Uncracked City：一款使用 LLM 驱动嫌疑人的侦探游戏

Uncracked City 概述

Uncracked City 是一款调查类侦探游戏，玩家的任务是通过审问可能会撒谎的 AI 驱动嫌疑人来解开谜团。游戏以巴黎、东京和纽约等现实世界城市为背景，玩家必须在这些城市中搜寻线索，使用自然语言审问角色，并提交最终报告以破案。该游戏目前可在移动平台上使用，重点关注高难度、全社区参与的谜题。

核心游戏机制

Uncracked City 的调查过程分为三个主要阶段：

• 环境调查： 玩家在现实世界地点进行搜索，以发现线索并解锁证据。
• 动态审问： 玩家可以使用游戏支持的六种语言中的任何一种，通过打字或语音输入来审问嫌疑人。由于嫌疑人由 LLM 驱动，他们会提供独特的语音回复。核心机制包括识别嫌疑人何时在撒谎。
• 报告： 一旦玩家认为自己抓住了谎言，就必须出示证据来反驳嫌疑人的陈述。玩家提交最终报告以解开谜团的次数有限。

社区与开发背景

自发布以来，该游戏在开发者社区引发了关于互动小说演变以及基于 AI 的游戏所面临的技术挑战的讨论。

历史对比

Hacker News 上的评论者将这一概念与 1985 年的 Where in the World Is Carmen Sandiego? 和 1990 年代的 Sherlock Holmes: Consulting Detective 等经典作品进行了比较。用户指出，虽然 L.A. Noire 此前推动了面部动画和对话树的边界，但当前一代的 LLM 允许进行该类型粉丝长期期待的即兴、开放式审问。

技术与设计反馈

社区反馈强调了几个需要改进和考虑的领域：

• 写作质量： 一些用户建议游戏的营销材料和对话样本需要进一步润色，以确保叙事感觉引人入胜，而不是重复。
• 推理经济学： 社区提出的一个常见技术问题涉及商业模式的可持续性。鉴于 LLM 推理在每次会话中都会产生非零成本，观察人士质疑开发商计划如何在保持游戏可访问性的同时管理这些费用。
• 用户情绪： 审问 AI 的概念引起了褒贬不一的反应。虽然一些用户认为使用 LLM 进行“侦探工作”是游戏领域的一种引人注目的演变，但其他人指出，由于他们职业生涯的大部分时间都在识别 LLM 输出中的幻觉和谎言，他们可能不会觉得这种体验在休闲时间里很放松。