《我的世界》成为AI新「考场」？高三生用游戏评测AI：DeepSeek-R1位列第三！

整理 | 郑丽媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

如果要衡量 AI 的智能程度，你会怎么做？让它解数学题、写代码，还是让它通过标准化考试？这些方法虽然严谨，但普通人往往难以直观理解 AI 的能力差异。

近来，一位高三学生 Adi Singh 找到了一个更有趣的办法——用《我的世界》（Minecraft）来评测 AI！他创建了一个名为 MC-Bench 的网站，让不同的 AI 大模型在《我的世界》里建造建筑物，然后由网友投票评选出表现最好的模型。

据悉，这个项目迅速吸引了大量 AI 研究人员和开发者的关注，OpenAI、Google、Anthropic 和阿里巴巴等大型企业虽未直接参与开发，但也为该项目提供了 AI 计算资源支持。

一名高中生，创建了一种新的 AI 评测基准

如今，研究人员通常会使用标准化测试来评估 AI 模型的表现，但许多测试都给了AI“主场优势”。

由于 AI 模型的训练方式，它们一般较为擅长解决特定、狭窄的问题，尤其是需要死记硬背或简单推理的任务。例如，AI 模型在 LSAT 法律考试、数学推理测试等标准化考试中得分很高，但在现实应用中仍然容易犯低级错误。

• OpenAI 的 GPT-4 能在美国法学院入学考试（LSAT） 中能超越 88% 的人类，却无法数清楚“strawberry”这个单词中有几个“R”。

• Anthropic 的 Claude 3.7 编码能力表现出色，在标准化软件工程测试中的准确率达到了 62.3%，但玩《宝可梦》时却不如一个 5 岁小孩。

这种现象，在 AI 圈被部分人称为"基准测试的陷阱"——大模型为特定测试过度优化，就像为考试而生的学霸，解决实际问题时却可能"战五渣"。这说明，仅靠这种标准化测试无法全面衡量 AI 的真实能力。

在此背景下，Adi Singh 独立开发了一个创新性 AI 评测基准 MC-Bench，其核心机制为：

（1）让不同的 AI 模型在《我的世界》里根据相同的提示生成建筑作品，比如“晶莹剔透的酒杯装满了深红色的葡萄酒，反射出美丽的光芒。”；

（2）由用户投票选出更好的作品，选择 A 或者 B 或者平局；

（3）投票结束后，系统才会揭晓哪个 AI 完成了哪项建造任务。

为什么选择《我的世界》？AI 评测的新思路

“《我的世界》能让人们更直观看出 AI 发展的进步。大家对这款游戏的画风和氛围都很熟悉。”

诚如 Adi Singh 所说，MC-Bench 比传统的 AI 评测更直观，也更能反映 AI 在实际应用中的表现。最重要的是，游戏环境提供了一个安全可控的测试场所，有助于研究 AI 的推理和规划能力：“游戏或许可以成为一种测试‘自主推理能力’的媒介，比现实世界中的测试更安全，也更容易控制，因此我认为这种方式更理想。”

具体来说，相较于如今难以全面衡量大模型实际能力的传统 AI 评测方式，游戏化评测有着一些独到优势：

（1）模拟真实世界复杂度：游戏往往包含多层次挑战，可考验 AI 的问题解决能力、策略思维和适应能力；（2）评估 AI 的自主决策能力：在游戏环境中，AI 需要独立做出决策，而不仅仅是执行预定义的任务；（3）可控环境：游戏提供了可重复测试的环境，可以在相同条件下对比不同 AI 的表现；（4）安全性：与直接在现实世界中部署 AI 相比，游戏环境为 AI 评测提供了更安全的测试空间。

基于此，Adi Singh 坚信：游戏化评测有望成为未来 AI 评测的重要趋势，因为它不仅让 AI 研究变得更有趣，也让普通人能够更直观地理解 AI 发展水平。

而他之所以选择《我的世界》作为评测对象，很大程度上是因为它的广泛知名度——毕竟，这是全球销量最高的电子游戏之一，即使是不玩游戏的人，也可以直观地判断哪个方块版的“酒杯”更符合实际。

• 全球用户群体：《我的世界》全球有上亿玩家，可轻松吸引大量用户参与 AI 评测，形成众包数据。

• 易于理解和评判：相比代码输出或文本生成，视觉化的建筑作品更容易让普通用户参与评测。你不需要懂编程，也能看出哪座建筑更有创意和写实。

• 测试 AI 的复杂能力：建造建筑不仅考验 AI 的生成能力，还涉及逻辑推理、规划、空间认知等能力，而这正是传统 AI 评测难以全面覆盖的。

事实上，MC-Bench 从技术上来说也是一个编程基准测试，因为 AI 模型需要编写代码来完成建造任务，例如：“堆雪人”或“在宁静的沙滩上建造一座迷人的热带小屋”——只不过，MC-Bench 通过视觉化的方式降低了参与门槛，使得任何人都能轻易参与到 AI 模型的评测中来。这种方式不仅增加了项目的吸引力，也为收集关于 AI 性能的数据提供了新的途径。

大型 AI 公司支持，8 名志愿者推动

目前，MC-Bench 是一个公开网站（https://mcbench.ai/），任何人都可以访问、评判 AI 生成的作品，并给出自己的投票数据。根据 MC-Bench 官网来看，其团队仅由 8 名志愿者组成，以维持日常的开发和维护工作：

此外，Anthropic、Google、OpenAI 和阿里巴巴等大型 AI 公司提供了模型访问权限，用于基准测试，不过与该项目并无官方合作关系：

从 MC-Bench 官方给出的胜率最高的 Top 10 大模型名单来看，Claude 3.7 Sonnet 目前位居第一，而近来爆火的 DeepSeek-R1 排在第三名。

当前，MC-Bench 主要测试的还是基础建造能力，以评估 AI 从 GPT-3 时代发展至今的进步。至于未来规划，Adi Singh 透露：他计划拓展到更复杂的任务，比如长期规划和目标导向型任务。

不仅如此，他还补充道，MC-Bench 的排行榜与他的个人体验高度一致，说明该平台确实能为用户提供有价值的见解：

“目前的排行榜基本符合我自己在使用这些模型时的体验，这点与很多纯文本基准测试不同。或许 MC-Bench 可以帮助 AI 公司判断自己是否在朝着正确的方向前进。”

也许，未来的 AI 评测方式，不再是刷题，而是“玩游戏玩”出来的——你觉得这种方式靠谱吗？

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