外媒：生成式AI還沒能顛覆遊戲開發

遊戲開發過程存在漫長而痛苦的重複性工作，這點是顯而易見的，畢竟他們可是在構建世界。

所以，我們不難理解遊戲行業為什麼會對生成式AI如此興奮，有計算機來製作那些苦力活，一個小團隊就能製作出一個聖安地列斯規模的地圖，遊戲將告別緊縮時代，完整版遊戲釋出成為常態，新時代在向我們招手。

類似的宣告是有問題的，至少有兩個。

其一，它與炒作的邏輯相吻合——這不得不讓人想起區塊鏈/Web3/元宇宙裡的淘金熱——無論它是否有指向性，這類言論似乎都把藝術創作自動化視為一種進步形式。

其二，這些宣告與現實有很大差距。去年十一月份，DALL-E席捲網路，風險投資機構Andreessen Horowitz在其網站上釋出了一篇長文，將“遊戲領域的生成式AI革命”吹上了天，它既能縮短開發時間還能改變遊戲型別，它無所不能、無所不包。此後的一個月，Andreessen和國人Jonathan Lai在推特上表示，“賽博朋克中的大部分資產/文字都是生成式的，這讓開發者能夠從資產生產工作中脫身，轉向敘事、創意等更高領域的創作。”他推測AI能夠擔得起既好又快、價格公道的遊戲開發任務。不過，Jonathan Lai的言論招致了不少批評，以至於他又釋出了個帖子，聲稱“我們還有很多困難亟待解決”。

“坦誠地說，我看過一些荒謬的言論。”《賽博朋克2077》開發商CDPR的特許經營戰略負責人Patrick Mills說道，“比如說，有人建議用AI來創作夜之城，我認為還離很遠。”


即使是那些倡導AI的遊戲行業人士也認為，有關於AI的討論正在失控。“這是荒謬的。”紐約大學遊戲創新實驗室的聯合主任Julian Togelius說道，他曾撰寫過數十篇相關主題的論文，“這種感覺就像什麼呢？那些區塊鏈船上的人在沉船時拋棄了它，然後在生成式AI的船上繼續興風作浪。”

這樣說並不意味著生成式AI不能或不應該應用於遊戲開發，Togelius解釋道，而是人們並不能清醒地認識到它能做什麼。顯而易見的，AI能夠設計一些通用的武器或撰寫一些對話，丹玉生成式文字與影像相比，生成式關卡是地獄級別的。玩家可以原諒生成式的影像沒能畫好手，原諒生成式文字夾雜了胡言亂語，但面對一個支離破碎的關卡，無論它看起來多神奇都是毫無作用的。“你應該扔掉它或手動修復它。” Togelius說道。

Togelius已經跟多個開發者有過類似的對話，關卡生成器會破壞整個遊戲，影響遊戲的執行。“這就是為什麼將生成式AI植入遊戲如此艱難的原因，它難以控制。”

在遊戲領域，有一類技術與生成式AI很像，玩家對其更是耳熟能詳：程式生成。Togelius樂意於將二者放在一起討論，二者具有相似性，但程式生成沒有用到機器學習技術，它並非人工智慧模型，而是在預定的程式上執行，比如說《無人深空》的龐大宇宙。開發者優勢還會用到SpeedTree這樣的軟體。

關鍵是，程式生成的內容仍需要人工監督，開發者必須對生成的內容進行質量把控，現階段還不清楚用AI取代程式生成會有什麼樣的差異。

“這些技術早已存在。” Togelius說道，“它之所以有效，是因為這些內容並沒有太多功用。也許你可以用基於深度學習的技術來取締，但我並不認為二者之間會有很大區別。長遠來看，AI也能更有作為。”

人們對於技術所處的位置普遍存在誤解，Togelius說道，“生成式AI並不能創造出類似夜之城這樣的東西，是因為這些工具旨在產生特定的結果。人們以為它接近於那些普適性的人工智慧，實際上並非如此。你需要定製一個專門的AI，這樣才能搭建夜之城，或者是一般意義的開放世界城市。”

另一個謬誤是未能考慮到公司的規模。當前的遊戲用的依舊是早期技術限制發展而來的遊戲系統，比如說對話或行為樹。在一個預算龐大、利潤微薄的行業中，遊戲需要全盤推倒才能適應或使用這項技術。

以NPC為例，生成式AI是構建深度對話的傑出方式，Togelius一直在為對該想法感興趣的開發者提供建議。但事情並沒有那麼簡單，基於語言模型的NPC很容易偏離基準線，開始討論一些遊戲世界之外的話題。“它很有趣，但也很難。” Togelius說道，“你不能將其簡單地植入遊戲中，不能指望NPC在天際省、交界地或其他RPG裡有太好的表現。你必須圍繞著他們的身份事實進行設計，而AI在某種意義上是不可控的。”


儘管如此，生成式AI目前仍有一些外圍上的應用，一個經驗性的事實（同樣適用於程式生成）是，內容的功用越少，深度學習就越能發揮作用。“對於文成生成之類的東西，我們可以用它來填充那些不會被玩家關注的遊戲資產，比如報紙、道具等。”

此外，這些技術的進入門檻其實並不高，獨遊開發商Six to Start的創始人Adrian Hon說道，任何人都能使用Midjourney、Stable Diffusion一類的生成工具，而程式生成，正如其字面上顯示的，需要一名程式設計師。你可以看到這些開發者是如何在遊戲早期概念階段用這些工具來輔助原型或情緒版的設計的。

與其他關於自動化的討論一樣，生成式AI的討論是與現實脫節的，社會學家Aaron Benanav在文章中如是寫道，關於自動化的爭論通常出現在“對勞動力市場深感焦慮”的時期。撇開現實不談，圍繞著生成式AI的大部分討論都沉醉於AI取代人類的圖景。即便是個非針對性的宣告，一個為獨遊開發者帶來福音的承諾——比如“小團隊可以創造一個類似荒野大鏢客一樣大的世界”——也包含著類似的核心邏輯，獨遊團隊Hinterland的創始人Raphael van Lierop說道。

“對生成式AI的關注，彷彿就是對創意內容工作者的鞭撻，許多關於AI的討論都指向這一點。” Lierop說道。

在所有的爭論之上，埋著一個令所有人不安的非人道炸彈，你可以設想這樣一幅景象，由AI生成的內容洪流，它們在掠奪性貨幣體系上不知疲倦地工作著。但在遊戲開發的高階領域，完全有機器製作的遊戲——至少是值得一玩的遊戲——還有很長的路要走。“有人說有一天它會突然取代人類來完成整個工作，這純粹是無稽之談”，Togelius說道，“你需要人類。”


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原地址：https://www.wired.com/story/generative-ai-video-game-development