近日，嘉程创业流水席第220席【探讨AI游戏2024最新趋势】，邀请了喵吉托游戏公司创始人Jesse分享，主题是《AI能为游戏带来些什么?》。

我是Jesse，来自喵吉托工作室。今天，我想和大家分享喵吉托工作室在AI游戏领域的经验和观点。

我之前在字节跳动参与过AI和游戏的尝试与结合，也进行过AI研究工作。目前，我在AI原生游戏领域创业，《言灵计划》是我们的产品之一，它可以用AI生成宠物，并允许玩家带着宠物生活、冒险、战斗。

首先，简单介绍AI技术在游戏产业中的演进。

• 最初，AI以传统决策树为核心，这仍然是目前最佳和主流的方法。大多数的此类游戏，包括比较火的《艾尔登法环》《GTA》里的NPC等内容都是用传统的决策树制作，即便如此，也可以呈现丰富的表达。例如，《上古卷轴5》呈现了复杂的故事性，为玩家所津津乐道。这也是游戏行业中最主流的AI应用方式。

• 第二种方式是强化学习。强化学习作为一种新兴技术，在OpenAI Five、AlphaGO等领域取得突破后，逐渐受到人们的关注。这一技术让人们觉得AI能够战胜人类，它们在围棋、《Dota2》《星际争霸》等游戏中，都表现出了高于常人，甚至等同于顶尖人类的水准。

• 再往下一步，LLM（大语言模型）给游戏行业带来了很多变化和可能性，堪称科技行业备受关注和称赞的技术盛宴。

我个人是强化学习出身。为什么强化学习能够比早期传统机器学习AI带来更强的技术能力？因为它能够持续与环境互动并通过试错进行学习，有朝一日达到超过人类的水平。其中，最重要的原因是AI可以无限次地训练学习，使用时间远远超过人类。例如，AlphaGO在机器时间内可能已经训练了上亿小时，达到了非常顶尖的水平。同样，LLM也采用了大量强化学习训练来保证它的表现能够达到令人满意的水准。

接下来，我将从最近的案例切入，简单介绍 AI技术在游戏设计中的应用。

首先是角色行为与决策AI化。最近，英伟达在做AI NPC方面的尝试，它允许玩家与NPC通过屏幕互相对话，能达到自然拟真的状态。在今年的GDC（Game Developers Conference）上，我在英伟达展台亲自体验了该产品，感受到了非常强的沉浸感，与传统游戏体验完全不同。因此，我很期待未来AI在角色行为和决策方面的能力提升，能够真正地让游戏产生体验方面的变化。

另外，AI也可以在环境和场景当中产生更多的可能性。比如，上面这些图片都是AI生成的环境和场景，运用了包括波函数坍缩在内的动态生成技术，这使得图片的效果自然而富有多样性。

此外，AI还可以用于游戏难度的调整。在字节工作过程中，我参与了一个类似于腾讯“绝悟”的项目，它是一个MOBA游戏，玩家可以使用AI扮演游戏中的英雄，并控制英雄的强度。我们使用强化学习来训练，并通过动态调整难度来确保英雄既拟人化又不会过于强大，从而为玩家提供良好的心流体验。

接下来，简单谈谈AI会对玩家体验方面会产生怎样的影响，最核心的影响是情感价值的提升。

AI在体验上的升级和优化都源于情感。例如，在CYOA游戏中，玩家可以选择任何冒险，所有冒险都由AI生成，因此玩家可以在游戏里获得自由的情感感受。

目前市场上最优秀的游戏作品通常具有极高的自由度。无论是前段时间非常火的塞尔达系列，比如《塞尔达传说：旷野之息》《塞尔达传说：王国之泪》，以及《博德之门》等游戏，它们令人喜爱的点都在于此。在《塞尔达传说：王国之泪》中，玩家可以通过构建各种机械模块做出载具、机械装置等，自由度极高，这是非常有趣的体验。在《博德之门》中，玩家同样能使用各种方式完成任务，真正地达到了类似“跑团”的体验。

AI的加成能够进一步增强玩家在游戏自由度方面的选择。近期，许多游戏在AI跑团、AI剧本等方面进行了创新，比传统游戏提供了更大的选择自由度。

此外，AI还能在创造性上带来“Eureka！Moment”（啊哈！时刻），玩家可以想到非常有意思的点子并尝试，从而解决当前的挑战和问题。这往往需要玩家Jump out of the box，传统游戏通常提供固定的谜题解法，而AI游戏则可能有多种解决路径。

比如，《Yandere Girlfriend》提供了极高的自由度，这让它成为最受人喜爱的AI游戏之一。

接下来讨论两个非常经典的Case：

《Suck Up!》是一款角色扮演向喜剧游戏，其核心玩法围绕着欺骗和说服展开。玩家扮演吸血鬼，乔装扮演不同的角色，如快递员、律师、医生，并利用乔装角色的信息欺骗和说服对方，不断尝试吸取小镇里各个角色的血。

这款游戏的最大亮点在于它结合了“杀手47”的换装玩法，增加了游戏的策略性和乐趣。虽然AI游戏通常很有趣，但往往存在重复度较高的问题，而《Suck Up!》通过换装的玩法，大幅降低了游戏的重复度。每次换装后，玩家都会想出新的欺骗手法来说服下一个受害者，这让游戏充满了新鲜感。

此外，《Suck Up!》的游戏包装也非常有趣。提到吸血鬼，玩家很难将它与搞笑游戏联系起来，而游戏以“杀手47”为背景，但选择了吸血鬼题材，这些因素吸引了大量玩家的注意。最近，它推出了有趣的“分手玩法”，这一玩法要求玩家通过对话说服NPC离开她的男友。总体来说，《Suck Up!》在玩法和设计上做出了许多有趣的设计。

这个案例的最大亮点在于《Suck Up!》能够为玩家提供丰富的情绪价值。在说服NPC时，玩家可以感受到强烈的成就感，并且在尝试不同方式说服NPC时，成就感会逐渐增加。此外，《Suck Up!》整体氛围烘托得非常具有戏剧感，玩家可以深入沉浸在游戏中，做出反常规、有趣且在现实生活中难以实现的事情。

另外，《Yandere Girlfriend》（AI病娇女友）也是一个在全网流量和关注度非常高的AI游戏。它的玩法主要是解密和角色扮演，玩家需要扮演角色，面对“病娇”“女巫”等角色并逃出生天。完成逃生目标有多种方式，最核心的方式是与NPC交互，通过说服、欺骗或其他方式让NPC开门。

相比传统游戏，它的最大亮点在于多样性，即“Eureka！瞬间”。这款游戏鼓励玩家想出新的解决方案来完成挑战。玩家想到有趣的方案时，往往会分享到视频平台上，其他玩家也喜欢观看，因此，AI游戏具有非常高的关注度和视频观看量，这也是一种很好的市场传播方式。

此外，《Yandere Girlfriend》本身也采用了AI病娇娘的世界观，在人物行为上产生了极大的反差。病娇娘非常爱男主，但她也会用非常残暴的方式对待男主。因此，这个游戏提供了深度的角色扮演体验和故事的沉浸感，给玩家带来了很好的“Eureka！Moment”体验。

综合上述两个案例的分析，AI技术在情感层面对游戏产生了显著影响，提升了玩家体验感。因此，我认为 AI技术对游戏产业的长期影响包括：

• 首先，它将推动游戏形成一系列创新和独特的玩法，为玩家提供多元化的游戏选择，这些玩法往往基于玩家的情感模块而非纯粹的逻辑层面的选择。AI技术在情感层面为玩家带来不同的体验，尽管目前在逻辑层面还不能像规则一样给玩家确定性的体验，因为它本身仍然以概率模型为核心的输入输出功能。整体而言，它将在以偏情感为核心的玩法上带来更多的体验。

• 其次，AI技术能够根据玩家的需求和喜好生成不同的游戏内容，满足不同类型玩家的需求。这就是所谓的CYOA体验（自选历险体验），通过个性化 AI内容的实时生成，生产出符合不同玩家口味和需求的内容。之前的时代是以推荐为目标的时代，用户可能会根据推荐算法找到自己符合需求的游戏。相信在未来，UGC和AIGC将进一步提升产出质量，并结合玩家千人千面的需求喜好，最终能够产出符合玩家专属、真正符合玩家需求的游戏。

• 最后，AI技术还能促进玩家社区与AI、UGC之间的互动发展，增加游戏的社交性和可玩性。AI和UGC往往紧密相连，很多UGC用户会使用AI更好地实现资产、虚拟人物的设计，这往往能产生一系列良性互动。Character.ai以及其他类游戏产品也有很好的社区粘性和长足发展。

席友：AI游戏出现之后，很多人关注UGC、玩家自创，Steam创新工坊里也有大量活跃用户，沉淀了一些有价值的内容。AI游戏一方面降低了内容门槛，另外一方面生产内容陡然变多但消费价值不高，会出现这种情况吗？

Jesse：作为新兴技术，AI技术本身需要一定的学习门槛，并非所有人都能快速掌握并用于生成高质量内容。例如，Prompt Engineering需要长线学习，才能使用最佳模型获得满意的结果。因此，AI工具是仁者见仁，智者见智，如果用户对AI技术不熟悉，可能无法生成高质量产品。但是，如果玩家能够真正理解和运用AI技术，他们往往能产出优质产品，这些UGC产品往往比之前没有AI技术加成的PGC产品更加优质。

因此，我认为AI技术大大拓宽了UGC行业的上限，但由于技术门槛较高，行业的下限也被拉低了。对于用户来说，他们可以更简单、更快速地生产UGC产品，但可能会出现质量参差不齐的情况。如果官方愿意筛选并推广最优质的AIGC和UGC产品给用户，行业将呈现更加良性的生态。

席友：目前市场上有一些支持端侧模型的原生游戏，未来端侧模型优先还是云服务优先？

Jesse：有一些游戏使用端侧模型。例如，《AI Roguelite》已经在Steam上线，它是一款专门支持端测的游戏，没有接任何线上API服务，完全靠本地的显卡运行。目前游戏体验相对一般，因为它不要求用户拥有高性能的显卡。我们最近进行了一项调研，测试了20系列显卡的性能，目前只能跑到7b左右。

因此，第一，端侧模型在模型准确度上与顶级模型如ChatGPT存在差距；第二，它会存在inference的问题；第三，端侧模型需要加载到电脑或显卡上一个大型模型，这可能会占用显存，诱发崩溃。

整体来说，端侧模型不是主流选择，而云端模型价格越来越低。随着云端模型成本降低，未来可能会与5G网络价格持平。因此，我认为，在长期内，云端模型会是更主流的AI游戏方案。

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