這位CEO為何認為電子遊戲是比網際網路更好的AI訓練資料

在追求通用人工智能（AGI）的道路上，當前的大型語言模型展現出明顯的短板：它們擅長處理文字，卻在理解物體在時空中的運動規律上表現欠佳。這種能力對實現真正的智能至關重要。一位知名AI公司的CEO提出，電子遊戲環境可能提供比網際網路爬取資料更優質的訓練素材。在精心設計的遊戲世界中，智慧體必須在動態環境中做出決策、理解物理交互、學習因果關係，這些正是當前模型所缺乏的核心能力。該觀點引發了關於AI訓練範式轉型的話題——與其讓模型從海量但噪音密集的網際網路資料中學習，不如將其置於結構化的模擬環境中，通過交互獲取更具因果性的經驗。