《一個CS:GO造型如何以79萬人民幣賣出?》-By 白澤
5月4日,一把StatTrak™ M4A4 | 咆嚎(全新出廠)的《CS:GO》造型在中國交易網站網易Buff飾品交易平台上,以79萬元人民幣(約合340萬台幣)的價格售出。雖然不是歷史上交易的最大金額,但仍創下了Buff上最高額成交的紀錄,引起全球玩家熱烈討論。
以下將簡單的分析這個造型貴在哪,為何一個遊戲造型可以比一把真的M4貴上近100倍仍有人購買,以及造型機制背後帶來的問題。
【一、CS:GO槍枝造型】
造型是《CS:GO》的一大特色,在《CS:GO》遊戲中,槍枝造型並不能帶給玩家任何的加成,就只是純粹的虛擬收藏,這樣的設計在現今的競技類遊戲中並不罕見,例如《英雄聯盟》角色造型、《特戰英豪》槍枝造型、《星海爭霸II》單位及建築造型,然而與其他遊戲不同的是,《CS:GO》的造型具備獨特性和可交易性,使得造型的市價水漲船高。
《CS:GO》造型透過模板生成,且在生成的同時會產生「磨損度」,兩者造就了在《CS:GO》中幾乎找不到兩個一模一樣的造型,此為獨特性;《CS:GO》造型可以在Steam市集上進行交易,或玩家透過物品庫的交易提案給予或收取造型,此為可交易性。
【二、關於StatTrak™ M4A4 | 咆嚎(全新出廠)】
(一)M4A4
M4A4是《CS:GO》中最泛用的槍枝之一,為反恐小組(CT)最常使用的步槍。經常被使用到的武器玩家會更願意購買它的造型,因此在需求較大的情況下,這些槍枝造型的價格也會較一些不常見的槍枝造型來得更高。具有這樣特色的槍枝包括手槍USP-S、Glock-18、Desert-Eagle、步槍M4A4、步槍AK-47、狙擊槍AWP等。
(二)StatTrak
StatTrak是基於普通造型之上的一個類別,只有部分的槍枝擁有StatTrak版本。StatTrak版本的槍枝造型上會有一個「計數器」,會記錄擁有者自開始持有這個造型起用了這個造型擊殺了多少敵人,由於StatTrak版本的造型較普通版本更為稀有,因此在市面售價上往往也會高出普通版本許多。
(三)咆嚎
本次主角「咆嚎」造型在《CS:GO》歷史上有著一個特別的故事,咆哮是2014年5月1日推出的造型,隨著「獵人武器箱」一同推出。然而,就在這個造型推出後沒多久,有玩家發現「咆嚎」造型的設計非法抄襲了其他人的藝術作品。因此,Valve在2014年6月11日將此造型從「獵人武器箱」永久移除,並且更換成了現在的造型設計給予當下擁有該造型的玩家。
由於這個因素,「咆嚎」成為絕版的造型,總量停留在了2014年5月1日至6月11日玩家開箱所抽取的數量。在物以稀為貴的情形下,「咆嚎」造型水漲船高,最初約5000元台幣就可以直接購得StatTrak™ M4A4 | 咆嚎(全新出場),現在在Buff平台上的最低價格卻要11.6萬元人民幣(約合台幣50萬),市價6年翻了100倍。
(四)全新出廠
磨損度一直是《CS:GO》造型最令玩家痴狂的要素之一,所有造型在生成的時候會以亂數產生一個0到1之間,至小數點後17位「磨損度」,「磨損度」在造型生成時就固定,不會因為玩家的使用增減,也不會影響玩家遊玩,但會影響造型的外觀。高磨損度的造型在視覺上會有明顯的刮痕,可能導致造型主要的圖案變得看不清楚,因此有些玩家在購買造型的時候會追求低磨損的槍枝,確保外觀完整-或是純粹裝逼。
本次以79萬人民幣售出的StatTrak™ M4A4 | 咆嚎(全新出廠),磨損度為0.00483065,這個磨損度在全部的StatTrak™ M4A4 | 咆嚎(全新出廠)造型中排名第3低,因此價格被哄抬可想而知。在2021年1月時,曾有中國玩家欲出售一把磨損度世界最低的StatTrak™ M4A4 | 咆嚎(全新出廠),磨損度為0.00330092,喊價13萬美元(約合400萬台幣),但最後是否售出不得而知。
(五)貼紙
以上的說明已經證明了這把StatTrak™ M4A4 | 咆嚎(全新出廠)在各項稀有性上已經接近頂級,但只有這樣仍不足以讓這把槍賣到79萬人民幣。在這之上的另一個重要因素就是貼在槍枝上的四張iBUYPOWER (彩光) | Katowice 2014貼紙。
2014年的ESL Major Series One Katowice 2014是《CS:GO》首次推出隊伍貼紙的Major賽事,貼紙的功能是裝飾槍枝造型,每一個槍枝造型上可以貼上四張貼紙。由於2014年時大部分玩家仍不熟悉這樣的形式,加上玩家基數不如現今龐大,因此當時售出的貼紙轉蛋數量非常稀少,造就了Katowice 2014的貼紙轉蛋和貼紙價格在之後不斷攀升。可以開出iBUYPOWER (彩光) | Katowice 2014貼紙的轉蛋起初販售時一顆30元台幣,現在一顆要價約4.8萬人民幣(約合20萬台幣)。
Katowice 2014系列貼紙價格昂貴,而iBUYPOWER又是其中的佼佼者,除了該貼紙好看之外,該隊伍在2015年涉入了假賽風波導致選手禁賽、隊伍解散也致使這張貼紙價格上漲。Buff平台上最近一筆的iBUYPOWER (彩光) | Katowice 2014交易紀錄為2021年4月19日,以15萬人民幣的價格售出。
因此,一把世界第三低磨損的StatTrak™ M4A4 | 咆嚎(全新出廠),再加上四張天價的貼紙,就造就了一個79萬人民幣售出的紀錄,同時隨著該造型及貼紙再未來越來越稀有,恐怕這個造型還會有不小的增值空間。
【三、《CS:GO》造型的影響】
由於《CS:GO》造型的特殊性,使得這款全球最熱門的射擊遊戲時常被玩家戲稱為「真正的理財遊戲」,不過在所有令人瞠目結舌的造型背後,卻也帶來了許多問題。
(一)賭博爭議
由於《CS:GO》造型可以在玩家間交換及交易,使得這些造型在市場機制下有了「價格」,因此《CS:GO》的開箱比起其他遊戲更像一場博弈。一個70、80元台幣的開箱,有大機率獲得10元台幣以下價值的造型,也有極低機率獲得上千甚至上萬台幣的造型。在荷蘭和比利時,《CS:GO》的開箱機制就違反了當地法規,而必須關閉玩家間交易的功能;在法國,《CS:GO》則是導入了一個名為「X光機」的機制來規避當地法令。
在遊戲之外,《CS:GO》造型也被許多線上博弈網站拿來做為抽獎獎品或籌碼兌換的獎品,這些網站也時常贊助知名《CS:GO》內容創作者來吸引玩家加入,例如YouTube訂閱人數70萬的創作者Mrtweeday的影片中就時常有線上博弈網站的廣告。
(二)規範外的交易
雖然《CS:GO》可以在Steam市集上進行交易,不過由於Steam市集本身的抽成、儲值及提現的難度、交易額度的上限,使得大部分的交易發生在玩家私底下或第三方平台上。
若是在第三方平台,由於平台的管理和功能,一般玩家遇到的問題可能較少,然而玩家自己私下的交易也衍生出不少的爭議與問題。最常見的案例就是三方詐騙、假網站盜用帳號、跨國詐騙等等,這類型的問題因為調查困難,所損失的金錢和造型幾乎不可能追討回來。
【四、總結】
要價79萬人民幣的造型肯定不是遊戲史上最貴的虛寶交易,但是從這個案例中我們可以了解到Valve所創造的造型機制帶來的巨大影響。
同時,在與陌生人進行網路虛擬寶物交易時,一定要留意詐騙等問題,過去即有發生過多次因為三方詐騙導致虛擬寶物賣方不但虛擬寶物追討不回來,甚至還因為被買方檢舉詐騙而遭凍結帳戶。唯有小心網路陷阱,才能保護自己。
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本篇文章為客座專欄。作者白澤,從學生時代開始接觸電子競技而一頭栽進來,現任職於中華民國電子競技運動協會。
同時也有81部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅Hui,也在其Youtube影片中提到,#星海爭霸 #Hui #遊戲 #星海遊樂場 《星海爭霸II:蟲族之心》神族版本(? 正常遊戲是控凱莉根,這個版本改用神族單位 之後作者如果上傳新關卡我都會玩~~~ 遊樂場系列持續連載中! ✨ 自訂遊樂場 | 搜尋關鍵字 ✨ Heart of Swarm:Protoss Edition 7 (Wak...
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AI 戰勝電競選手後,美國想用玩家腦波訓練軍事機器人
作者 愛范兒 | 發布日期 2020 年 02 月 12 日 8:30 |
如同前陣子美軍使用無人機對伊朗行使斬首行動,證明現代戰爭即將進入自動時代,美國在軍事技術和思想一直走在世界最前端。
日前,稱為網路發源地的美國 DARPA(國防高等研究計劃署)開始了關於 AI 在軍事決策領域的研究。
用策略遊戲培訓 AI
從外媒報導,可得知紐約大學水牛城分校人工智慧學院工程師已獲得 DARPA 資助。他們透過創造類似《星海爭霸》或《恆星戰役》(Stellaris)等遊戲,並採集玩家的大腦活動和反應,使用這些資料訓練 AI 。
與 AlphaGo 下圍棋不同,類似《星海爭霸》的 RTS 遊戲在策略和操作複雜度更高,需要玩家協調採集資源、建造建築、選擇進攻策略,甚至還要操控每個士兵的精細動作,且都是在有「戰爭迷霧」,也就是不完全資訊的條件下進行。
很顯然,此類遊戲比簡單的棋類策略與真實的戰場環境更接近,在這種資訊不對稱的環境訓練的 AI,更容易在資訊錯綜複雜的戰場上做合理判斷。
監測腦波,向 AI 展示人類決策過程
可能有人要問,這和之前 Google 團隊針對《星海爭霸 II》開發的 DeepMind 有什麼區別。與 DeepMind 目的是獲勝不同,DARPA 想觀察人類在類似場景的判斷和決策,並用機器學習演算法整理,訓練出能相互協調的機器人。
為了達成目的,DARPA 要求所有在水牛城分校玩新策略遊戲的玩家配戴偵測腦波圖(EEG)的頭盔。觀察玩家做決策時,研究者可對照腦波圖,觀察玩家在策略選擇時的大腦活動。
同時研究人員還搭配特殊的超高速鏡頭追蹤玩家的眼球運動。配合遊戲畫面,觀察人類在決策時的直覺反應。
為什麼 DARPA 要做這研究?
對於 DARPA 來說,他們並不想要單單執行工作的機器人,他們需要一群機器人互相配合,根據目前掌握的資訊自己規劃、並有策略的完成工作。
如果策略執行時遇到阻礙,也能隨機應變。比如高度複雜的環境下(天氣、地理環境、敵我動態)多達 250 個單位(空中與地面機器人)協作,這時突然出現煙霧導致可見度低落,AI 控制的機器人同樣能改變策略,完成工作。
只有達到這種程度,AI 在軍事領域的應用才能派上用場。
但從目前來看,目前 AI 都是在相對確定的環境下訓練,但真實環境往往複雜且缺乏資訊。在這種環境下決策,AI 需要根據已知資訊推理,目前 AI 在這方面還處於新生兒狀態。
此研究的意義是讓人類成為老師,向 AI 展現人類長期演化後的直覺,並透過監測腦波,向 AI 展示人類如何處理接收的資訊,進而讓 AI 產生推理能力,並最終學會如何制定總體策略。
我們知道,人類之所以能生存下來,就是因為人類不僅有個體決策,還有指導人類完成工作的總體策略。所以如果想要 AI 完成人類的工作,指導 AI 相互配合並制定總體決策就勢在必行。
結語
過去,機器是輔助人類工作的工具,必須由人操控。後來,人類為工具編好執行流程,讓工具按照流程自動工作。
現在,機器透過機器學習和神經網路演算法,能執行簡單的判斷和決策工作。
未來,人類將賦予機器群體策略能力,人類不再需要為每個機器決定工作,我們只需要給一個目標,AI 就會制定整體策略,並分配工作給獨立 AI 操控的每台機器,合作完成任務。
從總體來看,這是人類的一大技術進步。只是從歷史角度看,這種技術通常先用在軍事行動。還是那句老話:技術不分善惡,只在用途。如果這種技術成為現實,希望永遠不要用於戰爭。
附圖:▲ DeepMind 決策過程。
▲ 水牛城分校研究現場。(Source:水牛城分校)
▲ DeepMind 眼中的遊戲。
▲ 未來的無人機蜂群作戰。
▲ 美軍微型無人機「蜂群」展示。(Source:影片截圖)
▲ 完成工作後「蜂群」繞圈飛行。(Source:影片截圖)
資料來源:https://technews.tw/2020/02/12/darpa-wants-to-train-military-robots-with-your-brain-waves/
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