Pokémon Go 玩家正在不知不觉中训练 Niantic 设计的先进 AI 系统来完成现实世界的场景。该计划以“大型地理空间模型”（LGM）为中心，该模型依靠用户生成的数据来增强增强现实和机器人应用。
Pokémon Go 玩家训练先进的人工智能以适应现实世界的应用
尼安蒂克的 官方博客 概述了 LGM 的功能类似于 ChatGPT 等“大型语言模型”，但专门适用于物理环境。 LGM 接受了现实世界地点（例如教堂、公园和家庭）的大量数据点的训练。通过利用这个模型，Niantic 的目标是预测它没有直接遇到的位置的特征。该公司强调，虽然其所在地区是独一无二的，但许多结构具有共同的特征，使得该模型能够有效地理解城市地理。
为了实现这一目标，Niantic 正在开发视觉定位系统（VPS）。该技术利用智能手机图像来高精度识别用户的位置和方向，从而在物理景观上实现精确的数字叠加。 Niantic 解释说，这将使增强现实内容能够保留在特定位置，从而带来更复杂的用户体验。例如，其最近推出的“神奇宝贝游乐场”功能允许玩家将神奇宝贝放置在现实世界的精确位置，而其他用户仍然可以访问这些位置。
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Pokémon Go 玩家生成的海量数据是该项目的基础。 Niantic 目前拥有约 1000 万个扫描位置，其中 100 万个可用于其 VPS 服务。该公司每周收集大约 100 万张新扫描图像，每张扫描图像有数百张。位置数据的持续涌入对于完善 Niantic 正在推进的地理空间人工智能功能至关重要。
“想象一下你自己站在教堂后面。让我们假设最接近的本地模型只看到了该教堂的正门，因此它将无法告诉您您在哪里。该模型从未见过该建筑物的背面。但在全球范围内，我们看到了很多教堂，数以千计的教堂，它们都被世界其他地方各自的当地模型所捕捉。没有一个教会是相同的，但许多教会都有共同的特征。后期GM [Large Geospatial Model] 是一种获取分布式知识的方式。”
-尼安蒂克
尽管有这些乐观的应用，但对数据隐私和人工智能培训更广泛影响的担忧仍然存在。正如包括 OSINT 分析师 Elise Thomas 在内的多位评论员所概述的那样，此类技术的潜在军事应用引发了道德问题。用于游戏的技术可以演变成在娱乐以外的各个领域产生重大影响的工具。
这些应用程序可能一开始是无害的——就像在特定的现实世界中创建数字神奇宝贝一样——但对该技术更广泛影响的调查可能会继续下去。随着 Niantic 推进 LGM 项目，利用有价值的数据和确保用户隐私之间的平衡仍然是持续讨论的关键主题。
特色图片来源： 精灵宝可梦Go
