AI 将創造哪些新(xīn)的遊戲玩法？

早期關于遊戲中(zhōng)的生成式 AI 革命的讨論主要集中(zhōng)在 AI 工(gōng)具(jù)如何提高遊戲創作(zuò)者的效率，使得遊戲的制作(zuò)速度比以前更快、規模更大。從長(cháng)遠(yuǎn)來看，我們認為(wèi)，AI 不僅能(néng)改變創造遊戲的方式，還能(néng)改變遊戲本身的性質(zhì)。

一直以來， AI 都在助推産(chǎn)生新(xīn)形式的遊戲。從《Rogue》的程序生成地下城（1980 年）到《半條命》的有(yǒu)限狀态機（1998 年），再到《Left 4 Dead》的 AI 遊戲總監（2008 年）。最近，深度學(xué)習技(jì )術的進步使計算機能(néng)夠根據用(yòng)戶提示和大數據集生成新(xīn)内容，這進一步改變了遊戲規則。

雖然還在早期，但我們已經看到了一些有(yǒu)趣的 AI 驅動的遊戲領域，包括生成式智能(néng)體(tǐ)、個性化、 AI 叙事、動态世界和 AI 副駕駛。如果取得成功，這些系統可(kě)以結合在一起，創造出新(xīn)興的 AI 遊戲，這些遊戲能(néng)夠留住一堆忠實的玩家。

生成式智能(néng)體(tǐ)

模拟遊戲于 1989 年由 Maxis 的 SimCity 開創，玩家可(kě)以在遊戲中(zhōng)建造和管理(lǐ)虛拟城市。如今，最流行的模拟遊戲是《模拟人生》，全球有(yǒu)超過 7000 萬玩家在遊戲中(zhōng)管理(lǐ)被稱為(wèi) "模拟人 "的虛拟人，讓他(tā)們過着自己的日常生活。設計師威爾·賴特 (Will Wright) 曾将《模拟人生》描述為(wèi)“互動娃娃屋”。

生成式 AI 可(kě)以通過大型語言模型（LLM）驅動的新(xīn)興社會行為(wèi)，使得智能(néng)體(tǐ)更加逼真，從而大大推動了模拟遊戲的發展。

今年早些時候，來自斯坦福大學(xué)和谷歌的一個研究團隊發表了一篇論文(wén)，介紹了如何将 LLM 應用(yòng)于遊戲中(zhōng)的智能(néng)體(tǐ)。在博士生 Joon Sung Park 的帶領下，該研究團隊在一個像素藝術沙盒世界中(zhōng)加入了 25 個類似模拟人生的智能(néng)體(tǐ)，這些智能(néng)體(tǐ)的行為(wèi)由 ChatGPT 和一種擴展 LLM 的架構來使用(yòng)自然語言存儲智能(néng)體(tǐ)經驗的完整記錄，将這些記憶合成進入更高層次的反思，并動态檢索它們以規劃行為(wèi)。

這些結果是對模拟遊戲潛在未來的精(jīng)彩預覽。從用(yòng)戶指定的一個建議開始，即一名(míng)智能(néng)體(tǐ)想要舉辦(bàn)情人節派對，智能(néng)體(tǐ)們獨立地分(fēn)發派對邀請，建立新(xīn)的友誼，互相邀請約會，并協調在兩天後準時出席派對。

這種行為(wèi)之所以成為(wèi)可(kě)能(néng)，是因為(wèi) LLM 是在社交網絡數據的基礎上訓練出來的，因此它們的模型中(zhōng)包含了人類在各種社交環境中(zhōng)相互交談和行為(wèi)的基本要素。而在模拟遊戲這樣的互動數字環境中(zhōng)，這些反應可(kě)以被觸發，從而創造出栩栩如生的行為(wèi)。

從玩家的角度來看，最終結果是更身臨其境的遊戲體(tǐ)驗。玩《模拟人生》或殖民(mín)地模拟遊戲《RimWorld》的樂趣很(hěn)大程度上來自于意想不到的事情的發生。有(yǒu)了社交網絡的智能(néng)體(tǐ)行為(wèi)，我們可(kě)能(néng)會看到模拟遊戲不僅展示出遊戲設計師的想象力，還反映了人類社會的不可(kě)預測性。觀看這些模拟遊戲可(kě)以像觀看下一代《楚門秀》一樣，給人們帶來無盡的娛樂，而這種娛樂方式是今天的預制電(diàn)視或電(diàn)影所無法實現的。

利用(yòng)我們對 "玩偶之家 "遊戲想象力的渴望，特工(gōng)本身也可(kě)以個性化。玩家可(kě)以根據自己或虛構的人物(wù)來設計一個理(lǐ)想的特工(gōng)。《Ready Player Me》讓用(yòng)戶可(kě)以通過自拍生成自己的 3D 頭像，并将頭像導入超過 9000 款遊戲/應用(yòng)程序中(zhōng)。AI角色平台 Character.ai、InWorld 和 Convai 可(kě)以創建具(jù)有(yǒu)自己的背景故事、個性和行為(wèi)控制的自定義 NPC。

有(yǒu)了自然語言功能(néng)，我們與智能(néng)體(tǐ)互動的方式也得到了擴展。如今，開發人員可(kě)以使用(yòng) Eleven Labs 的文(wén)本轉語音模型為(wèi)其智能(néng)體(tǐ)生成逼真的聲音。Convai 最近與英偉達合作(zuò)推出了一個廣為(wèi)人知的演示，其中(zhōng)玩家可(kě)以與AI拉面廚師 NPC 進行自然語音對話，并實時生成對話和匹配的面部表情。AI 伴侶應用(yòng)Replika已經允許用(yòng)戶通過語音、視頻和AR/VR與伴侶交談。未來，人們可(kě)以想象一款模拟遊戲，玩家可(kě)以在旅途中(zhōng)通過電(diàn)話或視頻聊天與他(tā)們的智能(néng)體(tǐ)保持聯系，然後回到電(diàn)腦後點擊進入更身臨其境的遊戲。

然而，在我們看到完全生成版的模拟人生之前，還有(yǒu)許多(duō)挑戰需要解決。LLM 的訓練數據存在固有(yǒu)偏差，這些偏差可(kě)能(néng)會反映在智能(néng)體(tǐ)行為(wèi)中(zhōng)。全天候實時服務(wù)遊戲運行大規模模拟的成本在經濟上可(kě)能(néng)并不可(kě)行，在 2 天内運行 25 個智能(néng)體(tǐ)需要花(huā)費研究團隊數千美元的計算費用(yòng)。将模型工(gōng)作(zuò)負載轉移到設備上的努力很(hěn)有(yǒu)前景，但仍相對較早。我們可(kě)能(néng)還需要圍繞與智能(néng)體(tǐ)之間的準社會關系制定新(xīn)的規範。

但有(yǒu)一點是明确的，那就是目前對生成式智能(néng)體(tǐ)的需求巨大。在我們最近的調查中(zhōng)，61% 的遊戲工(gōng)作(zuò)室計劃嘗試使用(yòng)人工(gōng)智能(néng) NPC。我們認為(wèi)，随着智能(néng)體(tǐ)進入我們的日常社交領域，AI 伴侶很(hěn)快就會變得司空見慣。模拟遊戲提供了一個數字沙盒，我們可(kě)以在其中(zhōng)以有(yǒu)趣和不可(kě)預測的方式與我們喜愛的AI 伴侶互動。從長(cháng)遠(yuǎn)來看，模拟遊戲的性質(zhì)很(hěn)可(kě)能(néng)會發生變化，這些智能(néng)體(tǐ)不僅僅是玩具(jù)，而是潛在的朋友、家人、同事、顧問甚至戀人。

個性化定制

個性化遊戲的最終目标是為(wèi)每個玩家提供獨特的遊戲體(tǐ)驗。例如，讓我們從角色創建開始——從最初的《龍與地下城》桌面遊戲到 Mihoyo 的《原神》 ，幾乎所有(yǒu)角色扮演遊戲（RPG）的支柱都是角色創建。大多(duō)數 RPG 允許玩家從預設選項中(zhōng)選擇自定義外觀、性别、等級等。那麽如何超越預設為(wèi)每個玩家和遊戲過程生成一個獨一無二的角色呢(ne)？将 LLM 與文(wén)本到圖像的擴散模型相結合的個性化角色構建器可(kě)以實現這一點。

Spellbrush 的《Arrowmancer》是一款由該公(gōng)司定制的基于 GAN 的動漫模型驅動的 RPG 遊戲。在 Arrowmancer 中(zhōng)，玩家可(kě)以生成一整套獨特的動漫角色，包括美術和戰鬥能(néng)力。這種個性化也是其貨币化系統的一部分(fēn)，玩家将 AI 創建的角色導入定制的 gacha 旗幟，在那裏他(tā)們可(kě)以獲得重複的角色來加強他(tā)們的隊伍。

個性化還可(kě)以延伸到遊戲中(zhōng)的物(wù)品。例如，AI 可(kě)以幫助生成隻有(yǒu)完成特定任務(wù)的玩家才能(néng)獲得的獨特武器和盔甲。Azra Games 建立了一個由人工(gōng)智能(néng)驅動的資産(chǎn)流水線(xiàn)，可(kě)以快速構思和生成大量的遊戲内物(wù)品和世界物(wù)品庫，為(wèi)實現更多(duō)樣化的遊戲體(tǐ)驗鋪平道路。著名(míng)的 AAA 級開發商(shāng)動視暴雪(xuě)建立了暴雪(xuě)擴散（Blizzard Diffusion）系統，這是圖像生成器Stable Diffusion的翻版，可(kě)幫助生成各種角色和服裝(zhuāng)的概念圖。

遊戲中(zhōng)的文(wén)字和對話也可(kě)以進行個性化處理(lǐ)。世界中(zhōng)的标志(zhì)可(kě)以反映玩家獲得的某種頭銜或地位。可(kě)以将 NPC 設置為(wèi)具(jù)有(yǒu)獨特個性的 LLM 智能(néng)體(tǐ)，并根據玩家的行為(wèi)進行調整。例如，對話可(kě)以根據玩家過去與智能(néng)體(tǐ)的行為(wèi)進行更改。我們已經在一款 AAA 級遊戲中(zhōng)看到了這一概念的成功實施，Monolith 的《魔多(duō)之影》中(zhōng)就有(yǒu)一個複仇系統，它可(kě)以根據玩家的行為(wèi)為(wèi)反派動态地創建有(yǒu)趣的背景故事。這些個性化元素使每次遊戲體(tǐ)驗都獨一無二。

遊戲發行商(shāng)育碧（Ubisoft）最近披露了由 LLMs 支持的對話工(gōng)具(jù) Ghostwriter。如今，發行商(shāng)使用(yòng)該工(gōng)具(jù)可(kě)以自動生成對話，幫助模拟玩家周圍的生活世界。

從玩家的角度來看，AI 增加了遊戲的沉浸感和可(kě)玩性。在《天際》和《俠盜獵車(chē)手 5》等沉浸式開放世界遊戲中(zhōng)，角色扮演類 mod 經久不衰，這表明了玩家對個性化故事的潛在需求。即使在今天，《俠盜獵車(chē)手 5》中(zhōng)角色扮演服務(wù)器的玩家數量也一直高于原版遊戲。我們認為(wèi)，在未來，個性化系統将成為(wèi)所有(yǒu)遊戲中(zhōng)吸引和留住玩家的不可(kě)或缺的實時運營工(gōng)具(jù)。

AI 叙事

當然，一款好的遊戲不僅僅隻有(yǒu)角色和對話。另一個有(yǒu)意思的場景是利用(yòng)生成式 AI 來講述更好、更個性化的故事。

《Dungeons & Dragons》是遊戲中(zhōng)個性化叙事的鼻祖，在這款遊戲中(zhōng)，一個被稱為(wèi) "地下城主 "的人準備向一群朋友講述一個故事，這些朋友各自扮演故事中(zhōng)的角色。由此産(chǎn)生的故事既是即興戲劇，又(yòu)是 RPG 遊戲，這意味着每次遊戲都是獨一無二的。作(zuò)為(wèi)個性化故事講述需求的一個信号，今天的 《Dungeons & Dragons》比以往任何時候都更受歡迎，數字和模拟産(chǎn)品的銷售量屢創新(xīn)高。

如今，許多(duō)公(gōng)司正在将 LLM 應用(yòng)于《Dungeons & Dragons》故事模式。其中(zhōng)的機遇在于，玩家可(kě)以在無限耐心的 AI 故事講述者的引導下，在自己喜愛的玩家創作(zuò)或 IP 宇宙中(zhōng)盡情揮灑時間。Latitude 的AI Dungeon于 2019 年推出，是一款開放式、基于文(wén)本的冒險遊戲，其中(zhōng)AI扮演地下城主。用(yòng)戶還對 OpenAI 的 GPT-4 版本進行了微調，以便玩《Dungeons & Dragons》，并取得了可(kě)喜的成果。Character.AI 的文(wén)字冒險遊戲是該應用(yòng)最受歡迎的模式之一。

Hidden Door則更進一步，根據特定的源材料集（例如《綠野仙蹤》）訓練機器學(xué)習模型，讓玩家在既定的IP宇宙中(zhōng)進行冒險。通過這種方式，Hidden Door 與知識産(chǎn)權所有(yǒu)者合作(zuò)，實現了一種新(xīn)的、互動形式的品牌延伸。隻要粉絲們看完一部電(diàn)影或一本書，他(tā)們就可(kě)以通過類似于《Dungeons & Dragons》的定制活動，在自己喜愛的世界裏繼續冒險。粉絲體(tǐ)驗的需求正在蓬勃發展，僅在 5 月份，Archiveofourown.org 和 Wattpad 這兩個最大的在線(xiàn)粉絲小(xiǎo)說庫的網站訪問量就分(fēn)别超過了 3.54 億次和 1.46 億次。

NovelAI 開發了自己的 LLM Clio，利用(yòng)它在沙盒模式下講述故事，幫助人類作(zuò)家解決寫作(zuò)障礙難題。對于最挑剔的作(zuò)家來說，NovelAI 可(kě)以讓用(yòng)戶根據自己的作(zuò)品，甚至是H.P. Lovecraft或Jules Verne等著名(míng)作(zuò)家的作(zuò)品對 Clio 進行微調。

值得注意的是，在 AI 故事制作(zuò)完全就緒之前還有(yǒu)許多(duō)障礙。如今，要打造一個優秀的 AI 講故事者，需要大量的人為(wèi)規則設定，以創造出定義好故事的叙事線(xiàn)。記憶和連貫性非常重要，講故事的人需要記住故事前面發生了什麽，并在事實和風格上保持一緻。可(kě)解釋性對于許多(duō)以黑盒形式運行的封閉源代碼來說仍然是一個挑戰，而遊戲設計師則需要了解系統的行為(wèi)方式，以改善遊戲體(tǐ)驗。

然而，在克服這些障礙的同時，AI 已經成為(wèi)人類講故事者的“副駕駛”。如今，數百萬作(zuò)家使用(yòng) ChatGPT 為(wèi)自己的故事提供靈感。娛樂工(gōng)作(zuò)室 Scriptic 将 DALL-E、ChatGPT、Midjourney、Eleven Labs 和 Runway 與人類編輯團隊融合在一起，制作(zuò)了互動式自選冒險節目，目前已在 Netflix 上播出。

動态世界構建

雖然基于文(wén)本的故事很(hěn)受歡迎，但許多(duō)玩家也渴望看到自己的故事以可(kě)視的方式栩栩如生地呈現出來。生成式 AI 在遊戲中(zhōng)的最大機遇之一，或許是幫助創建玩家花(huā)費無數時間沉浸其中(zhōng)的生活世界。

最終的願景是能(néng)夠随着玩家在遊戲中(zhōng)的進展實時生成關卡和内容。科(kē)幻小(xiǎo)說《安(ān)德(dé)的遊戲》（Ender's Game）中(zhōng)的 "心靈遊戲"（Mind Game）就是這種遊戲的典型例子。心靈遊戲是一款由 AI 指導的遊戲，能(néng)根據每個學(xué)生的興趣進行實時調整，遊戲世界會根據學(xué)生的行為(wèi)和 AI 推斷出的任何其他(tā)心理(lǐ)信息而不斷變化。

如今，與 "智力遊戲 "最接近的可(kě)能(néng)是 Valve 的《Left 4 Dead》系列遊戲，該遊戲利用(yòng) AI 指導動态調整遊戲節奏和難度。AI 總監并沒有(yǒu)設定敵人（僵屍）的生成點，而是根據每個玩家的狀态、技(jì )能(néng)和位置，将僵屍放置在不同的位置，從而在每次遊戲中(zhōng)創造出獨特的體(tǐ)驗，總監還通過動态視覺效果和音樂來營造遊戲氛圍。Valve 創始人加布-紐維爾（Gabe Newell）将這一系統稱為(wèi) "程序化叙事"。EA 廣受好評的《死亡空間》重制版使用(yòng)了 AI 導演系統的變體(tǐ)，将恐怖效果發揮到極緻。

雖然這在今天看來可(kě)能(néng)隻是科(kē)幻小(xiǎo)說中(zhōng)的情節，但有(yǒu)朝一日，随着生成模型的改進以及足夠多(duō)的計算和數據的獲取，我們有(yǒu)可(kě)能(néng)制造出一個不僅能(néng)制造驚吓，還能(néng)制造世界本身的 AI 導演。

值得注意的是，遊戲中(zhōng)機器生成關卡的概念并不新(xīn)鮮。從 Supergiant 的《哈迪斯》（Hades）到暴雪(xuě)的《暗黑破壞神》（Diablo），再到 Mojang 的《我的世界》（Minecraft），許多(duō)當今最流行的遊戲都使用(yòng)了程序生成技(jì )術，即使用(yòng)由人類設計師運行的方程式和規則集随機創建關卡，每次闖關都不相同。目前已經建立了一整套軟件庫來協助程序生成。Unity 的 SpeedTree 可(kě)幫助開發人員生成虛拟樹葉，您可(kě)能(néng)在《阿凡達》中(zhōng)潘多(duō)拉星球的森林或《Elden Ring》的景觀中(zhōng)見過。

一款遊戲可(kě)以将程序資産(chǎn)生成器與用(yòng)戶界面中(zhōng)的 LLM 結合起來。遊戲《Townscaper》使用(yòng)程序系統，隻需玩家輸入兩個信息（方塊的位置和顔色），就能(néng)将其快速轉化為(wèi)絢麗的城鎮景觀。想象一下，在用(yòng)戶界面中(zhōng)加入 LLM 的 Townscaper，通過自然語言提示，幫助玩家叠代出更加精(jīng)細和精(jīng)美的作(zuò)品。

許多(duō)開發者還對利用(yòng)機器學(xué)習增強程序生成的潛力感到興奮。有(yǒu)朝一日，設計師可(kě)以利用(yòng)在風格相似的現有(yǒu)關卡上訓練出來的模型，反複生成可(kě)行的關卡初稿。今年早些時候，Shyam Sudhakaran 帶領哥(gē)本哈根大學(xué)的一個團隊創建了 MarioGPT——一種 GPT2 工(gōng)具(jù)，它可(kě)以使用(yòng)根據《超級馬裏奧 1》和《超級馬裏奧 2》的原始關卡訓練出來的模型生成超級馬裏奧關卡。這一領域的學(xué)術研究已經有(yǒu)一段時間了，包括 2018 年利用(yòng)生成對抗網絡（GAN）設計第一人稱射擊遊戲《毀滅戰士》（DOOM）關卡的項目。

生成模型與程序系統配合使用(yòng)，可(kě)以大大加快資産(chǎn)創建的速度。藝術家們已經開始将文(wén)本到圖像的擴散模型用(yòng)于 AI 輔助的概念藝術和故事闆制作(zuò)。大型機視覺特效主管 Jussi Kemppainen 在這篇博客中(zhōng)描述了他(tā)如何在 Midjourney 和 Adobe Firefly 的幫助下為(wèi)一款 2.5D 冒險遊戲構建世界和角色。

3D 生成技(jì )術也得到了大量研究。Luma 利用(yòng)神經輻射場（NeRFs），讓消費者可(kě)以通過 iPhone 上捕捉的 2D 圖像構建逼真的 3D 資産(chǎn)。Kaedim 采用(yòng) AI 和人工(gōng)質(zhì)量控制相結合的方法來創建可(kě)立即投入生産(chǎn)的 3D 網格，目前已有(yǒu)超過 225 家遊戲開發商(shāng)在使用(yòng)。CSM 最近發布了一個專有(yǒu)模型，可(kě)以從視頻和圖像中(zhōng)生成 3D 模型。

從長(cháng)遠(yuǎn)來看，使用(yòng) AI 模型進行實時世界構建才是最重要的。在我們看來，未來整個遊戲不再需要渲染，而是利用(yòng)神經網絡在運行時生成。英偉達的 DLSS 技(jì )術已經可(kě)以使用(yòng)消費級 GPU 即時生成新(xīn)的高分(fēn)辨率遊戲幀。也許有(yǒu)一天，你可(kě)以點擊 Netflix 電(diàn)影中(zhōng)的 "互動 "按鈕，然後步入每個場景都是即時生成并為(wèi)玩家量身定制的世界。在未來，遊戲将與電(diàn)影無異。

值得注意的是，動态生成的世界本身并不足以制作(zuò)出一款優秀的遊戲，《無主之地》（No Man's Sky）的評論就證明了這一點。動态世界的前景在于它與其他(tā)遊戲系統（個性化、生成智能(néng)體(tǐ)等）的結合，從而開啓新(xīn)穎的故事講述形式。畢竟，"心靈遊戲 "最引人注目的部分(fēn)是它如何為(wèi)埃德(dé)塑造自己，而不是世界本身。

AI“副駕駛”

雖然我們之前介紹過生成式智能(néng)體(tǐ)在模拟遊戲中(zhōng)的應用(yòng)，但還有(yǒu)另一種新(xīn)興的用(yòng)例，即 AI 充當遊戲副駕駛，指導我們玩遊戲，在某些情況下甚至與我們并肩作(zuò)戰。

對于複雜遊戲的玩家入門來說，AI 副駕駛的作(zuò)用(yòng)不可(kě)估量。例如，像 Minecraft、Roblox 或 Rec Room 這樣的 UGC 沙盒遊戲就是一個豐富的環境，玩家隻要有(yǒu)合适的材料和技(jì )能(néng)，幾乎可(kě)以建造任何他(tā)們能(néng)想象到的東西。但學(xué)習門檻很(hěn)高，大多(duō)數玩家都不容易找到入門方法。

AI 副駕駛可(kě)以讓任何玩家成為(wèi) UGC 遊戲中(zhōng)的建造大師，根據文(wén)字提示或圖片提供逐步指導，并指導玩家克服錯誤。樂高世界中(zhōng)的 "建築大師 "概念就是一個很(hěn)好的參照物(wù)，這些稀有(yǒu)的人擁有(yǒu)天賦，能(néng)夠在需要時看到他(tā)們所能(néng)想象的任何創造物(wù)的藍圖。

微軟已經開始為(wèi)《我的世界》開發 AI 輔助系統，該系統使用(yòng) DALL-E 和 Github Copilot，讓玩家能(néng)夠通過自然語言提示為(wèi)《我的世界》會話注入資産(chǎn)和邏輯。Roblox 正在積極地将人工(gōng)智能(néng)生成工(gōng)具(jù)整合到 Roblox 平台中(zhōng)，其使命是讓 "每個用(yòng)戶都能(néng)成為(wèi)創造者"。從使用(yòng) Github Copilot 進行編碼到使用(yòng) ChatGPT 進行寫作(zuò)， AI 副駕駛在共同創造方面的有(yǒu)效性已經在許多(duō)領域得到了驗證。

除了共同創作(zuò)之外，根據人類遊戲數據訓練的 LLM 應該能(néng)夠理(lǐ)解在各種遊戲中(zhōng)的行為(wèi)方式。通過适當的整合，智能(néng)體(tǐ)可(kě)以在玩家的朋友無法參與時充當合作(zuò)夥伴，或者在《FIFA》和《NBA 2k》等正面交鋒遊戲中(zhōng)擔任另一方。這樣的智能(néng)體(tǐ)可(kě)以随時參與遊戲，無論勝利還是失敗，都和藹可(kě)親，不會去指責玩家。根據我們的個人遊戲曆史進行微調，這樣的智能(néng)體(tǐ)可(kě)以大大優于現有(yǒu)的機器人，完全按照我們自己的方式進行遊戲，或者以互補的方式進行遊戲。

類似的項目已經在受限環境下成功運行。流行的賽車(chē)遊戲《Forza》開發了一個 "Drivatar "系統，利用(yòng)機器學(xué)習為(wèi)每個人類玩家建立一個 AI 駕駛員，模仿他(tā)們的駕駛行為(wèi)。Drivatars被上傳到雲端，當人類夥伴離線(xiàn)時，可(kě)以調用(yòng)Drivatars與其他(tā)玩家進行比賽，甚至還能(néng)獲得勝利積分(fēn)。谷歌 DeepMind 的 AlphaStar 以 "長(cháng)達 200 年 "的《星際争霸 II》遊戲數據集為(wèi)基礎進行訓練，創造出可(kě)以與人類電(diàn)競高手對戰并擊敗他(tā)們的智能(néng)體(tǐ)。

AI 副駕駛作(zuò)為(wèi)一種遊戲機制，甚至可(kě)以創造出全新(xīn)的遊戲模式。想象一下《堡壘之夜》，但每個玩家都有(yǒu)一根 "建築大師 "魔杖，可(kě)以通過提示立即建造狙擊塔或火焰巨石。在這種遊戲模式中(zhōng)，勝負可(kě)能(néng)更多(duō)取決于魔杖的作(zuò)用(yòng)（提示），而不是瞄準槍支的能(néng)力。

遊戲中(zhōng)完美的 AI “夥伴”一直是許多(duō)流行遊戲系列中(zhōng)令人難忘的一部分(fēn)。例如《光環》宇宙中(zhōng)的Cortana、《最後生還者》中(zhōng)的Elle或《生化奇兵：無限》中(zhōng)的Elizabeth。對于競技(jì )遊戲來說，毆打電(diàn)腦機器人永遠(yuǎn)不會過時——從《太空入侵者》中(zhōng)的油炸外星人到《星際争霸》中(zhōng)的對戰跺腳，最終都演變成了自己的遊戲模式“合作(zuò)指揮官”。

随着遊戲發展成為(wèi)下一代社交網絡，我們預計 AI 副駕駛将扮演越來越重要的社交角色。增加社交功能(néng)可(kě)以提高遊戲的粘性，這一點已經得到了充分(fēn)證實，有(yǒu)朋友陪伴的玩家的留存率最高可(kě)提高 5 倍。在我們看來，未來每款遊戲都會有(yǒu)一名(míng) AI 副駕駛。

結論

在将 AI 應用(yòng)于遊戲方面，我們還處于起步階段，許多(duō)法律、道德(dé)和技(jì )術方面的障礙都需要解決，然後才能(néng)将這些想法付諸實踐。目前，除非開發者能(néng)證明用(yòng)于訓練模型的所有(yǒu)數據的所有(yǒu)權，否則使用(yòng)人工(gōng)智能(néng)生成資産(chǎn)的遊戲的法律所有(yǒu)權和版權保護在很(hěn)大程度上還不明确。這使得現有(yǒu)特許知識産(chǎn)權的所有(yǒu)者很(hěn)難在其生産(chǎn)流水線(xiàn)中(zhōng)使用(yòng)第三方 AI 模型。

如何補償訓練數據背後的原作(zuò)者、藝術家和創作(zuò)者也是一個重大問題。目前面臨的挑戰是，大多(duō)數 AI 模型都是在互聯網的公(gōng)共數據上訓練出來的，其中(zhōng)大部分(fēn)都是受版權保護的作(zuò)品。在某些情況下，用(yòng)戶甚至能(néng)夠利用(yòng)生成模型重現藝術家的風格。現在還為(wèi)時尚早，内容創作(zuò)者的補償問題還需要妥善解決。

目前大多(duō)數生成模型的成本太高，無法在雲中(zhōng)以24/7的全球規模運行，這是現代遊戲運營所需要的。為(wèi)了降低成本，應用(yòng)程序開發人員可(kě)能(néng)需要找到将模型工(gōng)作(zuò)負載轉移到最終用(yòng)戶設備的方法，但這需要時間。

然而，目前顯而易見的是，遊戲開發者和玩家對遊戲生成式 AI 有(yǒu)着極大的興趣。雖然也有(yǒu)很(hěn)多(duō)炒作(zuò)，但我們看到這個領域有(yǒu)很(hěn)多(duō)有(yǒu)才華的團隊在加班加點地打造創新(xīn)産(chǎn)品，這讓我們感到非常興奮。

機會不僅僅在于讓現有(yǒu)遊戲變得更快、更便宜，還在于開創出一種全新(xīn)的 AI 遊戲，而這在以前是不可(kě)能(néng)實現的。我們尚不清楚這些遊戲将以何種形式出現，但我們知道遊戲産(chǎn)業的曆史一直是技(jì )術推動新(xīn)玩法形式的曆史之一。有(yǒu)了生成式智能(néng)體(tǐ)、個性化、AI叙事、動态世界構建和AI副駕駛等系統，我們可(kě)能(néng)即将看到由 AI 開發者創造的第一款“永無止境”的遊戲。