利用AI制作史前電子游戲，在DIY考古視頻游戲之中的具身大模型

在當下的博物館中，常能看到令人驚嘆的畫面：記載中的生物借助投影、AI 等技術，浮現在史物的表面。這些音視頻和數字解決方案早已成為展示文化遺產的一部分。

但直到現在，制作關于過去的沉浸式數字內容一直非常昂貴，并且需要專業人員。同時，如果需要更新內容，也存在一定的困難。

美國哥本哈根大學（University of Copenhagen）與卑爾根大學（University of Bergen）的考古學家選擇利用人工智能和免費的數字工具，以極低的成本創建了一款具有教育意義的動態 3D 計算機游戲。

相關的研究內容發布以「Gamifying the Past: Embodied LLMs in DIY Archaeological Video Games」為題，發布在《Advances in Archaeological Practice》。

論文鏈接：https://www.cambridge.org/core/journals/advances-in-archaeological-practice/article/gamifying-the-past-embodied-llms-in-diy-archaeological-video-games/B6A3641910ADD0A3C376AB957A6CDC4C

看看史前生活

考古學所長期面對的問題其實相當明了——證據與過程的數量并不匹配。

就拿三星堆來說，出土的龐大數量文物與至今成謎的歷史，這些無比說明即使有了青銅器、遺跡等證據，考古學家依然無法從中有效地推測歷史的痕跡。這些問題，也很難憑借無記載的靜態遺物提供相應的回答。

所以，在此基礎上，現代人就很難想象古代人生活的方式。一些游戲公司的作品（如為人所熟知的刺客信條系列）則會在歷史準確性上有所側重。為了徹底改變數字文化遺產的傳播方式，該團隊嘗試利用一些免費開放的工具提供一種新的「配方」。

相關鏈接：https://youtu.be/6h4KqFgoPv4

截止到目前，市面上還沒有一款用于考古學習的游戲，能將口述、非劇本、由大型語言模型（LLM）驅動的非玩家角色（NPC）對話與沉浸式 3D 相結合。所以，該團隊提出了「DIY 考古游戲」 模式， 結合沉浸式環境與 LLM 驅動的 NPC，讓初學者通過免費工具快速制作，既保證歷史準確性，又提升公眾參與感。

圖示：案例研究中游戲開發的工作流程。

團隊的制作流程大致如下：

1. 通過 3D 攝影測量掃描考古遺址 / 文物（如案例中的新石器時代長巨石墓）；
2. 在 Unreal Engine 中搭建游戲場景，導入 3D 模型；
3. 在 Convai 中設置 NPC 背景故事、知識庫（支持.txt 格式的檢索增強生成 RAG，提升回答準確性）；
4. 關聯 NPC 與 Metahuman 形象，配置對話觸發機制（如按鍵、空間 proximity）；
5. 優化游戲交互（如角色移動、物品收集、VR 適配）。

案例研究

在游戲《Dolmen Game》中，玩家需要挑戰以丹麥林德斯科夫?赫斯特哈夫（Lindeskov Hestehave）的新石器時代長巨石墓（約公元前 3500-3300 年）為背景的兩個關卡，第一關需要與一位考古學家跟一位新時期時代的女性互動；第二關則需要在開放場景（草地、洞窟）內了解歐洲狩獵采集文化與洞穴壁畫。

圖示：游戲（第一關）玩法截圖。

圖示：游戲（第二關）玩法截圖。

測試對象選在了不同背景的成年人（20-60 歲）與青少年（12-22 歲），在這里，NPC 對話需要避免過長 「機器人式」 回復或過短敷衍式回復，為特定角色設定性格化對話風格；口頭禪與術語的適配也納入到了考慮范圍之內。

這些角色對話來自 AI，因此團隊無需撰寫詳細劇本，可以根據實時更新的知識庫與提示來進行表達。這也意味著研究人員可以在獲得新知識后不斷修改背景故事。這樣，他們可以確保信息傳達始終建立在堅實的學術基礎上，同時又顯得即時且自然。

期望與發展

新技術的發展促進了以有趣、互動和靈活的方式向公眾傳授歷史知識的視頻游戲的出現。而更高級的 AI 也將帶來更逼真的語音與反饋。在教育與傳播方面，團隊期待這樣的作品展示能適配從小學到大學的教學場景，提供 「數字實操」 體驗。

這樣的方式也為考古界帶來了一種新的思路：借助 AI 模擬史前社會機制，有利于尋找更可信的理論驗證。因此，文化遺產的傳播如今比以往任何時候都更加動態和可及。團隊建議博物館策展人、教育工作者和研究人員也可以抓住這一機會，更加積極地參與定義這一新的傳播空間。

相關報道：https://phys.org/news/2025-12-archaeologists-ai-prehistoric-video-game.html