AI 游戏走到哪一步了?

前阵子六一儿童节,一个超火的游戏在微信圈里炸开了锅,名字就叫《换你来当爹》。

在这款奇葩的赛博 ” 养娃 ” 游戏中,用户面对熊孩子闹出的各种 ” 意外 “,要不断进行选择,并尽力达成各项数值的圆满、最终炼成 ” 大孝子 “。

AI 游戏走到哪一步了?

而这奇葩的玩法,高能逗比的剧情,其实全都出自 AI 之手。

其实,经过这一年多的发展,生成式 AI 对游戏而言,早已不仅是辅助设计,优化流程的工具了,从今年起,越来越多的游戏,开始尝试将 AI 融入了游戏机制本身。

这其中就包括了《海龟蘑菇汤》、《换你来当爹》、《1001 nights》这样的作品。

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以 AI 作为主持人的游戏——《海龟蘑菇汤》

而这些新作品的涌现,也表明被游戏产业寄予厚望的 AI 技术,也正经历着新的演变。

可以说,通过这些或拉胯,或新奇的作品,我们已经能够初步看出,AI 对于游戏,究竟是泡沫,还是种子。

《海龟蘑菇汤》

从总体上来看,《海龟蘑菇汤》这款游戏,虽然打着 AI 的旗号,但实际上,AI 在游戏中的作用,并不如其宣传的那样核心或创新,而更像是一个营销的噱头。

实际上,在融入 AI 之前,” 海龟汤 ” 的玩法就已经闻名已久。

其正式的名称,叫做情境猜谜(Situation puzzle),是一种充满趣味和挑战的智力游戏。游戏中,出题者会讲述一个看似平常却暗藏玄机的事件,而猜题者则要通过提问来揭开事件背后的真相。

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今年 2 月,由盏灯工作室开发的文字解密推理游戏《海龟蘑菇汤》上线 Steam 平台,而与传统 ” 海龟汤 ” 的玩法相比,其最大的创新,就是将游戏中进行问答的主持人,换成了生成式 AI。

根据盏灯工作室公开的信息,游戏中的 AI,正是当下最先进的大模型——GPT4。

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在具体的玩法上,加入了 AI 的《海龟蘑菇汤》,仍旧沿袭了 Situation puzzle 的经典玩法,主玩家需要在简要的提示下,推理故事中的主要关键词,并还原整个故事。

简单点说,就是一个以 ” 填字 ” 为主的推理游戏。

平心而论,这样的游戏机制,本质上与传统的问答式解谜游戏没有太大差别,而 AI 主持人的作用,仅仅是提供了一个自动化的 ” 是 ” 或 ” 否 ” 的回应,缺乏深度和真正的智能交互。

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例如,在游戏中,在某个关于男孩死亡的悬疑故事中,玩家可以根据线索,向 AI 提出 ” 下雨了吗?”、” 雨伞是家里的吗?” 之类的问题,从而帮助还原事件真相。

但这些悬疑故事,虽然数量众多,但其实全都是预先编写好的,AI 主持人的回应也仅限于简单的肯定或否定,并没有展现出 AI 应有的复杂性和创造性。

玩家很快就会发现,所谓的 AI 主持人,并没有为游戏体验带来预期的丰富性和深度。

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这样的情况,让 AI 在游戏中成了一个带枷起舞的角色。

毕竟,就生成式 AI 的特点而言,其最大的优势,莫过于能给玩家带来动态、个性化的体验,并以此创造出独特的游戏世界和故事。

但在《海龟蘑菇汤》中,AI 的作用被极大地简化和局限,这种设计上的懒惰,使得游戏的可玩性和创新性大打折扣。

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《海龟蘑菇汤》并没有充分利用 AI 技术的潜力,而是将其作为一种表面的装饰,这在一定程度上误导了玩家对于 AI 在游戏中表现的期待。其并没有达到作为一个 AI 原生游戏所应具备的创新标准。

那么,除了当作一个高级的问答机器外,AI 在游戏机制中的作用,到底还有哪些可能?

《换你来当爹》

从玩家的角度来看,AI 加入游戏最大的意义,莫过于提升游戏的动态性、交互性和个性化,使游戏涌现出一些预设程序之外的 ” 惊喜 “。

而在这方面,以搞笑、沙雕为导向的游戏《换你来当爹》,可谓将现阶段生成式 AI 在” 动态性 ” 方面的优势发挥得恰到好处。

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《换你来当爹》由上海狸谱科技有限公司发行,游戏中的剧情和对应图片全部由 LLM(大语言模型)实时生成,每个「儿子」成长生涯也是千奇百怪,相当于是一个充满了整蛊风的另类 ” 养成游戏 “。

游戏通过 AI 实时生成剧情和对应图片,为玩家提供了一种全新的游戏体验。

在游戏的开始,玩家可以随意设定一个角色,在取名之后,就可以将其培养成「大孝子」!

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每闯一关,好大儿长大一岁!孝顺值也会随着游戏表现而增加或减少。而游戏的最终目的,则是要将这个赛博好大儿培养成一个「大孝子」。

当孝顺值积攒到 88% ,恭喜!你可以收获好大儿一句情绪价值拉满的:” 爸爸,您辛苦了!”

反之,若管教无方,孩子就会早早地被 ” 练废 ” 了……

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在培养「大孝子」的过程中,游戏会不断抛出一些奇葩、沙雕的事件,让玩家进行选择,而不同的选择,也会影响「大孝子」的性格和成长方向。

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而这些事件及其相关的选项,全都是由 AI 随机生成,不过玩家也可自定义输入,AI 会自动生成后面的人生剧本。

这就赋予了游戏巨大的动态性、随机性,因为你永远不知道,下一关你的熊孩子会整出什么奇葩的 ” 花活 “。

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尽管之前一些同样主打 ” 随机性 ” 的互动类游戏,例如《王权:女王陛下》,同样采取了以随机事件作为驱动的玩法,但相较而言,这类游戏的随机事件,通常基于预设的事件池和规则进行随机抽取。

虽然玩家遇到的事件、关卡、奖励等元素,数量众多且组合多样,但依然是有限的,且遵循固定的规则和结构。

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游戏《王权:女王陛下》画面

而《换你来当爹》中的随机事件、图片都是由大型语言模型 ( LLM ) 实时生成的,这意味着每次事件的内容、情节乃至图片都可能是前所未有的,这使得游戏创造出了连开发者都无法预知的个性化故事线。

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除此之外,《换你来当爹》难能可贵的地方,就在于其应用 AI 技术,发挥随机性的同时,还在一定程度上保持了内容的 ” 一致性 “。

例如,每次 AI 随机事件的内容虽然不尽相同,但其通过 prompt 实时生成的图片,画风基本都维持了一种上世纪五六十年代风格的大字报样式。

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而这种” 随机性 ” 与 ” 一致性 ” 之间的平衡,正是将来 LLM 驱动的 AI,在游戏领域走得更远、更深的关键。

《1001 nights》

” 随机性 ” 与 ” 一致性 ” 的平衡,之所以如此重要,是因为大部分游戏,都需要构建出一种连贯的虚拟环境,让玩家更加沉浸在游戏的世界观中。

如果一款游戏太随机,太散乱,游戏内容就会变得缺乏逻辑,玩家就可能会 ” 出戏 “。

而在如何增强 AI 在游戏中的 ” 一致性 “(或可控性)这点上,AI 原生叙事游戏《1001 Nights》的制作团队 Ada Eden 则做出了更具创新的尝试。

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《1001 Nights》参照《一千零一夜》的故事情节,传说有一个残忍的国王每天迎娶并杀死一个少女,玩家扮演的山鲁佐德成为新一任新娘,通过讲故事吸引国王听下去。

游戏中的国王由 GPT-4 扮演,玩家需要用故事引导国王,并引诱国王说出武器的名称。之后,山鲁佐德会通过自己特殊的能力,将故事中的武器变成实体,并用其与国王决斗。

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虽然游戏的通关路径,都是必须搜集 4 把武器与国王决斗,但游戏最大的亮点就在于,玩家不必拘泥于某种固定的 ” 套路 “,而是可以通过各种千变万化的故事,来触发相应的武器关键词。

例如,有的玩家可能会通过一个斩杀恶龙的故事,促使国王说出相应的武器。

有的则会尝试通过一个与爱情有关的故事达成这点。

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这样的机制,也使游戏没有了固定的通关套路,而是具有了一种 ” 千人千面 ” 的特点。

然而,这种 ” 自由发挥 ” 的机制,并不意味着玩家可以无视游戏中的背景、设定,随意地讲述某些离奇、古怪,或不合逻辑的故事。

例如,如果玩家在讲述故事时,说出了 ” 坦克 “、” 机枪 ” 一类不可能在古代波斯出现的东西,国王就会表现出诧异、愤怒,认为玩家在耍他。

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而当国王的愤怒值达到了顶点时,山鲁佐德就会被国王杀死,游戏就 Over 了。

同样地,当玩家尝试讲述某些带有奇幻、神话色彩的故事,例如 ” 一支来自地狱的军队…… ” 时,国王也会立刻觉得不对劲,并尝试给这种过于天马行空的故事一个合理的解释。

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这样的机制,将 AI 的思维、语言限定在了游戏既有的背景框架内,使之不会做出某些打破游戏沉浸感的 ” 越轨 ” 行为。

这样的设定,某些时候会让玩家觉得有些受限,因为游戏相应的通过条件(收集四把武器)总是固定的,玩家的奇思妙想再多,最后也会被收束到一条线上。

然而,但在真正专业的游戏制作者,包括《1001 nights》的制作团队 Ada Eden 看来,开放和自由并不一定让游戏变得更 ” 好 “。

何谓好的 AI 游戏?

目前很多公司或者玩家对于 AI 游戏的想象,都是游戏更开放,体验更自由。而这种更自由的交互方式之一,莫过于在游戏中加入带有 AI 功能的 NPC。

去年,生成式 AI 数字人 / 虚拟角色开发公司 Inworld 调查了 1000 名游戏玩家。其中 81% 的人会为带有 AI NPC 的游戏支付额外费用。

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原因很简单,因为一个配备了 ChatGPT 这类大模型的 NPC,无疑会展现出像真人一样的交互能力,从而为游戏带来更多的互动性与自由度。

例如,今年 3 月,英伟达展示的一个 Demo 中,在英伟达 ACE 中的 Riva 和 Audio2Face 两项微服务的驱动下,游戏中的人物 ” 活 ” 了起来,像真人一样与玩家进行了自然、流畅的交谈,甚至还展现出了细微的表情和动作。

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但正如之前所提到的,这样的 ” 开放 ” 和 ” 自由 “,并不一定能让游戏变得更 ” 好 “。

前段时间,资深游戏设计师 Reed Berkowitz 在一篇视频博客中分析了为何看似 ” 更自由 ” 的 AI NPC 现在仍然难以进入游戏中。

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在分析中,Reed Berkowitz 指出了当下以 LLM 为基础的 AI,所面临的一系列问题,但整体看下来,他都在反复提及一件事:目前的 AI,对于游戏来说,可控性不够。

具体来说,要想让 AI NPC 真正融入游戏,至少要解决以下问题:

尽量不产生幻觉或偏离「事实」;

了解每个角色该知道什么和不知道什么;

随着游戏的进展更新上述信息,并随着游戏的进展获知变化;

以及更多类似的可控性、一致性问题……

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举个例子,一个身为酒吧老板的 NPC,在与玩家的互动中交谈甚欢,之后他就会和玩家成为朋友,并邀请玩家去他家做客,并与他的家人共进晚餐。

但这样的互动,可能会破坏游戏的沉浸感。因为在酒吧老板的程序里,根本没有离开酒吧这个设定,他实际上也没有自己的 ” 家 “(游戏中的建筑)和 ” 家人 “(相应的 NPC)。

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于是,让 AI 加入游戏,就产生了一个看似矛盾的悖论:

如果开发者想保持游戏的一致性,让 AI 的行为更可控,就不得不对其加入很多限制,让其遵守游戏的设定。

可如果加入的限制太多,那 AI 在游戏中的定位,又会变得和之前的传统 NPC 一样,近乎于依赖固定的程序和逻辑行事,这样一来,AI 所带来的新奇感和自由性又何以体现?

对于这个问题,或许真正的解法不在技术本身,而在开发者对游戏和 AI 的理解。

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换句话说,在 ” 可控性 ” 与 ” 自由度 ” 的平衡中,开发者必须知道,什么样的游戏场景,才更适于让 AI 自由发挥,而这样的发挥,又该怎样更好地为游戏叙事和玩法服务。

结语

其实,早在生成式 AI 大火之前,这样的 ” 平衡 ” 问题,就早已被业界所感知。

在某些较为出色的开放世界游戏,像是《巫师 3:狂猎》中,CD PROJEKT RED 就展示了如何在复杂叙事和自由探索之间找到平衡。

虽然游戏的主线与大量支线任务,都有着相对数量的固定结局,但由于玩家做出的抉择不同,相应的游戏剧情也会向不同的走向发展。

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有鉴于此,或许在未来结合了 AI 的游戏中,玩家们还是会面临固定的流程、结局,但更具人性化的 AI,却可以使本来充满定数的关卡,变得更有动态性,使玩家每次在游玩同一个关卡时,都会产生全新的体验。

例如,在某个游戏中,玩家也许要拯救某个注定会死亡的 NPC,但由于 AI” 自主性 ” 的存在,每次游戏,NPC 的告别方式、原因都不尽相同。

有时可能是在冒险中英勇牺牲,有时可能会因愚蠢的意外而身亡,让玩家感受到既定命运下的无尽变奏。

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从游戏特性上来看,最有可能在 AI 时代出类拔萃的团队,或许是那些在交互式叙事游戏、开放世界游戏,以及角色扮演游戏中积累了丰富经验的制作组。

因为在这样的游戏中,团队需要在保持故事连贯性的同时,给予玩家一定选择和行动的自由,从而创造出既可控又自由的游戏环境。

换言之,AI 之于游戏,虽然是一把利刃,但是否能用好,终归还得看游戏类型、团队,以及相应的设计理念。

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