.png)
1
人工智能拥有颠覆游戏产业的潜力。
撰文：dailyai
编译：MetaverseHub
多年来，游戏产业似乎是一个势不可挡的「巨无霸」，随着游戏内容的不断丰富和移动游戏的蓬勃发展，游戏收入也不断攀升。
然而，随着时间进入 2020 年代中期，越来越多的迹象表明，游戏产业正在步入低谷。
在经历了 2020 年和 2021 年疫情引发的短暂繁荣之后，全球游戏收入在 2022 年出现下滑。根据 Newzoo 的数据，2023 年全球游戏收入仅增长 0.5%，全球游戏市场规模约 1840 亿美元。
尽管这一数字仍然令人印象深刻，但与业界期待的两位数百分比增长相去甚远。
在北美和欧洲等成熟市场，增长放缓的趋势更为明显，主机和手机游戏等关键领域已接近饱和。曾一度推动行业持续增长的移动游戏收入实际上在 2022 年出现了下滑，现在才开始趋于稳定。
然而，收入停滞只是问题的一部分。即使增长放缓，开发顶级 3A 游戏的成本也在继续飙升。
《使命召唤》（Call of Duty）和《侠盗猎车手》（Grand Theft Auto）等著名游戏的预算现在通常都超过 3 亿美元。有些作品的开发和营销成本加起来接近 6.6 亿美元，这个惊人的数字在十年前是不可想象的。
这些不断膨胀的预算迫使电影公司不得不稳扎稳打，严重依赖已有的特许经营权和成熟的模式，而不是一味地尝试。创新正在退居其次。
还有证据表明，人们对游戏的喜爱程度已大不如前，对游戏的评价从 2014 年的 3.4/5 降至 2021 年的 2.9/5。
就连最新的《使命召唤》和《FIFA》游戏的热度似乎也在减弱。虽然近期我们见证了一些历史性的游戏发布，例如《艾尔登法环》，但它的制作耗时约五年，成本超过 2 亿美元。这几乎是一代人才能遇到一次的游戏作品，而不是像 2020 年以前每年都有佳作发布。
资金紧张造成的人员缩减也越来越难以忽视。裁员速度正在加快，仅在 2023 年就有 30 多个工作室的 10,500 多名游戏开发人员失业。
与此同时，随着工人们对长期困扰游戏开发的臭名昭著的「紧缩文化」的反击，该行业正在努力应对日益高涨的劳工行动主义浪潮。
在 3A 级工作室关系紧张的情况下，独立开发者正在对游戏产业产生更大的影响——这是对主流游戏开发的有力反击。
2024 年，独立游戏占据了 Steam 最高收入排行榜前十名中的五个席位。
例如，《幻兽帕鲁》（预算 675 万美元，销量 2500 万套）和《雾锁王国》等游戏引起了玩家的共鸣，展示了独立游戏与 3A 级游戏一样取得商业成功的潜力。
独立游戏的人气飙升是大趋势的一部分，Steam 上独立游戏的市场份额将从 2018 年的 25% 增长到 2024 年的 43%。
即使在《博德之门 3》和《蜘蛛侠 2》等备受期待的 3A 级游戏发售的 2023 年，独立游戏的收入也保持稳定，这表明这些游戏的受众在不断壮大。
独立游戏的崛起反映出一些玩家对新奇体验和创意风险的兴趣越来越大。3A 级游戏的开发通常专注于成熟的特许经营和成熟的模式，而独立开发者则会突破界限，尝试新的想法。
与此同时，Unity 和虚幻引擎等工具使高品质游戏的开发变得更加容易，而 Steam 等数字市场则提供了一个寻找受众的绝佳平台。
许多独立游戏通过病毒式社交媒体营销获得了成功，超越了大型工作室的传统营销策略。
在这一势头的基础上，人工智能（AI）有望进一步打破游戏行业的力量平衡，重新定义游戏开发的创造力本质。
通过自动化和简化设计与创作流程，AI 将进一步创造公平的竞争环境，让小型团队甚至没有专业技术知识的个人也能创造出具有竞争力的游戏体验。
人工智能颠覆游戏的潜力已被讨论了几十年，但这一前景不再只是理论上的。
最近的一些突破，如谷歌的 GameNGen 和 DeepMind 的 Genie，让我们看到了人工智能驱动游戏设计的未来。
GameNGen 可以实时生成完全可玩的经典游戏关卡，如 DOOM，而 Genie 则可以通过简单的图像或文字提示，创造出交互式 2D 环境。
这些突破是 AI 驱动游戏创新的长期趋势的一部分，尽管这个行业还很年轻。
这一历程始于早期的里程碑，如 IBM 的「深蓝」（DeepBlue），它在 1997 年击败了著名的国际象棋世界冠军 Garry Kasparov。
深蓝的胜利是一个具有里程碑意义的时刻，它展示了人工智能在基于规则的战略挑战中表现出色的潜力。
时间快进到 2016 年，我们看到谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 实现了又一次重大飞跃。这个人工智能系统掌握了中国古老的围棋，围棋以其巨大的复杂性和对直觉的依赖而闻名。
通过以 4-1 的比分击败世界冠军李世石，AlphaGo 向世人展示了人工智能可以应对那些曾被认为是人类智慧专属的领域。
就在 2018 年，研究人员 David Ha 和 Jürgen Schmidhuber 发表了《世界模型》（World Models）一书，展示了人工智能如何通过建立游戏世界的内部模型来学习玩视频游戏。
一年后，DeepMind 的 Alpha Star 展示了强化学习的威力，它掌握了复杂的策略游戏《星际争霸 II》，甚至能与顶级人类玩家一较高下。
GameNGen 代表了当今这一领域的最前沿，它接受了《毁灭战士》实际游戏片段的训练，从而将游戏的机制、关卡设计和美学内化于心。
然后，GameNGen 利用这些知识即时生成新颖的关卡，并将布局和游戏流程连贯起来。
相反，Genie 则使用基础模型，根据草图或描述等更自由的输入生成交互式环境。通过对各种游戏流派和视觉风格的训练，精灵可以适应各种美学风格来创建内容。
在幕后，这些人工智能系统由深度神经网络驱动，而深度神经网络本身正在成为游戏引擎，能够从零开始生成完整的、可玩的体验。
从根本上说，游戏世界是在人工智能系统内部创建的，不是通过传统的编程技术，而是由学习了游戏设计规则、模式和结构的深度神经网络创建的。
由于游戏世界是由神经网络生成的，因此它有可能比传统的游戏环境更具动态性和响应性。生成世界的网络本身也可以用来模拟 NPC 行为、即时调整难度，甚至根据玩家的操作实时重塑环境。
有了 AI 来处理世界构建和关卡设计的繁重工作，乐观的说法是，开发人员将可以专注于更高层次的创意决策，如创作艺术、概念和故事情节。
虽然工作岗位将面临风险，但人工智能必将成为游戏行业正在寻求的重大提升。
当这些人工智能工具直接掌握在玩家手中时，真正的革命才会开始。
想象一下，在这个世界上，玩家只需几个简单的提示，就能想象出游戏的名称，然后立即跳入游戏开始游戏。
比如想要将《赛博朋克 2077》中霓虹闪烁的城市景观与《毁灭战士永恒》中狂热的战斗结合起来，只需向 AI 模型描述一下，想法就会变成现实。
这是未来几十年的愿景，但在不久的将来，人工智能将使玩家能够根据自己的独特喜好创建和定制更简单的游戏。
例如，玩家可以使用 AI 工具创建一款平台游戏，在游戏中定义主角的能力、面对的敌人类型以及穿越环境的风格。玩家也可以创建一款解谜游戏，设定难度曲线、视觉主题，甚至遇到的谜题类型。
游戏产业不再局限于专业游戏设计师的创意指导，而是可以由数百万玩家的集体创意投入来塑造。
此外，随着人工智能游戏创作工具变得越来越复杂，它们还能造就新一代的「专业玩家」游戏创作者，这模糊了消费者和创作者之间的界限。
这种自下而上、民主化的游戏创作方式可以从根本上改变游戏产业的权力格局。我们将看到一个更加多元化、以玩家为中心的游戏生态系统的出现，而不是由少数大型工作室主导游戏类型的自上而下的模式。
为创作和策划提供 AI 工具的平台将促进技术方面的发展，从用户生成的内容销售中抽成，或对使用高级功能收费。
当然，实现这一行业愿景并非没有巨大挑战。内容管理、知识产权、工作岗位转移和收入分成等问题都需要面对。
不过，车轮已经启动。随着技术的不断发展，我们有望看到越来越多的人工智能协助游戏开发，并且从根本上重塑游戏的可能性。
.png)
