編者按：自OpenAI旗下生成式AI工具ChatGPT在2022年末正式推出后，GPT(Generic Pre-trained Transformer，生成預訓練轉換器)這一博學、好學且機敏的革命性深度學習模型，在令業(yè)界感到激動不已的同時，也暗自捏了一把冷汗。其背后代表的人工智能生成內容(AIGC)技術，也被不少人視作人工智能的“奇點”。
【資料圖】
眼光放至國內，2023年年初以來，亦有多家企業(yè)高調宣布入局AIGC.長期聚焦游戲產業(yè)與前沿技術交叉領域的南財合規(guī)科技研究院數字娛樂課題組注意到，不少游戲企業(yè)正在試圖向這一技術靠攏。在百度官宣將在3月推出的“文心一言”項目后，多家科技企業(yè)宣布將同步接入，而其中亦不乏游戲企業(yè)的身影。
擁有豐富研發(fā)經驗、大量用戶群體的游戲企業(yè)，在將AIGC技術融合進旗下產品的過程中有著天然的優(yōu)勢，而AIGC技術亦有可能幫助游戲企業(yè)提高游戲質量以及用戶體驗。但在實際應用過程中，存在著哪些技術方面的難題仍需攻克？游戲企業(yè)又將面臨哪些合規(guī)問題的新挑戰(zhàn)？而宣布入局的游戲廠商對于AIGC概念的態(tài)度，僅停留在講故事、蹭熱點階段，還是切實存在落地的可能？
系列報道第二篇，我們將進一步觀察AIGC目前具體在游戲生產流程以及運營中的運用，并探討未來可能的應用場景以及AIGC融合于游戲的實際發(fā)展難點。
在ChatGPT橫空出世引爆社交媒體的同一時間，人們在樂此不疲地試驗其對話能力、找尋AIbug的同時，也在暢想著這一新興技術將在哪些應用場景中革新生產生活方式。與此同時，ChatGPT背后的GPT模型亦在不斷發(fā)展升級。3月15日凌晨，OpenAI 正式公布了多模態(tài)預訓練大模型 GPT-4，在生成內容準確性、文字輸入限制、識圖等能力上得到了飛躍性提升。
而游戲這一載體作為人們日常接觸虛擬世界最直接的場景，很快被視作ChatGPT進入產業(yè)的首選落點之一，進入到“概念股”候選名單。一時間，多家游戲公司爭相宣布與引入人工智能的計劃，創(chuàng)投圈、二級市場繼元宇宙后久違地再次陷入技術狂熱中。
在進一步梳理行業(yè)狀況、同業(yè)內人士交流后，21世紀經濟報道記者發(fā)現，游戲公司布局AIGC技術并非“一時興起”。事實上，AIGC在游戲行業(yè)的發(fā)展已經歷時多年，應用范圍也已滲透游戲的制作和開發(fā)流程。
但在以GPT-4為首的AIGC技術快速發(fā)展的背景下，該項技術也將對游戲產業(yè)現有的生產結構帶來變革，不僅可能影響到游戲公司內部分崗位的設置，也將改變獨立游戲的創(chuàng)作生態(tài)。
另一方面，盡管業(yè)內已在暢想AIGC技術普及后能夠如何提升產能、解放生產力，但高昂的成本、技術的可復用性不足、生成內容的原創(chuàng)性低，以及來自C端的玩家對于生成式AI技術產出的內容的接受度不可控等，都是游戲產業(yè)在深入推進這項技術發(fā)展的過程中不得不面臨的問題。
蟄伏
事實上，看似在2022年末才正式崛起的AIGC技術，已在游戲行業(yè)蟄伏多年。在游戲廠商探索工業(yè)化開發(fā)管線的進程中，相關的AIGC技術亦在如影隨形發(fā)展。
以美國游戲廠商Rockstar(以下簡稱“R星”)為例，在旗下游戲《俠盜獵車手5》和《荒野大鏢客2》中的NPC交互、人物建模、環(huán)境渲染等方面均用到了AIGC技術進行輔助開發(fā)。而在2021年的游戲開發(fā)者大會(GDC)上，R星也透露了公司內部正在探索機器學習技術。雖然R星并未透露這項技術的具體應用場景，但外界猜測機器學習技術或將運用于還未發(fā)售的《俠盜列車手6》中。
3D資產方面，早在2009年，日本游戲開發(fā)商白金工作室(Platinum Games)開發(fā)的動作角色扮演類游戲《獵天使魔女》中，用到的記錄游戲中主角貝優(yōu)妮塔令人眼花撩亂的打擊動作的技術——動作捕捉(MoCap)，就是一項通過將真人演出轉化為游戲內角色動作的常用AI技術。同樣屬于白金工作室開發(fā)的動作游戲《鬼泣》系列，也用到了相同的技術。
而在國內，近年來已有越來越多的游戲廠商走上了工業(yè)化之路，并已將AIGC技術接入了工作流。
如騰訊AI Lab便將AIGC技術應用于MOBA、FPS、棋牌等游戲品類中，相關技術目前在旗下《王者榮耀》《和平精英》《使命召喚手游》等游戲中已有實際應用，在智能NPC、智能游戲角色動作等方面實現了AI化。
網易伏羲實驗室則在其官網中指出，已將AI技術應用于游戲資源生產，既包括在《逆水寒》《天諭》等MMORPG端游中的表情、語音、動作合成，也包括學習用戶行為特征生成游戲內的社交關系、消費方向以及對戰(zhàn)策略推薦。
上?！坝螒蛩男↓垺敝械拿坠魏屠蚶蚪z在這波AIGC浪潮中雖然低調，但并未隱身。
早在2018年，米哈游就成立了“逆熵科技研究院”。據悉，米哈游成立該研究院的初衷即是推動游戲制作、運營相關的圖形圖像處理、動畫編輯、數據分析等技術的進步，并在場景建模、紋理遷移、布料建模、布料動畫、人臉捕捉、聲音合成、動作風格遷移等方面進行研究。
而莉莉絲則與AI技術研發(fā)商啟元世界達成合作，將行為控制、數值設計、用戶個性化推薦等方面的工作納入AI解決方案，目前在《萬國覺醒》《三國志戰(zhàn)略版》《Farlight 84》等游戲中已投入使用。
近日，也有多家游戲公司的員工向21世紀經濟報道記者透露，目前公司最新的游戲產品的研發(fā)流程中，已開始利用Stable Diffusion等生成式AI工具進行圖標、UI、藝術字體等游戲內基礎美術要素的設計，僅需在系統(tǒng)中輸入關鍵詞或提供近似的圖片，就可生成相應的美術資產。甚至在整個美術資產的生成流程中，AI投入占比高達80%，人工投入僅占20%，需要人工作業(yè)的部分僅是對AI生成的素材進行微調。
變革
AIGC技術的快速發(fā)展，也在推動游戲產業(yè)的內部革新。正如上文中提到，AIGC已大大簡化了游戲公司內部的美術元素生成難度，某上市游戲公司資深員工杰森(化名)也告訴21記者，由于生成式AI在“文生圖”、“圖生圖”技術的迅猛進步，部分頭部游戲廠商已經在對視覺設計相關的崗位進行大面積的“優(yōu)化”。
“在(AIGC技術)目前的發(fā)展階段中，對于C端用戶的影響遠遠比不上對B端開發(fā)者的影響。尤其是游戲的研發(fā)側，AIGC帶來的影響是巨大的，如果不跟緊這波趨勢，就很容易在技術快速迭代的浪潮中被淘汰?！苯苌毖?，AIGC技術的快速發(fā)展對于游戲公司的直接利好之一，就是可以直接節(jié)約一大筆來自基礎研發(fā)、美術的外包費用，但與此同時，公司內一些替代性強的工種被AIGC技術取代也僅僅是“時間問題”。
人工智能科技公司rct.AI CEO陳雨恒也向21記者指出，當“屬于AI的時代”真正到來，游戲產業(yè)中任何美術崗位甚至任何技術棧的工程師都將面臨巨大的挑戰(zhàn)，往往留下來的是掌握更高級技術且擁有更多主觀思維的人才。同時，他也大膽預測，若AIGC技術維持目前的發(fā)展速度，以上提及的工種將有可能在2至3年間被完全替代。
不過，AIGC技術是否能取代所有具備創(chuàng)造性的工種，仍是一個充滿爭議性的話題。創(chuàng)新數字營銷公司R/GA亞太區(qū)首席技術策略副總裁Anthony Baker則在接受21記者采訪時指出，生成式AI應該被利用于取代工作流程必須處理的所有重復性且瑣碎的任務，如圖片編輯、編程和測試等屬于生產流程而非創(chuàng)意和設計流程的工作。“AIGC應該被用來改進生產流程、預測人類的需求，而非淘汰所有具備創(chuàng)造性的人才?！?/strong>Anthony Baker表示。
AIGC技術精簡了制作游戲的人力成本，但這并不意味著游戲行業(yè)中的機會將越來越少，游戲公司可以動用人數更精簡的研發(fā)團隊進行產品開發(fā)，也意味著開發(fā)者進行獨立游戲開發(fā)的成本和難度也將進一步降低。
以模擬經營游戲《星露谷物語》為例，該款游戲中的所有內容，包括程序、繪圖、編劇、作曲等工作，均由開發(fā)者Eric Barone獨自一人完成。據其本人接受媒體采訪時描述，在工作強度最高的一段時期內，他必須一周七天都在從事游戲開發(fā)工作，并保證每天工作10個小時以上。在沒有團隊協(xié)作的背景下，他花費了約四年半的時間獨自完成了這款游戲的全部開發(fā)工作。
北京師范大學藝術與傳媒學院數字媒體系教師、“游戲的人”檔案館館長劉夢霏在接受21記者采訪時指出，AIGC技術的成熟，可以讓一部分有著成熟游戲制作思路的獨立游戲開發(fā)者，通過更簡單的技術路徑以及在更短的時間內輸出有“個人表達”的游戲作品，而不必依托非常龐大的團隊。
這也意味著，以Eric Barone為例的獨立游戲開發(fā)者群體，在AIGC技術的加持下，將有機會花費更少的精力以及時間成本開發(fā)出一款完成度較高的游戲作品。
AIGC技術也給了獨立游戲創(chuàng)作者更多比肩游戲大廠的可能?！霸谶^去，如果團隊僅有3人左右的規(guī)模，走傳統(tǒng)的游戲開發(fā)流程，能做出來的作品完成度將非常有限。但當AIGC技術作為‘得力助手’加入后，就會有更多創(chuàng)新甚至制造精品的可能，回過頭來或許會撬動一些游戲大廠的地盤。”陳雨恒指出。
目前，越來越多的“小作坊”開始嘗試將AIGC技術加入開發(fā)流程。一名坐標英國的獨立游戲創(chuàng)作者火火(化名)告訴21記者，目前團隊正在考慮用AIGC技術來確定游戲的立繪風格，這對他們這間成員不足十人的工作室而言，可以省下大量口頭討論的時間和尋求外部美術資源所需要的資金?！暗獳I作畫的產出的圖片中，透視和人體姿勢還存在著一些問題，因此目前仍然處于摸索和測試階段。”火火說。
挑戰(zhàn)
雖然在游戲研發(fā)與運營端已存在廣泛的實踐案例，但多位業(yè)內人士仍在與記者交流時指出，AI距離從根本上革新游戲產品的生產邏輯還存在諸多難點有待解決。
首當其沖的問題在于成本。據陳雨恒介紹，AI公司前期發(fā)展投入巨大，在當前經濟下行的整體背景下，服務商往往愿意以較低的價格為游戲公司提供服務，但本質上是在燒投資人的錢開拓市場。真要核算成本，AI公司的技術投入要遠高于企業(yè)招聘基礎美工、程序員的用人支出。
成本居高不下的原因之一在于AI模型的復用性不足。以角色控制(Character Control)這一基礎研發(fā)環(huán)節(jié)為例，游戲基礎模型是2D、3D或是2.5D，游戲類型是RPG或是SLG、FPS，使用游戲引擎的不同……上述種種因素共同構成了技術架構間的差異，且不論游戲廠商是否都愿意把虛擬空間完全開放給AI進行嘗試、理解和集成，非標準化的結構數據和接口就足以構成AI難以“兼收并蓄”的高門檻。
因此，當AI模型試圖集成多種乃至全部游戲類型時，往往面臨訓練成本巨大，成果互動性差等現實問題。陳雨恒表示，目前部分基礎性工作在不同游戲制作中差異較小，因而可以使用較為統(tǒng)一的解決方案加以解決，但當AIGC試圖參與更為深入的研發(fā)工作時，通用性方案就難以勝任了，企業(yè)往往需要定制化服務或自行研發(fā)專用AI。
另一難點在于AIGC原創(chuàng)性的先天不足。杰森表示，當AI缺乏學習材料，需要從零到一構建一個在現有素材中鮮有參照的虛擬世界，或是需要針對一個最新變化調整制作風格時，生成的結果往往也不盡如人意。作為AI成長的‘養(yǎng)料’，數據的質量至關重要，而高質量的數據需要進行清洗。
陳雨恒也指出，相較于ChatGPT一類自然語言處理工具，游戲制作AI所需數據的清理要更為困難，前者可以通過雇傭第三世界國家相對廉價的勞動力簡單進行培訓，即可進行文本標注工作，而后者則需要具備游戲研發(fā)技能、了解游戲背景與含義的開發(fā)者才能完成。
他進一步表示，以同樣標準制作一個專門面向游戲研發(fā)的標準化模型，成本大概是OpenAI在GPT3.5上投入的好幾倍。
除了研發(fā)端的落地障礙，作為游戲產品消費端終點的玩家能否接受更為深入的AIGC，似乎也要打上一個問號。劉夢霏指出，玩家對游戲互動形式的需求存在差異，作為一個更偏好深度敘事的受眾，她相信AI可以提供大眾化的消費級文本，但難以產出真正具有深度、精巧世界觀和人物設定的內容。
問題的關鍵或許在于敘事控制權的歸屬。就目前游戲研發(fā)的流程而言，即便考慮到自由度較高的開放世界游戲，大部分產品的敘事主動還是受到編劇和策劃強控制。
陳雨恒指出，這種方式的優(yōu)點在于，玩家可以在一定邊界內享受被精心安排好的體驗流程，同時對邊界外未被直接制作出的內容始終抱有探索欲，這對游戲產品維持吸引力至關重要。但AIGC的應用將使得敘事控制權部分甚至全部地由制作者轉向玩家，失去邊界的體驗很可能導致玩家的長期游玩興趣在短時間內流失。
“就目前的游玩習慣而言，可能很多玩家都對可以自由對話的游戲世界抱有期待，但真正接觸后卻很難適應。一個直接的案例是，當與游戲內NPC(非玩家角色)對話時，從游戲設計師的角度出發(fā)，這個問題的本質就是，到底給玩家的交互界面應該是一個對話框還是三個選項?！标愑旰惚硎荆@或許需要更為成熟的產品和更長的實踐周期培養(yǎng)玩家逐漸接受。
（文章來源：21世紀經濟報道）
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