AI 生成游戏 —— 游戏行业的新工业革命?

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过去几个月里,通过刷推特和潜水在各种有关 AI(人工智能)的社群中,我目睹了许多重磅宣言。而在 OpenAI 公司公布 GPT-4 模型后的几天内,这些言论更是甚嚣尘上 —— 一个接一个的讨论帖中,人们宣称 ChatGPT 甚至能做到开发游戏

一个 AI 发达到足以编写出真人能够体验的游戏,这听起来近乎像是科幻小说的桥段,或至少是发生在遥远的未来。但事实上,在部分游戏开发者和爱好者之中,使用 AI 技术进行游戏开发已不是什么新鲜事了。

游戏开发者和 AI 爱好者们已经用 ChatGPT 重写了《乓(Pong)》《俄罗斯方块》《贪吃蛇》等经典游戏。开发者们甚至用它来为原创游戏编写代码,为文字类 RPG 生成故事创意乃至对话。通过糅合这些内容,有人最近就让 ChatGPT 将 GBA 时代的《宝可梦:绿宝石》重构成了一个文字冒险游戏。部分 3A 游戏工作室同样在想方设法将先进的 AI 整合为生产工具,用以编写游戏中的对话。

开发人员现在可以用 ChatGPT 生成《Pong》这样的简单游戏开发人员现在可以用 ChatGPT 生成《Pong》这样的简单游戏

对于有些人来说,ChatGPT 的影响似乎足以颠覆我们的世界;但其他人则心存疑虑,认为这项新技术并没有看上去那么神乎其神。聊天机器人和 AI 技术早已存在,OpenAI 无疑为其带来了重大革新,但除去社交媒体和新闻上沸沸扬扬的讨论,它的真实影响仍有待观察。我们不妨后退一步,深入拆分下这项技术的原理,来理解 ChatGPT 是怎样工作的,目前达到了何种程度的运用 —— 以及在未来的游戏领域,还能发挥出怎样的潜力。

什么是 ChatGPT?

ChatGPT 是 OpenAI 公司于 2022 年 11 月发布的 AI 聊天机器人。作为一个注重用户友好性的 GPT 版本,ChatGPT 被开发者介绍为一种「大型的多模态模型(large multimodal model)」。GPT 如今已迭代到第 4 代(因此命名为 GPT-4),它会分析数据中的模式,然后输出贴近自然语言或编码的回复。「多模态」则意味着 GPT-4 能够理解文本、音频、图像乃至更多形式的内容(传统 AI 通常只能处理其中一种)。ChatGPT 的突破之处在于,它不仅能从其海量的信息数据库中进行学习,也能在人类的反馈中进步。这使得它能够「在多个专业乃至学术领域达到人类水平的表现」,但其开发者 OpenAI 也承认 GPT-4「在许多现实场景下的表现不如人类」。

你可以免费访问 ChatGPT,但最新的 GPT-4 模型只服务于月费 20 美元的订阅用户。网站底部有一个输入框,你可以输入任何你希望得到回应的文本。比如你希望 ChatGPT 重写《权力的游戏》的结局,并把你自己也加到里面,这个输入框就是你提出要求的地方了。同理,如果你希望它为你解释一个复杂的主题,你也可以在框内写明自己的问题。

当我询问 ChatGPT 它是如何工作的,它给了我这样的答复:

「ChatGPT 是一种大型语言模型,运用了名为 GPT-3.5(全称 Generative Pre-trained Transformer 3.5,直译为生成式预训练转换器 3.5)的深度神经网络。 这一模型基于大量的文本数据进行了预训练,从而做到能理解和生成自然语言。

训练数据由多种来源构成,包括网页、书籍和文章等。在训练中,该模型会学会如何根据前面的单词,来预测意群中的下一个单词。这个过程被称为语言建模。

模型经过训练,就能针对特定任务进行调优,比如用于回答问题或生成文本。调优期间,模型会基于针对该任务的更小数据集进行强化训练,从而理解该任务的微妙差异。

当用户与 ChatGPT 交互时,该模型会处理用户的输入内容,并根据其对该语言及训练任务的理解,来生成合适的回应。从设计上,这个模型会根据用户输入的上下文来生成连贯且相关的回复,并能用不同的风格和语调进行表达。

总而言之,ChatGPT 的工作原理是借助深度学习的力量,来理解和生成自然语言,进而成为了一个适用于广泛语言任务的强大工具。」

如果你不理解 ChatGPT 的答案,或希望它给出不一样的回复,你可以在它的首次回复后面,再次输入同样的问题。ChatGPT 会「记住」之前的问答。在我的第二次尝试中,我要求 ChatGPT 将我视为 5 岁幼童,并用一段话阐释它自己,而它给出了这样的回复:

「ChatGPT 是一个非常聪明的计算机程序,可以像人一样跟你说话!它通过一种叫做「机器学习」的东西来工作,也就是说,它会看很多很多的词和句子,来知道很多事情。它会用这些知识,来听懂你说的话,然后回答你的问题。就有点像你是怎么听懂爸爸妈妈和老师的话一样,不过 ChatGPT 是读了很多书和文章才学会的。所以如果你向 ChatGPT 问问题,它就会用自己知道的东西,来尽量给你一个最佳答案。」

当然,从 ChatGPT 处得到答案的风险在于,这些信息可能是不准确,甚至是被 OpenAI 形容为「包含有害指示或偏见的内容」,同时也仅限于截至 2021 年的世界事件,这是根据其受训练的数据集而决定的。(译注:「limited to world events after 2021」指的是 ChatGPT 回复的数据时效性是截止到 2021 年 9 月。

如果你想要用 ChatGPT 来开发游戏,那么在同一个文本框内输入你的要求,就可以正式开始了。

ChatGPT 真的能够开发游戏?

ChatGPT 可以生成游戏代码,但游戏并不能在 ChatGPT 上直接运作。比方说,AI 爱好者 Ammaar Reshi 就使用 GPT-4 生成了《贪吃蛇》的代码,并明确要求它给出支持游戏运行的 HTML、CSS 和 JavaScript 配置。生成完毕后,Reshi 将这些代码复制粘贴到一个用于构建和运行软件的工程项目中。Reshi表示游戏起初未能顺利运行,但经过他的要求,ChatGPT 对代码进行了微调,还同步给出了代码改动的相应解释。

后来,他还用该模型生成了一版 1993 年的《太空飞车(SkyRoads)》游戏代码。异曲同工的是,AI 迷 Javi Lopez 也同样用 GPT-4 打造了一版可基础运行的《毁灭战士》代码。

ChatGPT 未必打造得了游戏,而是提供了用于制作游戏的代码。和当代电子游戏相比,这些游戏只由一些略嫌简单的代码构成,但它们仍然算得上游戏。而想要 ChatGPT 去「代码再造」出一款已存在的游戏,其首要难点在于这款游戏必须得是它所熟悉的类型。

Ammaar Reshi 生成的《太空飞车》Ammaar Reshi 生成的《太空飞车》

ChatGPT 显然熟悉许多游戏,包括前文提到的《宝可梦:绿宝石》。不过在这个案例中,它并没有直接输出《宝可梦:绿宝石》的代码,而是用文字提炼了这款游戏的流程,让你能通过选择来通关它,就类似玩家在文字冒险游戏中输入各种指令,进而推动游戏发展。主导了这个实验的 Dan Dangond 告诉 Polygon,「这个过程可以类比为,你让一位朋友全程扮演《宝可梦:绿宝石》来陪你玩。这么做就需要你的朋友非常熟悉这款游戏,而 GPT-4 显然对于《绿宝石》有着惊人的了解。」

人们也用过 ChatGPT 来打造原创游戏,尤其是被开发者用于生成游戏中的对话:恋爱模拟游戏《Love in the Classroom(恋在教室)》就这样整合了 ChatGPT 的功能,Inverse 网站在 3 月份的一篇特稿中对此提到。

也有其他人利用这一 AI 模型来产出游戏内容的点子或建议,比如一位 MOD(模组)作者就借助 GPT 的 AI,让《骑马与砍杀 2:霸主》的 NPC(非玩家角色)在对话时显得更真实生动;此外,这位作者也通过设定限制条件,确保这些 NPC 在发言时能够更加「符合」其人设。

《骑马与砍杀 2》《骑马与砍杀 2》

你也选择可以在 ChatGPT 的输入框里,从头列出游戏世界的描述与规则,从而开启一段在 ChatGPT 界面中的文字冒险之旅。这就有点像你独自一人在玩《龙与地下城 OL》,只不过是由 AI 而非真人来充当主持人(DM)。Beamable 公司的 CEO Jon Radoff 就通过 ChatGPT,用一段描述文本打造了一个奇幻风格的冒险游戏,其中完整包含了各种命令格式、背包、乃至于一张地图。此外,他提到由 ChatGPT 扮演的跑团主持人能够自主「执行规则与限制」,相比起 AI Dungeon(利用 AI 来主持并生成跑团游戏内容的 APP 服务),乃至是其他专为文字跑团游戏设计的 AI 程序,ChatGPT 的表现都要更胜一筹。

大型游戏工作室会用上 AI 吗?

AI 是游戏中的重要组成部分。NPC 可以交由 AI 控制,来对玩家输入的指令做出实时反应:AI 可用于同伴角色(比如《最后生还者》中的艾莉),也可用于敌对阵营(比如《最后生还者》中的感染者)。部分多人游戏也会进一步利用 AI,让玩家即使在 PvE(玩家对抗环境)玩法中,也能得到近似 PvP(玩家对抗玩家)的体验。程序化生成内容也同样运用到了 AI,《我的世界》和育碧的《看门狗:军团》皆是如此。

不过要论 GPT-4 和 ChatGPT,这类技术就有些过于新潮了,目前仍未被集成到任何 3A 游戏中,但部分头部工作室已经跃跃欲试。例如,据《南华早报》报道,网易在 2 月份就曾表示将在其中国的 MMO 游戏《逆水寒》中加入类似 ChatGPT 的模型,从而让玩家能够与游戏内的角色自由交流。不仅如此,网易也打算在更多游戏中运用「聊天 AI」,从而生成多样化的「新游戏任务与内容」。

光看最近,育碧也在 3 月份举办的 2023 年游戏开发者大会(GDC 2023)上公布了一款 AI 生成工具,同时附上了一篇推文。育碧宣称,该工具名为「Ghostwriter(幽灵写手)」,其目的在于辅助游戏编剧们创作,而非取代。「Ghostwriter 可以高效产出 NPC 的招呼对话(英文术语为 Bark,特指 NPC 在触发各类事件时发出的短语或音频台词)的草稿,这能让编剧腾出更多时间,去润色其他地方的叙述,」育碧的 Roxane Barth 在博文中如此写到,而该工具的作者则是来自育碧研发部门的 Ben Swanson。

Ghostwriter 可以根据特定需求来生成 NPC 的招呼台词,让编剧能在此基础上筛选并编辑出相应的回复。育碧没有透露目前是否有项目用到了该工具,但 Swanson 尚不支持将 Ghostwriter 投入到生产流程中。

Ghostwriter 真的就是游戏编剧们所期盼的工具吗?育碧是这么说的 —— 根据博客文章中的说法,Ghostwriter 是「与提出痛点的叙事设计师们沟通后的产物,Ben Swanson 认为 AI 工具有助于解决这个问题」。但在 Swanson 的 GDC 演讲后,社交媒体上呈现出褒贬不一的反应。有人认为该工具确实能解放游戏编剧,让他们有更多时间去从事更具创造性的项目。对有些人来说,为 NPC 写招呼词同样考验创意,也正因为它们是玩家在游戏中会反复听到的台词,才更需要谨慎对待。而其他人则顾虑这项技术的存在会抹消部分初级职位:毕竟撰写招呼词往往就是初级编剧的工作。

ChatGPT 和 Ghostwriter 等工具注定将对游戏行业的分工产生冲击,但目前这种冲击的影响尚无定论。

为何 AI 聊天程序越来越受欢迎?

AI 聊天程序已流行了很长时间。1966 年,一个名为 Eliza 的程序首次公布,从此被视为聊天机器人的鼻祖之一。据 CNN 的报道,这个程序会模仿心理治疗师一样说话,在当时颇具信服力(甚至还出现了一款受其启发的游戏,同样名为《Eliza》,由 Zachtronics 开发)。

在推特平台,微软推出了自家名为 Tay 的 AI 聊天机器人,但下场却是声名狼藉,(仅在一天时间内就)成为了一个「种族主义的混蛋」,被永久钉在耻辱柱上。Tay 被设计成一个从人类的输入内容中学习的「机器学习项目」,却因此很快学坏 —— 这揭示了这类项目蕴含的一大风险。它也提醒我们,AI 是由心怀偏见的人类所创造和训练的,也就是说,它们同样可能重现这些偏见。

从 2018 年的 GPT-1 模型发布以来,OpenAI的 GPT 语言模型就已经存在了。随后 OpenAI 针对模型进一步迭代,于 2019 年发布 GPT-2,又在 2020 年演变到 GPT-3。ChatGPT 因简化了与 GPT-3 的交互操作而崭露头角,让人们为与 AI 的丝滑聊天而惊叹,有时这种沟通是如此自然贴切,甚至会让你以为是在和真人交流,尽管这项技术其实是依靠算法来推导答案。GPT-4 在今年 3 月初推出,让 ChatGPT 的功能再一次得到飞跃。

简而言之,ChatGPT 仍是个新生儿,许多人 —— 甚至是非技术从业者—— 还是第一次发现并上手尝试 GPT 模型。但与此同时,微软在内的许多其他公司,都已经在为研发 ChatGPT 模型的竞品而厉兵秣马了。

AI 会取代游戏开发者吗?

不。首先,如果没有人类的指令输入,ChatGPT 什么也做不了。它需要有人来明确告诉它该执行什么任务,不论是生成创意、代码、对话,或是其他创造性工作。其次,ChatGPT 也不够先进,无法确保在不犯错的前提下完成工作。那些关于 AI 将会取代程序员、开发者、美术师、或编剧等职位的文章标题,也大多只是耸人听闻罢了。

目前,ChatGPT 仍处于测试阶段,而 OpenAI 也在其程序中明确列出了它的缺点。ChatGPT 很容易自信轻率地犯错。正如在 Poynter 网站的采访中,Data & Society(非营利性的技术研究机构)的研究主管 Jenna Burrell 就表示,ChatGPT 虽然能做很多事,却不足以担任「最低标准的研究、核实、或是审稿编辑工作。」

ChatGPT 从一组已有的数据库中提取数据 —— 虽说这一组数据就囊括了五花八门的类别 —— 并用它们来生成自己的回答。它确实会得出一些原创内容,但归根结底,它的产出始终要基于他物。这也是人脑发挥创意的原理,我们的经验与记忆决定了我们会创造出怎样的内容。

但是,人类还拥有一种任何先进 AI 都无法企及的能力,那就是我们能自主创造事物,而这种彻底创造某样事物的能力,是目前绝无法被替代的 —— 直到有天人类能打造出一个不需要任何指令输入或引导,就能自发创造新事物的 AI。这也是为何 AI 总会面临种种限制,而人类却不必拘泥于此的原因。

原作者:Nicole Carpenter 翻译:Kayle 编辑:熊猫命

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