬手術;工程師能測試機械在極端環境下的表現。
- 創意產業:遊戲設計師與編劇可快速構建場景,測試不同的敘事走向。
- 機器人訓練:自主機器人可先在 Genie 3 世界中學習,再將技能遷移到現實世界,降低成本與風險。
這些應用讓人聯想到「元宇宙」的概念,但 Genie 3 並不是商業化的 3D 平台,而是更根本的 世界生成引擎。它的意義不僅在於娛樂,而在於為 AI 與人類提供一個全新的「學習與創造的沙盒」。
邁向 AI 想像力的時代
從 Atari 遊戲到 Genie 3,DeepMind 用十年時間告訴我們:AI 不只是計算機,而是能學習、能模擬、甚至能「做夢」的系統,Genie 3 正是一個讓人類與 AI 能在同一片虛擬大地上共同探索的起點。
它或許還不完美,場景時長有限、細節精度不足,但它已經開啟了一扇門,讓我們得以窺見互動式世界模型將如何成為 AGI 的關鍵基石。
未來的某一天,當學生在課堂上走進由 AI 生成的古代城市、當機器人在虛擬世界中學會與人類協作、當創作者只需一句話就能開啟一段冒險——我們或許會回頭驚嘆,這一切正是從 Genie 3 開始。
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