用AI复活一座汴京城：从历史模拟到AI原生游戏

来源：市场资讯

（来源：澎湃新闻）

人类社会的历史，究竟是被无数偶然堆砌而成，还是遵循着某种可以被计算的规律？这是一个横跨不同学科的古老追问：从阿西莫夫笔下预言文明兴衰的“心理史学”，到社会学家与经济学家用以观察制度如何从个体互动中涌现的“基于代理的建模”，无数学者都试图在“必然”与“偶然”之间，找到社会与文明的运行法则。而今天，随着大语言模型的兴起，这场古老的争论有了全新的实验场：由AI驱动的智能体第一次拥有了观察、记忆与规划，以及连贯而拟真的决策能力——“社会模拟”不再只是统计意义上的抽象模型，而是成为一个个可以被观察、被追问、甚至被重新书写的“活”的世界。

在一项名为《入画》（又名“AI汴京”）的学术项目里，我们搭建了一整套基于多智能体系统的历史模拟与交互机制，使《清明上河图》中近一千年前的北宋都城复苏。从虹桥上争道的文官与武将，到汴河上摇橹呼号的船夫，从脚店茶肆的账房小厮，到深宅大院里的官眷仆从，从街头巷口的算命先生与说书人，到风尘仆仆的行脚僧，再到城楼前驼铃声声的西域商队，三教九流，成百上千个人物，每个人物都可以被扮演和进入。

在游戏里，玩家可以不断为每个人物的行动做出抉择，后端的AI模型则负责对人物及其所处的世界的走向进行动态推演。玩家可以参与每个人物的命运，帮助这些人物一一达成夙愿，但同时也有充分的自由度，另辟蹊径，体验千万种截然不同的人生。不仅如此，在这个模拟系统中，玩家所扮演的每个人物都并非孤立的个体，而是在社会关系网络中紧密连接，牵一发而动全身；每一次抉择都将引发蝴蝶效应，进而改写这座汴京城中其他人物的结局。

这不仅是一个由AI实时驱动的开放叙事游戏，也是一次由众多体验者共同完成的历史模拟。而在这类历史模拟的背后，是近一个世纪以来关于主观与客观、偶然与必然、微观与宏观的漫长争论。

《入画·清明上河图》

《入画·清明上河图》

《入画·清明上河图》中的社会关系网络

一、从心理史学到基于代理的建模：什么是历史模拟

二十世纪中叶，因提出机器人三定律而闻名的科幻作家阿西莫夫，在他的小说《基地》里描述了一种想象中的科学——心理史学（Psychohistory）——如同热力学对大量微观粒子所构成的宏观系统进行预测一样，心理史学希望用相似的统计方法，对百兆级人口所构成的宏观社会的走向进行尽可能准确的预测。

二十世纪九十年代，席德·梅尔所开发的游戏，《文明》系列，则将6000年的人类历史放进了640K内存的沙盒里——在这个回合制的策略游戏里，你可以沿着探索、扩张、开发或征服等不同路径，参与并见证一个又一个文明的兴衰演进，模拟人类历史演化的进程。

对未来的预测与对过去的解释，在某种程度上是一体两面。人类社会的历史究竟是否可以被模拟？从历史学与哲学，到社会学、经济学，再到物理学，不同领域的学者都对这个话题津津乐道。而与科幻文学和电子游戏中过于乐观的瑰丽想象所不同，来自真实世界的观点非常复杂且多样。

早在二十世纪三十年代，阿西莫夫还未构想出心理史学之前，哲学家卡尔·波普尔就曾试图在《历史决定论的贫困》一文中断言：“历史命运之说纯属迷信，科学的或任何别的合理方法都不可能预测人类历史的进程。”理由是“人类历史的进程受人类知识增长的强烈影响”，而我们“不可能用合理或科学的方法来预测科学知识的增长”。波普尔的断言，映照了同时期历史学界一股逐渐壮大的怀疑主义先声——对宏大叙事、历史铁律和客观真理的深刻质疑。

以德国史学家兰克为代表的客观主义史学，曾经赋予历史学一种近乎科学的自信：通过严格的史料批判，历史学家可以让过去“如实直书”地复现——它假定，只要方法得当，过去便可以像实验室里的现象一样被精准还原，人们可以获知历史的全部真相。而以布罗代尔等人为代表的年鉴学派，则引入地理学、经济学、社会学的工具，试图在更深层、更长时段的结构中，捕捉更复杂的历史真实。无论方法论如何革新，历史学家们曾长久地怀抱着一个共同信念：真实、客观的过去是存在的，而历史学的任务便是在风浪中逆行，最终抵达它。

这种信念的动摇，源于二十世纪中后期相对主义、后现代史学与微观史学的兴起——如海登·怀特所认为的，历史学建立的并非是客观存在的真相，而是一种修辞构造，是史学家赋予混沌过去以情节和意义的叙事行为。对历史客观性的信仰，从此添上了一层迷惘的底色。二十世纪末叶，美国历史学家彼得·诺维克在回顾过往百年学术史时，为曾经那种试图找到“历史客观真理”的努力，赋予了颇具文学色彩的名字——“那高尚的梦想”，一个既令人向往、又不断破碎的梦想，一场试图驶向真相的集体航行。

在历史学内部，对客观性与叙事性的反思，并不意味着对历史解释的彻底放弃；它使历史学家更加警惕那些过于整齐的因果链条，也更加重视材料、语境与个体经验的复杂性。而在相邻的社会科学研究中，学者们则从另一条路径继续追问类似的问题：能否在承认历史复杂性的前提下，将某些社会机制抽象出来，进行有限度的检验与推演，比如：人口为何迁徙，市场如何形成，城市为何扩张，国家如何走向统一或分裂。在这条路径上，社会学家、经济学家与复杂系统领域的研究者发展出另一套方法——基于代理的建模（Agent-Based Modeling，ABM）——从一个个拥有特定行动规则的“代理”出发，观察它们在反复互动中，如何逐渐涌现出宏观秩序。

这听起来像是对阿西莫夫心理史学的某种回应，但它的野心要克制得多。ABM并不宣称能够预测未来，也不试图复原唯一正确的过去；它更像是一种把历史问题转化为“条件—行动—结果”的实验方法：如果地理环境不同，国家是否仍会统一？如果制度规则改变，市场是否还会形成？如果某个微小选择偏离原本轨道，一个国家、一座城市、一个家族的命运，是否会有不同的走向？

长期以来，ABM方法中的“代理”主要是由预设的规则所驱动的。而近年来，在大语言模型的浪潮下，由AI驱动的“代理”开始拥有更复杂的记忆、目标、关系与语言能力。“斯坦福小镇”是最为知名的例子之一：25个由大语言模型驱动的虚拟居民，在一个沙盒小镇中生活，展现出近似真实社会互动的行为模式——这类实验后来被称为“生成式智能体”（Generative Agents），也开启了用AI进行“社会模拟”（Social Simulation）的新方向。

我们所进行的历史模拟实验，正是在这样的背景下展开的。它既不是为了制造一种全知全能的心理史学，也不是为了复原唯一真实的北宋汴京，而是将大语言模型驱动的多智能体系统迁移到具体的历史情境之中，在史料、规则与生成式AI之间，搭建一个可以被进入、被观察、也可以被改写的历史沙盒；在过去一个多世纪关于历史规律、客观性与叙事的漫长争论之后，给出一种新的可能性。

二、把果冻钉在墙上：跨越宏观与微观

历史模拟有不同的尺度。布罗代尔曾经区分出三种历史时段：转瞬即逝的“事件”，如同海面上的浪花；起伏进退的“局势”，如经济周期与社会结构的波动；以及深藏水下、几乎静止不动的“长时段”，如地理环境与文明的惯性。无论是《文明》系列的宏观沙盘，还是心理史学式的统计预测，处理的大多是长时段与中时段——制度、气候、人口、疆域。而AI驱动的多智能体系统给了我们一个难得的机会，去处理最难被模拟的那个维度：转瞬即逝的、属于个体的“事件”。

《清明上河图》正是一幅凝固在绢本之上的微观生活切片：汴河、虹桥、街市、城门、车马、船只、店铺、人群，在同一个绵延展开的空间里彼此交错。它的尺度非常微妙——足够大，大到可以容纳一座城市的交通、贸易、阶层与秩序；又足够小，小到我们仍然可以看见一个船夫急促的手势、一个行贩担子上花花绿绿的杂货、一个看客在人群边缘停驻的片刻。让这样一幅画“活”起来，意味着要同时处理两种历史：大写的历史（History），和无数小写的人物（Individuals）。

《清明上河图》中的每个人物都可以被扮演和进入。玩家可以不断为每个人物的行动做出抉择，后端的AI模型则负责对人物及其所处的世界的走向进行动态推演。

这是项目中最具挑战的地方，像是硬要把果冻钉在墙上（Nailing jelly to the wall）：果冻的形状会随着手指的力道不断改变，你越是想精确地固定它，它就越是从指缝间滑走。我们所要钉住的“果冻”，正是历史本身流动而不确定的质地——尤其是当成百上千个由AI驱动的人物彼此牵动，在同一个世界里演化。我们为此搭建了一套由确定性程序与生成式模型协同运行的系统：宏观的历史年表、制度约束与社会背景，构成不可更改的先验数据库；分布式的人物智能体，各自产生意图与决策；动态更新的“世界记忆”，维护世界秩序的一致性。宏观相对静止，微观保持开放——这是整个系统运行的基本秩序，也是我们试图克服AI幻觉、维系历史书写与人物记忆一致性的方式。它既秉承了定量研究和宏观史学要把“计算”进行到底的信念，也糅合了微观史学在蛛丝马迹中观察个体、寻找故事的趣味——作为“科学”的历史学和作为“文学”的历史学，在这里得以在刹那之间交汇：前者在历史里寻找客观且注定的规律，后者则在历史中打捞无数偶然凝结成的故事。

三、可交互的数字人文：游戏开发的缘起和真实经历

从小的时候起，我就一直是电子游戏的忠实玩家。事实上，和《文明》这类专注于策略的历史模拟游戏相比，《荒野大镖客》、《巫师》等开放世界游戏，在我的游玩列表里更加靠前。在博士研究的后半段，我曾经在腾讯游戏的光子工作室实习，给一款武侠题材的开放世界MMO游戏搭建NPC的生态。而数字人文的研究，让我终于有机会将学术和兴趣相结合。我在这个游戏里用到的所有技术，几乎都与我过往的研究经历密切相关：人物信息与人物关系的数据库建构——得益于我在哈佛的中国历代人物资料数据库（CBDB）和港大的中国族谱数据库（CGDB）等多个项目上积累的经验；人物之间动态更迭的关系网络——来自于我在博士期间研究铜器铭文中的家族关系时所运用的社会关系网络分析方法；人物在不同抉择下产生的不同性格——与我在历史心理学领域的研究相互映照；基于大语言模型的多智能体系统——则是我在近两年来关注和实践最多的方向。可以说，这个项目是从我过去所有研究的根系上生长出来的，也是我得以最终完成它的原因。

在搭建最初的原型Demo时，整个项目从底层开始，从前端到后端，几乎都是纯“手搓”的。从前在游戏公司实习的经历，使我曾得以真正地接触到游戏引擎；而受益于这些年在科研项目上的实践，构建Multi-Agent系统上的工程经验也很容易迁移到游戏开发中。不过，从第二版起，我开始频繁地使用AI Coding工具，几乎不再手写底层代码，更多只在顶层设计与工程架构上进行构思，对已生成的代码做微调，偶尔修复一些意想不到的BUG。美术与音乐，也大多使用AIGC的方式完成；相较而言，动画的生成更为不易。即使是SOTA的模型，也仍然缺乏充分的可控性，生成的过程像是在“掷骰子”。有时只为了一个任务的完满，仍需漫长地微调与测试。

开发过程从去年年中开始，一直持续到今年年初，大半年的时间里，几乎所有的节假日和工作闲暇，都用在了这个项目的工作上。根据我自己所记录的开发日志，粗略估算，总共花费了三、四百个小时——从夜晚到清晨，有许多个连续工作的不眠之夜——但动手创造世界的乐趣总是让人充满动力，乐此不疲。很开心，它终于能够面世。随着AI技术的发展，尤其是今年以来，大模型工程开发能力的极大提升，使得端到端生成游戏已无限接近于现实。开发并创造新的游戏，已不再需要如此繁重的工作，但创意的重要性愈发凸显，以及更重要的，对游戏机制的本质思考。

需要提及的是，在谈到AI+游戏时，很容易混淆两种概念：一种是使用AI辅助开发游戏，包括AI编程、生成文案或美术资产等等，AI主要在开发阶段提高效率，但在游戏开发阶段结束以后退场；另一种则是AI实时驱动游戏，AI在玩家实际游玩的阶段也始终在场，AI成为游戏系统的一部分，担当必不可少的角色，与游戏机制密切结合。前者的最终产物仍然是传统游戏，后者则代表了新的方向；为了加以区别，现在通常将后者称为“AI原生游戏”。

我们的项目属于AI原生游戏的一种，在游戏后端的系统中，AI担负了实时推演、维护世界状态与角色记忆、判定角色行为等不同模块的重要功能——也正是得益于此，游戏并不局限于传统游戏预先写定的故事线，而是拥有真正意义上无穷无尽的分支与结局。

这是最让人兴奋的地方，而未来还有无限的可能性。

四、AI驱动的历史模拟框架：游戏背后的展望

在开发这个游戏的过程中，诞生了一个更为长期的、具有普适性的项目——FISH（Framework for Interactive Simulation of History，可交互的历史模拟框架）。这个项目跟我在港大即将开设的两门课程都密切相关：一门是数字人文（Humanities and Digital Technologies, HDT）本科项目的选修课，题目是Humanities at Play: Game and Interactive Design（游玩人文：游戏与可交互设计）；另一门则是共同核心全校通选课，题目是History in the Machine: Can AI Simulate Human Civilizations（机器中的历史：AI可以模拟人类文明吗）。

目前，《入画》的试玩版已经开放了数百个可扮演角色，覆盖数十种市井职业，我们也在持续扩充人物与玩法。而FISH的野心不止于清明上河图：我们希望这套糅合了历史先验数据库、共享世界记忆与多智能体叙事生成的框架，未来能够被移植到其他的历史时期、其他的文明，甚至其他类型的史料载体之上——不止于长卷，也可以是方志、账本、书信、器物。从一座汴京城，到更多沉睡在史料与馆藏中的世界；从历史模拟，走向更广泛意义上的社会模拟——这是我们希望通过FISH长期投入的方向。它既是我们在港大课堂内外持续推进的研究与教学工具，也希望能吸引更多校内外的学者、开发者与玩家，一起参与到这场“把果冻钉在墙上”的实验中来。

从基于规则的代理建模，到AI驱动的多智能体系统，历史模拟背后的方法与技术，始终在持续不断地迭代；但历史模拟的本质——人类对于“必然性”与“偶然性”的好奇心——则是永恒的。但愿我们都能永远保有这样的好奇心，因为这正是为数不多的、AI难以取代的东西。

（注：《入画》项目已入选2026年世界互联网大会文化遗产数字化案例集。项目网页：https://fishframe.net/itp。）