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游戏开发过程存在漫长而痛苦的重复性工作，这点是显而易见的，毕竟他们可是在构建世界。
所以，我们不难理解游戏行业为什么会对生成式AI如此兴奋，有计算机来制作那些苦力活，一个小团队就能制作出一个圣安地列斯规模的地图，游戏将告别紧缩时代，完整版游戏发布成为常态，新时代在向我们招手。
类似的声明是有问题的，至少有两个。
其一，它与炒作的逻辑相吻合——这不得不让人想起区块链/Web3/元宇宙里的淘金热——无论它是否有指向性，这类言论似乎都把艺术创作自动化视为一种进步形式。
其二，这些声明与现实有很大差距。去年十一月份，DALL-E席卷网络，风险投资机构Andreessen Horowitz在其网站上发布了一篇长文，将“游戏领域的生成式AI革命”吹上了天，它既能缩短开发时间还能改变游戏类型，它无所不能、无所不包。此后的一个月，Andreessen和国人Jonathan Lai在推特上表示，“赛博朋克中的大部分资产/文本都是生成式的，这让开发者能够从资产生产工作中脱身，转向叙事、创意等更高领域的创作。”他推测AI能够担得起既好又快、价格公道的游戏开发任务。不过，Jonathan Lai的言论招致了不少批评，以至于他又发布了个帖子，声称“我们还有很多困难亟待解决”。
“坦诚地说，我看过一些荒谬的言论。”《赛博朋克2077》开发商CDPR的特许经营战略负责人Patrick Mills说道，“比如说，有人建议用AI来创作夜之城，我认为还离很远。”
《赛博朋克2077》的夜之城
即使是那些倡导AI的游戏行业人士也认为，有关于AI的讨论正在失控。“这是荒谬的。”纽约大学游戏创新实验室的联合主任Julian Togelius说道，他曾撰写过数十篇相关主题的论文，“这种感觉就像什么呢？那些区块链船上的人在沉船时抛弃了它，然后在生成式AI的船上继续兴风作浪。”
这样说并不意味着生成式AI不能或不应该应用于游戏开发，Togelius解释道，而是人们并不能清醒地认识到它能做什么。显而易见的，AI能够设计一些通用的武器或撰写一些对话，丹玉生成式文本与图像相比，生成式关卡是地狱级别的。玩家可以原谅生成式的图像没能画好手，原谅生成式文本夹杂了胡言乱语，但面对一个支离破碎的关卡，无论它看起来多神奇都是毫无作用的。“你应该扔掉它或手动修复它。” Togelius说道。
Togelius已经跟多个开发者有过类似的对话，关卡生成器会破坏整个游戏，影响游戏的运行。“这就是为什么将生成式AI植入游戏如此艰难的原因，它难以控制。”
在游戏领域，有一类技术与生成式AI很像，玩家对其更是耳熟能详：程序生成。Togelius乐意于将二者放在一起讨论，二者具有相似性，但程序生成没有用到机器学习技术，它并非人工智能模型，而是在预定的程序上运行，比如说《无人深空》的庞大宇宙。开发者优势还会用到SpeedTree这样的软件。
关键是，程序生成的内容仍需要人工监督，开发者必须对生成的内容进行质量把控，现阶段还不清楚用AI取代程序生成会有什么样的差异。
“这些技术早已存在。” Togelius说道，“它之所以有效，是因为这些内容并没有太多功用。也许你可以用基于深度学习的技术来取缔，但我并不认为二者之间会有很大区别。长远来看，AI也能更有作为。”
人们对于技术所处的位置普遍存在误解，Togelius说道，“生成式AI并不能创造出类似夜之城这样的东西，是因为这些工具旨在产生特定的结果。人们以为它接近于那些普适性的人工智能，实际上并非如此。你需要定制一个专门的AI，这样才能搭建夜之城，或者是一般意义的开放世界城市。”
另一个谬误是未能考虑到公司的规模。当前的游戏用的依旧是早期技术限制发展而来的游戏系统，比如说对话或行为树。在一个预算庞大、利润微薄的行业中，游戏需要全盘推倒才能适应或使用这项技术。
以NPC为例，生成式AI是构建深度对话的杰出方式，Togelius一直在为对该想法感兴趣的开发者提供建议。但事情并没有那么简单，基于语言模型的NPC很容易偏离基准线，开始讨论一些游戏世界之外的话题。“它很有趣，但也很难。” Togelius说道，“你不能将其简单地植入游戏中，不能指望NPC在天际省、交界地或其他RPG里有太好的表现。你必须围绕着他们的身份事实进行设计，而AI在某种意义上是不可控的。”
近期爆火的《骑马与砍杀2》ChatGPT模组
尽管如此，生成式AI目前仍有一些外围上的应用，一个经验性的事实（同样适用于程序生成）是，内容的功用越少，深度学习就越能发挥作用。“对于文成生成之类的东西，我们可以用它来填充那些不会被玩家关注的游戏资产，比如报纸、道具等。”
此外，这些技术的进入门槛其实并不高，独游开发商Six to Start的创始人Adrian Hon说道，任何人都能使用Midjourney、Stable Diffusion一类的生成工具，而程序生成，正如其字面上显示的，需要一名程序员。你可以看到这些开发者是如何在游戏早期概念阶段用这些工具来辅助原型或情绪版的设计的。
与其他关于自动化的讨论一样，生成式AI的讨论是与现实脱节的，社会学家Aaron Benanav在文章中如是写道，关于自动化的争论通常出现在“对劳动力市场深感焦虑”的时期。撇开现实不谈，围绕着生成式AI的大部分讨论都沉醉于AI取代人类的图景。即便是个非针对性的声明，一个为独游开发者带来福音的承诺——比如“小团队可以创造一个类似荒野大镖客一样大的世界”——也包含着类似的核心逻辑，独游团队Hinterland的创始人Raphael van Lierop说道。
“对生成式AI的关注，仿佛就是对创意内容工作者的鞭挞，许多关于AI的讨论都指向这一点。” Lierop说道。
在所有的争论之上，埋着一个令所有人不安的非人道炸弹，你可以设想这样一幅景象，由AI生成的内容洪流，它们在掠夺性货币体系上不知疲倦地工作着。但在游戏开发的高级领域，完全有机器制作的游戏——至少是值得一玩的游戏——还有很长的路要走。“有人说有一天它会突然取代人类来完成整个工作，这纯粹是无稽之谈”，Togelius说道，“你需要人类。”
文/GR编译
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/aRgtjPd_NV-DeB_2Oyq1BQ
原地址：https://www.wired.com/story/generative-ai-video-game-development
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发表于 2023-2-17 09:19:19
