沒必要造神,也不必全盤否定。
文/王丹
一人成軍OPC(One Person Company),一天搓幾十個游戲……在科技飛速發展的時代,AI高效、大批量生成游戲,低門檻做游戲這事,似乎離現實越來越近。
但這對行業、市場來說,一定是好事嗎?
部分大廠高管,近期對外表達了自己的質疑。
在前不久的Edge Knowledge期刊中,CDPR(CD Projekt Red,《巫師》系列及《賽博朋克2077》開發商)的聯席CEO Micha? Nowakowski就提到,未來AI生成游戲會越來越多,這是無可避免的現實,但他認為大眾普遍低估了游戲制作的難度,AI時代尤其如此。他本人對于「AI大量生成原型后再篩選」的制作路徑,無法完全認同:
“我曾和一位剛創辦工作室的人交流,他說‘我創辦的是家基于AI的工作室,我一周內能做出40個原型;兩周后可以從中選出最好的五款游戲;三周后就能發布一款游戲。’……也許這樣做確實能成功,但做游戲是否真的該走這條路,我有些懷疑。”
Micha? Nowakowski還談到,游戲生產數量并非未來行業變革的關鍵,想法才是:
“單說提升游戲產量,我不覺得這事會變得更容易……你有新鮮的創意,有靈魂,有生命力,才真正有機會獲得成功。”
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Micha? Nowakowski
圖源Edge Knowledge
Take-Two(《GTA》系列開發商Rockstar Games的母公司)對AI的態度,似乎也變得更加謹慎。
他們原本于2022年從Zynga收購了一支團隊,并在公司專門設立對應的部門,讓這支團隊研究AI如何能應用進游戲開發;今年2月Take-Two CEO Strauss Zelnick還表示,自己對AI從一開始就充滿熱情,且對AI持樂觀態度,他透露Take-Two公司內及工作室內已有數百個AI相關的試點項目……
結果今年4月,據外媒報道,Take-Two直接把研究AI的團隊整個裁掉了。
這倒不是說Take-Two完全放棄了AI——在今年5月的采訪中,Strauss Zelnick依然提到公司有數百個項目在嘗試將AI應用進游戲生產,不過有意思的是,這次他還提到了技術進化可能帶來威脅:
“我完全相信技術會進化,也相信它會影響我們,我也相信它也可能帶來一些威脅——但總體來說,這項新技術對行業和我們公司都會非常有益。”
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Strauss Zelnick
圖源GamesIndustry.biz
而被裁的Take-Two前AI研究團隊負責人Luke Dicken,在近期接受外媒采訪時,則直言自己對生成式AI抱有相當大的擔憂。
首先,他認為目前生成式AI的訓練方式存在倫理問題,比如個別大模型「盜用」了不少畫師的作品來喂AI,這讓他倍感壓力:“真希望我能直視朋友的眼睛,相信自己沒有讓他們的生活變得更糟。”
其次,他懷疑大模型是否真的能做出更好的游戲。
Dicken解釋說,大語言模型的技術本質決定AI生成內容大多比較平庸:“就某種抽象層面來看,大語言模型就是預測下一個詞的系統,這意味著它總會偏向去預測它所知的評論值……如果你完全不懂程序,或者是個水平很差的程序員,那么AI可以讓你變成一個平庸的程序員;如果你本來是個很厲害的程序員,AI也同樣能讓你變成一個平庸的程序員。向均值回歸,這就是AI提供的服務。我很擔憂。”
而且,微小的迭代變化,就會對大語言模型產生巨大影響,他認為這會導致工作流失去控制:“大模型訓練數據或訓練方式的微小改動,都可能引發連鎖反應,導致原本跑得通的東西又跑不通了……好比說,你把一項工作外包給了一個你測試過、符合團隊要求的人,但明天做這個外包的,可能完全是另一個人。你對此毫無把控。”
最后,關于AI對行業、商業的影響,Dicken引用了科技專欄作者Ed Zitron的觀點,他認為當前AI熱潮背后的經濟學并不成立(Ed Zitron從經濟學的角度分析認為,大語言模型是騙局,AI并未帶來任何可持續的商業模式,卻被急匆匆地推到了公眾面前,并催促著用戶訂閱付費)。
此外,Dicken還提到了生成式AI的相關炒作。他認為炒作、套現這事本身并不稀罕,但問題是,炒作的人夸大了生成式AI的能力。
而一旦這個泡沫破裂,或許整個行業會對AI整體留下不好的印象——極端情況下,從業者甚至不一定能意識到傳統的、功能性的AI技術依然能幫助游戲研發,而是會抗拒所有和AI相關的技術:
“我擔心生成式AI正在毒化整個環境(poisoning the well)……我不覺得行業有足夠的細心和洞察力,去保留那些傳統的東西。就大語言模型來說,我們已經跌入了幻滅的谷底。”
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Luke Dicken
圖源GamesIndustry.biz
目前行業依然處在「AI生成游戲」的摸索階段,我們不知道這條路的終局會是什么樣。但或許,CDPR、Take-Two等大廠相關高管的發言,能在另一些角度給探路人提供建議:
生成式AI究竟能為游戲行業造成怎樣的影響?這事不宜過早下結論;而不論結果是好是壞,科技本身都沒必要被捧上神壇,或是被全盤否認。
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