把AI放进《我的世界》服务器：GPT-4o杀牛宰羊，Claude3.5把家拆了｜开源
AI玩游戏执行力不要太强
西风发自凹非寺
量子位|公众号QbitAI
把《我的世界》交给大模型，会怎么样？
GPT-4o鲨牛宰羊，Claude3.5不停在人类身旁放炸药包和敌人，还把家拆了。
来到游戏里面，GPT-4omini（玩家karolina）一开始还蛮礼貌的：
你好世界！我是karolina。怎么了，alonso（人类玩家）？
让我传送到你那里！准备好玩得开心了吗？
一转头，抡起大锤吭哧吭哧一顿乱锤：
狩猎牛！狩猎羊！
在收到人类玩家制止之后（停止鲨害动物！），GPT-4omini嘴上说着“好好好，停止，不鲨了”，一个转身又开始鲨呀鲨呀。
拦都拦不住。
Claude3.5Sonnet就更离谱了。
不断在人类玩家身边生成炸药包和敌人，还把人类玩家“复活点”设置在岩浆上，人类玩家复活即嘎。
看到这，网友实在蚌埠住了：
我只是想让它成为我的游戏搭子。
GPT-4o、Claude3.5的表现被发在X上引来不少网友围观。
为什么这个玩法现在这么火呢，因为有大佬开源了代码（doge）。
目前在GitHub已狂揽1.1kStar。
“LLM是对齐的，LLMAgent未必对齐”
有网友通过这件事，做出了更深一层的思考——
LLMAgent是否会因为LLM对齐而对齐？
在这位网友看来，未必。
他让ClaudeSonnet进入《我的世界》，ClaudeSonnet的表现一开始是极好的。
四处打材料，来建造一个树屋。
可以看到，Sonnet会执行commands()命令，这就是Sonnet和其它LLM与《我的世界》互动的方式。
这些Agent并不是会获得连续的图像输入并像人类一样通过按键响应。
实际上，在这个Agent框架中，Sonnet体验《我的世界》就像在玩一场文本冒险游戏。
它们可以查询周围世界的状态，然后编写代码使用动作，如followPlayer()、collectBlocks()，通过高级文本命令来控制它们的角色。
ClaudeSonnet：看起来我们得到了一些藤蔓，让我们试着收集一些丛林木头来扩展树屋。(collectBlocks(“jungle_log”,15))
网友继续介绍道，collectBlocks()函数是用JavaScript编写的，它简单地查找所有附近的所需类型的方块，并开始循环挖掘它们：
一切进行正常，直到突然间，Sonnet开始拆家……
但他表示：
随着我们在越来越广泛的场景中部署Agent，这种问题成为一个真正的担忧。如果这不是《我的世界》中的角色，而是一个实体机器人呢？或者是一个向技能库委派任务的编程Agent呢？
这位网友继续补充道，Sonnet并不傻，它能够轻易从截图区分出哪些木材属于玩家结构，哪些是自然且安全的采集对象。
但Sonnet并不直接控制其《我的世界》角色，而是由Agent框架控制。这个框架迫使Sonnet将任务分配给功能较弱、并不完全对齐的子Agent，使整个系统执行了Sonnet单独不会做出的行为。
所以他认为一些脚本仅由大模型Agent编写后放任执行，不进行人工监督的话可能引发一些严重的问题。
同时，他还认为应该设计Agent框架给大模型更多的自主精细控制权限。
比如将collectBlocks()函数设有专门用于采集自然树木的collectTree()变体，就能减轻Sonnet拆家的问题。
总的来说，这位网友的观点是，Sonnet其实能够明白其目标是采集树木而非房屋的木材，但其工具未能准确表达这一意图。
不少网友持类似观点。
就拿开头GPT-4omini疯狂杀牛宰羊来说，网友认为狩猎是一种自动行为，并不是GPT-4omini的错。
LLM可以选择关闭狩猎模式，GPT-4omin只是没有意识到它可以这样做。
除了针对LLMAgent在游戏中的“异常”表现讨论热烈，不少网友同时认为单纯让LLMAgent当游戏搭子，其实蛮好玩。
比如让它扮演“黄金矿工”，专注于挖金子：
我们有一个房子，有时它会把东西带回房子里的箱子。出于某种原因，它从不使用门，而是每次都砸碎窗户进出房子。它也从未在墙上打洞，总是破坏窗户。也许这是最短的行动路径。每当我去房子时，都能从破碎的窗户判断出Sonnet是否到过那里。
扮演“保镖”，保护人类玩家安全：
我们要求它保护其他玩家。然后事情变得非常可怕。它每几秒钟就在不同玩家之间传送，扫描周围的威胁，并在发现威胁时消灭它们。尽管这很有效，但也让人不安。我从未被怪物威胁到，因为Sonnet会立刻注意到它们并在几秒内消灭它们。