《面容采集者》是一款充满诡异氛围、剧情驱动的管理模拟游戏。设定于1999年,你将在这款硬核惊悚点击类游戏里从零开始建立一个采集生物识别数据的帝国。将数据分类,升级挖掘基础设施,并将你的人工智能监控帝国扩展到令人毛骨悚然,突破道德底线的地步。
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关于此游戏

你会为看到一切而付出什么样的代价?

这是《面容采集者》,在这里每一张脸都有价值。你的任务是收集生物识别数据,基础建设的升级,扩展你的数据处理帝国来挑战地球能承受的极限。

《面容采集者》以千禧年前夕的科技乐观主义为背景,是一款叙事驱动的增量式管理点击游戏。玩家将从零开始,逐步建立一个覆盖全球规模的生物识别数据处理帝国。

工作量

在快速扩展工厂基础设施的同时收集数据、管理软件升级并拓展硬件。在应对高昂的电费、高维护成本的冷却系统以及被政治操控的碳抵消计划的同时,确保利润的增长并避免破产(或更糟的后果……)。

企业文化

独自进行采集毫无乐趣可言!通过公司内部消息系统随时掌控办公室的八卦新闻,了解你的同僚们。仔细筛选信息来揭开 《面容采集者》软件套件幕后开发者的秘密以及他们的最终计划。

发展前景

攀登企业阶梯,逐步晋升。随着你熟悉对面部数据的分类和销售,从初级的数据筛选员一路升职,最终成为顶级的数据采集自动化专家。数据经纪的世界冷酷无情,优先顺序不当可能导致后期代价高昂的失误。你是否有能力攀升至高层,成为终极的FACEMINER?

全原创原声带

游戏原声由Madwreck创作。汇聚了充满90年代风格的原创音乐,无论是浩室、丛林音乐还是氛围音乐,游戏内置的音频播放器将助你在点击的过程中书写人工智能历史。

切记:每一张脸都意义非凡。

AI 生成内容披露

开发者对其游戏如何使用 AI 生成内容的描述如下:

FACEMINER is a concept-driven game that directly engages with the ethics of AI. For thematic purposes, the game features faces which have been generated by a GAN (Generative Adversarial Network) trained on the FFHQ dataset, a research dataset released by NVIDIA that is the backbone of many real-world facial recognition applications. Per NVIDIA, only images under permissive licenses were collected.

The 'AI training' in this game is fictional and has been simulated for entertainment purposes. The game can be interpreted as a critique of AI specifically relating to the ecological impact of mass data hoarding, surveillance concerns, and way it is used to compound corporate power.

系统需求

Windows
macOS
SteamOS + Linux
    最低配置:
    • 需要 64 位处理器和操作系统
    • 操作系统: Windows 10
    • 处理器: Intel Core i3 or equivalent
    • 内存: 1 GB RAM
    • 显卡: 128MB VRAM
    • 存储空间: 需要 1 GB 可用空间
    推荐配置:
    • 需要 64 位处理器和操作系统
    最低配置:
    • 操作系统: macOS 10.11
    • 处理器: Apple M1 or Intel Core i3
    • 内存: 1 GB RAM
    • 显卡: Metal-capable GPU with 128MB VRAM
    • 存储空间: 需要 1 GB 可用空间
    推荐配置:
      最低配置:
      • 操作系统: Ubuntu 12.04
      • 处理器: Intel Core i3 or equivalent
      • 内存: 1 GB RAM
      • 显卡: OpenGL compatible with 128MB VRAM
      • 存储空间: 需要 1 GB 可用空间
      推荐配置:

      面容采集者 (FACEMINER) 的顾客评测







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