依靠GPT-3.5大型语言模型的ChatGPT，于2022年11月底面世后激起千层浪，令生成式AI热潮席卷全球。短短4个月后，AI研究实验室OpenAI于2023年3月14日发布第四代模型「GPT-4」，并将其实装在ChatGPT，同时开放了GPT-4的API。这让AIGC的话题更加火爆，也让AIGC在游戏领域的应用前景更加看好。 GPT-4之所以引发热议，是因为这一新的AI工具展现出高级推理能力，在专业学科的测试中获得高分；可以处理复杂指令，可以同时处理视觉与文本输入，例如给GPT-4提供图像并且问关于图像的问题，其可以在分析图像，并且回答问题。甚至可以“理解”人类的笑话。根据一些用户的分享，GPT-4可以根据指令做出游戏。GPT-4展现出的强大功能让业内人士震惊。依靠强大的AI将会给游戏行业带来哪些影响？下面将介绍AIGC的应用及未来发展趋势。 一、什么是AIGC？ AIGC是指AI-Generated Content，人工智能生成内容。AIGC是相对于过去的PGC、UGC、AIUGC而提出的。 从狭义的角度，可以将生产内容的方式分为 4 个阶段: 专业创作(PGC)：相较UGC而言，更加专业。PGC的创作主体，是拥有专业知识、拥有内容相关领域资质的、拥有一定权威的舆论领袖。如果说UGC是一般用户，那么PGC是专业用户。这是PGC&UGC二者的区别。 用户创作(UGC)：UGC的主体，是一般用户，即某平台的一般用户创造的内容。 AI 辅助用户创作(AIUGC) AI 创作(AIGC) 过去的传统AI偏向于分析能力，基于已有内容；现在的AI基于训练数据和生成算法模型，可以自主生成各种形式的内容和数据，包括文本、图像、视频、代码、3D内容或者几种媒介类型转换组合形成的“多模态内容”。生成算法、预训练模型、多模态等AI技术累积融合，以及深度模型方面的技术创新，共同催生了AIGC的大爆发。 这种以低成本甚至 0 成本生产、分发内容的方式，将重塑，如:社交媒体、游戏、广告、平面设计、产品设计、营销甚至代码等各个需要人类知识创造的行业。近期刷爆网络的 ChatGPT 就是文字内容 AIGC 典型案例。AIGC突破内容生成产能和质量约束，应用广泛，市场规模将会大幅扩大。 二、AIGC可以应用的领域 AIGC 作为当前新型的内容生产方式，目前已在影视、传媒、电商、C端娱乐规模应用，游戏领域逐步应用，金融、工业、医疗、法律、设计等专业领域还在持续拓展。 三、AIGC在游戏中的应用 AI应用于游戏产业的全链路 AIGC已经开始被用于游戏领域，可以说可以应用在游戏领域的各个环节。包括游戏前的美术设计、内容设计和测试，及游戏中的体验优化、运营优化，还有可以应用在游戏竞技领域。例如腾讯AI Lab则在游戏产业全链路中进行研究与应用。 资料来源：量子位《AIGC/AI生成内容》 AI用于游戏营销买量 AI也被用于买量投放，从买量素材制作，到投放效果分析，再到买量投放执行的整个流程，AI都可以提高效率和质量，且能实现降本增效。以三七互娱的AI投放系统为例，通过海量数据训练出的机器学习模型，无需人工，在使用素材、投放人群、投放账号、竞价方式、投放时间等方面产生更优的选择。 资料来源：量子位《AIGC/AI生成内容》 AI用于各类游戏资产的生成 AIGC不同的功能在游戏中的具体应用上，可以应用在剧情设计、角色设计、配音和音乐、美术原画设计、游戏动画、3D模型、地图编辑器等，可以生成各类游戏资产。尤其是在元宇宙的创建上具有很大的想象空间。 资料来源：浙商证券 以AI生成图像公司Scenario为例，Scenario是首个商用的AI生成游戏资产平台，该平台可以通过用户输入的文本和参考图像进行AI模型训练，从而根据输入的文字和参考图片创造出达到游戏生产标准的游戏资产。 资料来源：Scenario官网、浙商证券 AI用于游戏体验优化 AIGC被用于优化游戏体验，主要包括智能NPC对话及交互、加持故事剧情、反作弊及AI托管、语言翻译等。目前国内具有代表性的应用案例是网易在《逆水寒》中应用了智能NPC系统，《逆水寒》手游是要打造“万物皆可交互”的自由开放世界，而智能NPC是其中重要的一环，也就是在游戏中实装“游戏GPT”，游戏中400多名NPC都加载了网易伏羲人工智能实验室的AI引擎，有独立的性格特点和行为模式。智能 NPC 相比以往的游戏 NPC，玩家和 NPC 的交流交互不再是设定好的、流程式的，而是自由度极高、完全开放的。例如，在两个女NPC正在讨论与夫君相隔千里的话题时，玩家输入“异地恋是没有未来的”，触发NPC放弃异地恋的相关对话。 资料来源：浙商证券...

作者：卫 中 过去的几天里，人工智能大模型给游戏产业界带来的冲击，或许不亚于《黑神话：悟空》给玩家群体带来的震撼。谷歌技术团队发布了名为GameNGen（英文读音“game engine”，游戏引擎）的神经模型驱动游戏引擎，对游戏开发的模式进行了重大革新；而腾讯魔方工作室群发布的F.A.C.U.L.（“首个能理解人类语言的AI伙伴”首字母缩写）又为AI在游戏产业的应用上探索出一条新路。 此前中科院发布的《探寻AI创新之路——游戏科技与人工智能创新发展报告》指出：游戏科技是驱动人工智能领域获得突破性发展的重要因素之一。厦门大学哲学系系主任朱菁教授认为，游戏和人工智能相伴相生，电子游戏为人工智能发展提供“加速器”。 开启AI的“金手指”，降低游戏开发门槛 用谷歌技术团队的话，对GameNGen的产品特性或许比较难以理解：GameNGen能够在复杂环境中，实现高质量的长轨迹实时交互。但好在已经有业内人士套用广告词通俗易懂地进行了比喻：“GameNGen不生产游戏，而是游戏的搬运工。”这句开玩笑的话虽不准确，但说出了GameNGen与以往游戏开发的重要区别。 传统的游戏开发需要程序员写出大量代码，但GameNGen的思路是训练一个强化学习算法，再把训练过程中收集到的大量数据训练出另一个扩散模型。例如1993年发布的《毁灭战士》（Doom）是一款经典的第一人称视角射击游戏，玩家需要在地图上移动，射击冒出来的各种怪物，还有开门关门等与场景交互的动作。以往制作这样一款游戏是个“从0到1”的过程，但GameNGen是“从1到另一个1”的过程：通过对《毁灭战士》海量游戏数据的收集和训练，学会了根据过去的画面以及玩家的操作来预测生成下一个画面。 这种跳过游戏内的数据运算，而是直接预测下一帧画面的“投机取巧”对于游戏产业十分具有颠覆性。尤其是对于很多小型游戏工作室和个人游戏开发者来说，不再需要耗时耗力的程序开发、美工制作以及硬件适配，因此会显著减少开发时间和成本，降低游戏制作的门槛。能够创造出从前难以想象的复杂互动体验，还为全新的游戏类型打开了大门。游戏的环境、叙事和机制都可以根据玩家的行为动态发展，重塑游戏格局，推动行业从热门游戏为中心的模式转向更多样化的生态系统。复旦大学中文系教授严锋在微博上对于GameNGen有更大胆的遐想：“如果把世界上所有的文字、照片、视频作为训练材料，包括网络图片、地图街景、摄像头存档，那我们会不会生成一个现实镜像，在那里可以随时去任何一个地方，任何一天。” 越来越强大的AI角色，惊喜之余也有忧虑 国外的人工智能发展迅速，国内前沿科技在游戏领域的应用也不遑多让。不久前的科隆游戏展上，腾讯魔方工作室群发布F.A.C.U.L.，目标是为了让游戏内的AI角色能够更好地理解玩家的命令，让玩家获得更真实的体验感。 玩家大喊一声“掩护”，AI队友迅速找到掩体并向敌人猛烈开火；玩家交代一声“从左边包抄上去”，AI队友绕到敌人的侧方开始射击。在实际演示中，通过F.A.C.U.L.赋能的AI角色展示了出色的执行能力，如按玩家指示搜查指定区域、报告敌情以及协调作战计划。相比以往“呆头呆脑”的友军，该技术生成的AI角色不仅“技术在线”，甚至可以聊天互动，如与队友庆祝胜利或是安慰处于劣势的玩家。“感觉比我双排的队友更可靠。”一位网友发出感慨。 不过，尽管AI对游戏产业的赋能令人振奋，但新技术引发的一系列隐忧无法回避。例如GameNGen并不会原创一款新游戏，而是对已有的游戏进行二度开发，那么其中的侵权纠纷如何处理？长此以往对原创游戏是否存在劣币驱逐良币？还有类似F.A.C.U.L.这样“越来越像人”的AI技术的确给玩家带来更好的体验感，但会否导致玩家更容易沉迷于网络世界、脱离现实世界？（卫 中） 来源： 文汇报