由来：a16z

编译：Nick

游戏初期的生成式 AI 对改革的讨论主要体现在 AI 如何提高游戏创作者的效率，使游戏的制作速度比以前更快、更大。从长远来看，我们认为，AI 它不仅可以改变游戏的方式，还可以改变游戏本身的质量。

一直以来，AI 都在推动新形式的游戏。从《Rogue》程序形成地下城(1980 年)到“半条命”的有限状态机(1998 年），再从《Left 4 Dead》的 AI 游戏总监（2008 年）。近年来，深度学习技术的发展使计算机能够根据客户提示和大数据集形成新的知识，这进一步影响了游戏规则。

尽管还处于起步阶段，但是我们已经看到了一些有趣的东西 AI 驱动游戏领域包括生成式智能体、个性化、AI 叙述，动态世界和 AI 副驾。如果成功了，这个系统可以结合起来创造新的 AI 这些游戏可以吸引一群忠实的玩家。

模拟游戏于 1989 年于 Maxis 的 SimCity 玩家可以在游戏中建设和管理虚拟城市。如今，最受欢迎的模拟游戏是“模拟生活” 7000 万在游戏中的管理被称为 "模拟人 "虚拟人，让他们过上自己的日常生活。威尔·赖特，设计师 (Will Wright) 曾将《模拟生活》描述为“互动娃娃屋”。

生成式 AI 它可以通过大型语言模型（LLM）推动新兴社会行为，使智能体更加真实，进而极大地促进了模拟游戏的发展。

今年早些时候，斯坦福大学和谷歌的一个科研团队发表了一篇关于如何解释的论文 LLM 用于游戏中的智能身体。在博士生 Joon Sung Park 在像素艺术沙盒世界的领导下，科研团队加入了 25 一种类似于模拟生活的智能体，这种智能体的行为是由 ChatGPT 和一种拓展 LLM 将智能体验的完整记录存储在自然语言中，将这些记忆生成到更深层次的思维中，并动态地找到它们来规划行为。

这一结果是对模拟游戏潜在未来的精彩浏览。从客户指定的建议逐渐来看，智能体需要举办中国情人节派对，智能体独立分发派对邀请，重建友谊，相互邀请，两天后协调准时参加派对。

这种做法之所以有可能，是因为 LLM 它是在社交网络数据的前提下训练出来的，所以它们的模型包含了人类在各种社交环境中相互交谈和行为的基本要素。但是在模拟游戏这样的互动数据环境中，这些反应可以被打开，从而创造出生动的行为。

从玩家的角度来看，最终的结果是更接近游戏体验。玩模拟生活或殖民模拟游戏《RimWorld》幸福在很大程度上来自意想不到的事情。有了社交网络的智能行为，我们可能会看到模拟游戏不仅显示了游戏设计师的想象力，也显示了人类社会的不可预测性。观看这个模拟游戏可以给人们带来无尽的娱乐，就像观看下一代楚门秀一样，但这种娱乐方式是今天的预制电视或电影无法实现的。

运用对于 "玩偶之家 "对游戏创意的期待，特务本身也可以个性化。玩家可以根据自己或虚构的角色设计理想的间谍。《Ready Player Me》让用户通过形成自己 3D 头像导入超过头像 9000 游戏/应用程序。AI角色平台 Character.ai、InWorld 和 Convai 它可以创建具有自己背后故事、个人和行为控制的自定义 NPC。

在自然语言的作用下，我们也扩展了与智能体互动的方式。如今，开发者可以使用它 Eleven Labs 文本转向语音模型，向其智能身体形成逼真的声音。Convai 最近与英伟达合作推出了广为人知的演习，其中玩家可以与人工智能拉面厨师合作 NPC 进行当然的语音对话，并实时形成对话和匹配的面部情绪。AI 爱人使用Replika已经可以通过语音、视频和AR/VR与伴侣交谈了。在未来，不难想象一个模拟游戏，玩家可以通过电话或视频通话与他们的智能身体保持联系，然后回到电脑，点击查看更亲密的游戏。

然而，在我们看到模拟生活的完全形成之前，还有很多考验要解决。LLM 训练数据有原始误差，可能反映在智能行为中。全天即时服务游戏运行规模模拟的成本在政治上可能不可行 2 日内运作 25 一个智能体需要投入1000多美元的科研团队来计算费用。勤奋地将模型工作负荷转移到设备上是很有前途的，但仍然相对较早。你也可能需要围绕与智能体的准人际关系制定新的标准。

但有一点很清楚，那就是现在对生成式智能体的需求很大。在我们最近的研究中，61% 尝试使用人工智能的网络游戏工作室方案 NPC。我们认为，随着智能体进入我们的日常社会领域，AI 恋人很快就会习惯。模拟游戏提供了一个数据沙盒，你可以以有趣和不可预测的方式与你青睐的人工智能 爱人互动。从长远来看，模拟游戏的质量很可能会发生变化，它不仅仅是一个玩具，而是一个隐藏的朋友、亲戚、朋友、顾问甚至情侣。

个性化游戏的最终目标是为所有玩家提供独特的游戏体验。例如，让我们逐步建立角色——从最初的“龙与地下城”桌面游戏到 Mihoyo 的《原神》 ，绝大多数角色扮演手游角色（RPG）所有的支持都是角色的建立。大部分 RPG 允许玩家从预置列表中选择自定的外观、等级和等级。那么，如何为所有玩家和游戏过程生成一个独特的角色呢？将 LLM 个性化的角色搭建器，结合文字到图像的扩散模型，可以实现这一点。

Spellbrush 的《Arrowmancer》是企业定制的基础 GAN 动画模型驱动 RPG 游戏。在 Arrowmancer 在中间，玩家可以形成一套独特的动画人物，包括艺术和战斗力。这种个性化也是其全面货币化的一部分，玩家将 AI 建立的角色导入定制 gacha 旗子，在那里他们会得到重复的角色来加强他的团队。

个性化也可以延伸到游戏中的对象。比如，AI 只有完成特殊任务的玩家才能获得独特的武器和盔甲。Azra Games 建立了由人工智能驱动的物业流水线，可以快速构思和形成游戏中大量的物品和全球物品库，为促进更多样化的游戏体验铺平道路。着名的 AAA 开发商动视暴雪设置了暴雪蔓延（Blizzard Diffusion）图像生成器Stable系统 diffusion的翻板有助于形成各种角色和服装的概念图。

游戏中的文本和对话也可以个性化处理。世界上的标志可以反映玩家获得的某种称号或地位。能将 NPC 有特殊的 LLM 智能体，并根据玩家的行为进行调整。例如，会话可以根据玩家过去和智能身体的行为进行改变。我们已经在一个了 AAA 这一概念的成功实施在等级游戏中看到，Monolith 《魔多之影》中有一个报复系统，它可以根据玩家的行为动态地建立背后有趣的故事。这些个性化元素使每个游戏都有独特的感觉。

育碧，游戏发行商（Ubisoft）最近披露了原因 LLMs 对话工具的适用性 Ghostwriter。如今，发行商可以一键生成会话，帮助模拟玩家周围的生活世界。

从玩家的角度来看，AI 增强了游戏的沉浸感和乐趣感。在《天空》和《侠盗猎车手》中 5.在沉浸式开放世界游戏中，如角色扮演 mod 这说明了玩家对个性化故事的隐性需求。即使在今天，《侠盗猎车手》 5.角色扮演云服务器的玩家数量一直高于正版游戏。在未来，个性化系统将成为所有游戏中吸引和吸引玩家不可或缺的即时操作工具。

当然，一个好的游戏不仅仅是角色和对话。另一个有意义的场景是使用生成式 AI 讲述更强更个变的故事。

《Dungeons & Dragons》它是游戏中个性化叙述的鼻祖。在这个游戏中，一个被称为 "地下城主 "人们准备给一群朋友讲一个故事，他们分别扮演故事中的角色。故事是即兴戏剧，也是 RPG 游戏，这意味着每个游戏都是独一无二的。作为个性化故事讲述要求的信号，今天 《Dungeons & Dragons》比以往任何时候都更受欢迎，数据和模拟商品的销量屡创新高。

如今，许多公司都在这里 LLM 用于《Dungeons & Dragons》故事模式。机会在于玩家可以无尽耐心 AI 在故事讲述者的指导下，在他最喜欢的玩家的写作或 IP 在宇宙中尽情挥洒时间。Latitude 的AI dungeon于 2019 这是一款开放的冒险游戏，以文本为基础，其中AI扮演地下城主。客户也对 OpenAI 的 GPT-4 版本进行了调整，方便玩《Dungeons & Dragons》，并取得了可喜的效果。Character.AI 文字冒险游戏是应用最流行的方式之一。

Hidden 另一方面，Door根据特定的源材料集(如《绿野仙踪》)练习机器学习模型，让玩家在设定的IP宇宙中进行探索。用这种方法，Hidden Door 与专利用户合作，完成新的互动品牌延伸。只要网友看一部电影或者一本书，他们就可以用类似的东西《Dungeons & Dragons》在自己喜欢的世界里再次探索定制活动。对粉丝感情的要求正在蓬勃发展，只有在 5 月份，Archiveofourown.org 和 Wattpad 这两个大型在线粉丝小说库的网站流量分别超过了 3.54 亿个和 1.46 亿个。

NovelAI 开发自己的 LLM Clio，利用他在沙盒模式下讲故事，帮助人类作家应对创作障碍和困难。对最挑剔的作家来说，NovelAI 可以让用户根据自己的作品，甚至H.P. Lovecraft或LovecraftJules Verne等著名作家的作品 Clio 进行微调。

值得注意的是，在 AI 在故事制作完全就绪之前，还有很多障碍。如今，要打造一个优秀的人 AI 讲故事的人需要大量的人为标准来创造定义故事的叙事线。记忆和连贯性非常重要。讲故事的人需要记住故事前发生了什么，并在事实和风格上保持一致。可以解释的是，对于许多以黑盒形式运行的封闭源代码来说，这仍然是一个挑战，而游戏设计师应该了解系统的行为，以提高游戏的感觉。

但是，在克服这种障碍的同时，AI 早已成为人类讲故事的“副驾”。如今，数百万作家的应用 ChatGPT 给自己的经历灵感。娱乐工作室 Scriptic 将 DALL-E、ChatGPT、Midjourney、Eleven Labs 和 Runway 与人类编辑团队融为一体，设计了互动自选冒险节目，目前已经在那里 Netflix 上开播。

尽管文本故事很受欢迎，但许多玩家也渴望以视觉的形式看到自己的经历。生成式 AI 游戏中最大的机会之一可能是帮助建立一个沉浸在其中的生活世界，玩家需要无数的时间。

随着游戏的推进，最终的愿景是可以立即形成副本和内容。奇幻小说《安德游戏》（Ender's Game）里的 "心灵游戏"（Mind Game）就是这个游戏的典型例子。内心游戏是一个原因 AI 指导游戏可以根据每个学生的兴趣进行实时调整。网络游戏世界将结合学生的行为和行为 AI 任何其他推测的心理信息都会随时发生变化。

如今，与 "益智游戏 "最接近的可能是 Valve 的《Left 4 Dead》该游戏使用了一系列游戏 AI 指导游戏节奏和难度的动态管理。AI 主管没有设置对手（僵尸）的形成点，而是根据所有玩家的状态、技能和位置，将僵尸放置在不同的位置，然后在每个游戏中创造一个独特的体验，主管也通过动态视觉效果和歌曲构建游戏氛围。Valve 创始人加布·纽维尔（Gabe Newell）称这个系统为 "程序化叙述"。EA 《死亡空间》的重制版很受欢迎 AI 导演的综合组合充分发挥了可怕的效果。

虽然这在今天看来可能只是幻想小说中的情节，但有一天，随着生成模型的改进和获取足够的计算数据，我们可能会创造一个不仅可以制造惊喜，还可以制造世界本身 AI 导演。

值得注意的是，游戏中设备形成关卡的定义并不新鲜。从 Supergiant 《哈迪斯》（Hades）暴雪的《暗黑破坏神》（Diablo），再从 Mojang 《我的世界》（Minecraft），如今，许多最受欢迎的游戏都使用程序生成技术，即使用人们设计师操作的方程式和规则集来建立副本，每个冲突都是不同的。一套完整的软件库已经建立起来协助程序形成。Unity 的 SpeedTree 它可以帮助开发者形成虚拟的落叶，你可以在《阿凡达》中潘多拉星球的山林或《Elden Ring》在景观中见过。

游戏可以在操作界面中生成程序财产和操作界面 LLM 结合起来。游戏《Townscaper》应用程序系统，只要玩家输入两个信息(格子位置和色调)，就能迅速将其转化为绚丽的城市景观。想象一下，添加到操作界面中 LLM 的 Townscaper，根据自然语言提醒，帮助玩家迭代更精细、更精致的作品。

许多开发人员也对利用机器学习来提高程序形成的潜力感到兴奋。有一天，设计师可以在当前风格相似的副本上不断形成可行的副本原稿。今年早些时候，Shyam Sudhakaran 一个领导哥本哈根大学的团队成立了 MarioGPT——一种 GPT2 它可以使用基于“非常马里奥”的工具 一、非常马里奥 训练的原始副本模型形成了非常马里奥的副本。这一领域的科学研究已经有一段时间了，包括 2018 年利用生成对抗网络（GAN）第一人称射击游戏《毁灭战士》的设计（DOOM）关卡项目。

与程序系统一起生成模型可以大大加快财产建立的速度。现在艺术家们已经开始使用从文本到图像的扩散模型 AI 辅助概念艺术和故事板制作。大型机视觉特效主管 Jussi Kemppainen 在这个博客中，他是如何描述自己的 Midjourney 和 Adobe Firefly 支持下是一个 2.5D 构建全球和角色的冒险游戏。

3D 生成技术也得到了大量的研究。Luma 使用神经辐射场（NeRFs），让消费者通过 iPhone 上捕获的 2D 图像构建逼真 3D 财产。Kaedim 选用 AI 结合人工质量管理，创造可立即投入生产的方法 3D 目前已超过网格 225 家庭游戏开发商使用。CSM 最近发布了一个可以从视频和图像中形成的独特模型 3D 模型。

从长远来看，应用 AI 实时全球建设模型很重要。在我们看来，未来整个游戏不需要渲染，而是在运行过程中使用神经网络。英伟达的 DLSS 消费级技术已经可以用了 GPU 及时生成新的高像素游戏帧。也许有一天，你可以点击 Netflix 影片中的 "互动 "按钮，然后踏入全球，每一个场景都是及时形成并为玩家量身定制的。在未来，游戏将和电影一样。

值得注意的是，动态生成世界本身并不足以制作出一款出色的游戏，《无主之地》（No Man's Sky）留言证明了这一点。动态全球的前景在于它与其他游戏程序(个性化、智能体形成等)的融合。)，从而打开讲故事的新颖方式。终究，"心灵游戏 "最引人注目的部分是它如何为埃德塑造自己，而不是世界本身。

虽然我们之前介绍过生成式智能体在模拟游戏中的应用，但还有另一个新的用例，即 AI 作为游戏副驾驶，引导我们玩游戏，甚至在某些情况下与我们并肩作战。

对于复杂的玩家入门，AI 副驾的功效是不可估量的。比如，像 Minecraft、Roblox 或 Rec Room 这种 UGC 沙盒游戏是一个丰富的环境。只要玩家有合适的材料和技能，他们几乎可以创造出他们能想象到的一切。但是学习门槛很高，大多数玩家都不容易找到入门的方法。

AI 副驾能让所有玩家都成为副驾能让所有玩家 UGC 根据文本提醒或图片，逐步指导游戏中的构建，帮助玩家摆脱错误。乐高世界 "建筑 "定义是一个很好的参考。这种罕见的人有天赋，必要时可以看到他们能想象的所有创造力的蓝图。

现在微软已经开始发展我的世界 AI 该系统使用辅助系统 DALL-E 和 Github Copilot，让玩家通过自然语言提醒“我的世界”对话引入资产和逻辑。Roblox 人工智能形成工具正在积极整合 Roblox 在平台上，它的使命是让步 "每个用户都可以成为创始人"。从使用 Github Copilot 编码到使用 ChatGPT 开展创作，AI 在许多领域，副驾在携手共创方面的合理性早已得到验证。

除共同创作外，还根据人类游戏数据进行训练 LLM 你应该能够理解各种游戏中的行为。通过适当的融合，当玩家的朋友不能参与时，智能体可以作为合作伙伴，也可以作为合作伙伴《FIFA》和《NBA 2k等正面对抗游戏中的另一方。这种智能体可以随时参与游戏，无论是赢还是输，都很平易近人，不会责怪玩家。根据我们的个人游戏历史，这种智能身体可以远远优于当前的机器人，严格按照自己的形式或互补的形式进行游戏。

在有限的条件下，类似的项目已经成功运行。流行的赛车手游《Forza》开发了一个 "Drivatar "利用机器学习为每个人的玩家建立一个系统 AI 司机，模仿他的驾驶行为。当人类合作伙伴离线时，Drivatars被上传到云端，可以使用Drivatars与其他玩家竞争，甚至获得胜利积分。谷歌 DeepMind 的 AlphaStar 以 "将近 200 年 "星际争霸 II》游戏数据集作为载体进行练习，创造出能够与人类电子竞技大师对抗并击败他的智能身体。

AI 副驾作为一种游戏机制，甚至可以创造一种新的游戏模式。想象一下《堡垒之夜》，但所有玩家都有一个 "建筑 "通过提醒，法杖可以立即修建阻击塔或火苗巨石。在这个游戏空间里，输赢可能更多的是法杖的功效(提醒)，而不是看枪的能力。

游戏中完美 AI“伙伴”一直是许多流行游戏系列中令人难忘的一部分。例如，Cortana在光环宇宙中、Ellle或Elizabeth在《最后生还者》中的生化奇兵：无限。对于竞技游戏来说，暴力计算机机器人永远不会过时——从《太空入侵者》中的煎炸外星人到《星际争霸》中的跳脚，他们最终发展成为自己的游戏模式“合作指挥官”。

随着游戏成为下一代社交媒体的发展，我们预计 AI 副驾驶将扮演越来越重要的社会角色。提高社交功能，提高游戏粘性，已得到充分证实。有朋友陪伴的玩家的留存率可以最大限度地提高 5 倍。在我们看来，未来每一款游戏都会有一个 AI 副驾。

在把 AI 在游戏层面，每个人都还处于起步阶段，在将这些想法付诸行动之前，必须处理许多法律、道德和技术障碍。目前，除非开发人员能够证明用于培训模型的所有数据所有权，否则法律使用权和版权法在一定程度上不清楚使用人工智能形成资产游戏。这使得目前许可知识产权的用户无法将第三方应用于自动生产线 AI 模型。

如何补偿训练数据背后的创作者、艺术家和原创者也是一个关键问题。目前面临的大部分问题都是， AI 模型都是在网络的公共数据上训练出来的，大部分都是版权法作品。在某些情况下，客户甚至可以使用生成模型来再现艺术家的风格。时尚还早，内容创作者的补偿问题要妥善处理。

目前，大多数生成模型的成本都很高，不能在云中以24/7的全球规模运行，这是现代手机游戏运营所需要的。为了降低成本，APP开发人员可能需要找到将模型工作负载转移到终端用户机器的方法，但这需要时间。

然而，目前很明显，游戏开发者和玩家对游戏的生成 AI 兴趣极大。虽然有很多炒作，但我们看到这个行业有很多有才华的团队日夜努力创造创新产品，这让我们非常兴奋。

机会不仅是为了让当前的游戏快速、更便宜，也是为了创造一个新的 AI 在过去，游戏是不可能的。这些游戏将以什么形式出现还不清楚，但我们知道，游戏产业的历史一直是技术推广新模式的历史之一。我们可能会看到生成式智能体、个性化、人工智能叙述、动态全球建设和人工智能副驾驶等功能 AI 开发者创造的第一款“永无止境”游戏。