元宇宙不再只是幻想，而是結合 AI 技術後，正在快速變革的真實未來。從 3D 實境重建到虛擬角色互動，從智慧製造到虛擬經濟，每個面向都逐漸滲透我們的生活。無論你是一般使用者、創作者、或數位工作者，AI 正在悄悄重塑你對現實、社交與工作的想像。
元宇宙的前沿
在未來幾十年， AI 會繼續建構人類、乃至社會與世界的心智、身分、歷史、友誼，讓一切變得更細緻、擁有更多面向。而在元宇宙的建構與運作方面， AI 也將發揮重要作用；至少就目前而言，相關貢獻可以簡化為六類：
#1: 將現實世界虛擬化
近年來，基於照片的神經模型已經大有進展，過去只能將 3D 體驗以 2D 方式記錄下來，現在則能夠重現並維護 3D 體驗。蘋果在 2021 年推出 Object Capture 功能，iPhone 與 iPad 的使用者只要透過不同角度拍攝一系列照片，就能將現實世界的物件轉換為超高解析度的虛擬物件。還有神經輻射場（neural radiance field，簡稱 NeRF）技術，只要有幾十張 2D 影像，就能將房間、設施甚至室外空間轉換成極為細緻、全面的沉浸式模型。
#2: 改進與使用數位孿生
Unity Technologies 曾將數位孿生分成五個「等級」。最底層第一級的數位孿生，幾乎就只是一個實體微縮模型的虛擬版：雖然反映了一個「真實世界」的空間，但通常比例不一致，功能也有限，例如就只是能顯示把某輛卡車從 A 車位換到 B車位。
第二級的數位孿生稱為「連線型數位孿生」這一級的虛擬模型能夠從對應的現實環境接收資料、加以視覺化。而資料的呈現，可以是透過 3D 資產（例如把卡車顯示為一個3D 模型，放在停車格裡），或是採用標籤的形式（例如用數位告示牌顯示某個停車格已由哪輛卡車占用）；資料的取得可能是透過物聯網設備與感測器產生，也可以是由工作人員輸入。
第三級數位孿生則是「預測型數位孿生」，基本上也就是使用連線數位孿生所取得的資料，模擬可能發生的狀況，或者更好的是能夠預測未來會發生什麼狀況。這類預測可能包括：工廠生產線上的瓶頸、每日產能多少、哪些設備可能過熱、遲到導致的延誤等等。根據不同的定義或應用，某些預測型數位孿生可能會導入 AI 技術，而某些也可能只是把原本使用 2D Microsoft Excel 試算表呈現的資訊改成 3D 呈現。
第四級的數位孿生是「指示型數位孿生」。在這個等級， AI 能夠提出各種廣泛的建議，從設施如何組織、工作如何排序、流程與人力如何安排，到如何改進物料使用，以及如何處理各種正在醞釀的問題，例如貨運延遲、卸貨緩慢、機械故障等等。
至於最頂端的第五級，則是「自主型數位孿生」，也就是讓第四級的 AI 具備部分「營運」該設施的能力。到這個時候， AI 可能會動態分配停車位、調整生產流程，或根據對未來人數、停留時間及活動類型的預測，提前打開房間的空調降溫。
#3: 建構（純）虛擬世界
談到要創造一個與「現實世界」完全獨立的合成世界，也能明顯感受到 AI 的必要性。每年在《機器磚塊》平臺創造的虛擬世界高達將近 600 萬個，而《當個創世神》與《要塞英雄》也有幾百萬個，可見民眾對創造此類空間的渴望相當普遍。
隨著生成式 AI、機器學習、電腦視覺和語意識別方面的進步，在不久的未來，使用者或許只要花個幾秒鐘或幾分鐘，打幾個句子或說幾句話，就能創造、修
改並運作整個虛擬世界；Roblox的創辦人暨執行長大衛•巴斯祖基估計，這類功能將在2028年之前問世。到時候，不但元宇宙虛擬世界的數量將會增加，品質也會顯著提升。
#4: 「突破」物理定律
正如本書各章所述，元宇宙的建構和運作，一直都會和實際宇宙（至少是我們如今所知的物理世界）較量高下。但透過 AI，元宇宙就有可能突破物理定律，以更快的速度完成任務，省下原本需要的設備，又或是能有更高的擬真度等。
#5: 讓元宇宙充滿各種 AI 代理角色
一個相關的重點領域則是「非玩家角色」（non-playable character，簡稱 NPC），開發者利用 transformer 模型，為這些代理角色賦予了豐富且動態的個性、技能與欲望。2023 年 4月，Google 與史丹佛大學的研究人員發表了一篇論文，談的是他們為期兩天的一場模擬，希望測試由大型語言模型推動的 AI角色是否具備讓人覺得「像是真人」的可信度。
模擬結束後，研究人員逐一檢視每個 AI 角色的所有行為， 根據常見的行為模型（如TrueSkill） 與變異數檢定（Kruskal-Wallis），進行這些角色是否「像是真人」的可信度評估。。結果史丹佛大學與Google 研究團隊發現，大型語言模型 AI 代理的表現比人類所扮演的角色更佳，也已經達到並超越了預設的可信度標準門檻。
Google 與史丹佛團隊這項模擬的目標，並不是要證明機器人可以「比人更像人」，實際上他們也並未如此主張。這項研究的重點，其實是要研究這些用大型語言模型打造出的 AI，看看能不能用來放進「元宇宙」擔任各種角色、在現實世界讓實體機器人具備社交能力，或用來「訓練人們處理罕見但棘手的人際情境」，或是「測試社會科學理論」、創造「在遊戲中能夠理解複雜人際關係的非玩家角色」，又或是擔任真正「個人化」的數位助理。目前看來，答案似乎是肯定的，而且 AI 能提供的協助支援還愈來愈多。
#6: 解決互通性問題
最後， AI 還有可能解決元宇宙最棘手的一項問題：互通性。隨著 AI 愈來愈能夠辨識與生成物件，並推測其用途與屬性，也就愈來愈能夠用 AI 來轉換檔案格式與標準、補上缺漏的資訊，或是捨棄那些沒必要占用處理器的內容；此外，也能從單一資產分離出個別零件，並加以個別調整。當然， AI 還沒辦法處理互通性的商業模式問題，畢竟這涉及人類之間的分歧與商業利益，恐怕永遠不會是神經網路靠著數位能力就能掌握的範疇。
