以下文章來源于網易雷火UX用戶體驗中心 ，作者雷火UX

　　GPT又火了一遍！近日，OpenAI向全球發布了大規模語言訓練模型GPT的全面進化版GPT-4。它也被稱為史上最強訓練模型，能通過微積分考試，甚至能完成律師職業資格證考試。許多人又開始擔心，AI在多個行業的人工替代浪潮又向前席卷了一大步。

　　從2015年馬斯克用10億美元發起非盈利AI研究項目，到2022年底OpenAI發布GPT-3的衍生産品ChatGPT在5天内吸引超過100萬用戶，再到今天GPT-4的革命性發布，很多人早已開始擁抱人工智能的急速發展，并對搜索引擎甚至是一些外包性創意工作産生了很大的擔憂。

　　GPT-4不僅能夠讀取文本，現在已經可以将圖片作為輸入進行解讀和回答了。而據OpenAI的官方消息，它還具有比ChatGPT高出很多的回答準确性。

　　（GPT-4讀取圖片，并找出了其中反常識的存在）

　　寫代碼，修bug，處理Excel文檔，創作音樂，生成遊戲劇情文本，甚至直接開發小遊戲，ChatGPT等生成式AI也被許多人認為将在未來大範圍影響娛樂産業。Web 3領域知名投資公司a16z還稱，“遊戲開發”可能會成為娛樂行業内，生成式AI影響最大的領域。

　　（來源：a16z）

　　一、GPT和AIGC在創意領域的潛在應用

　　美術資源生成

　　在紅杉資本合夥人撰寫的文章 Generative AI: A Creative New World中，作者曾表示，AIGC在遊戲行業的應用場景可能是生成型内容的重要方向。最為直觀的就是遊戲美術和AIGC内容的關聯性。有投資公司曾研究AI和娛樂行業的發展後指出，AIGC可能會為一些遊戲公司的美術資源生成帶來效率提升的同時，讓制作成本大幅降低。以往需要數天乃至數周時間做出的一副原畫作品或者是營銷向設計作品，能通過AIGC的手段在幾分鐘内通通搞定。

　　（來源：紅杉資本 Generative AI: A Creative New World）

　　不過，遊戲行業的大多數産品對美術資源的要求非常高，特别是在藝術指導的前提下，需要美術風格的統一，同時注重各類細節的表達，以及作品中的各素材聯系的合理性和邏輯性，像Midjourney這類的繪畫類AIGC平台的發展，短期内對于遊戲美術資源的替代性并不會那麼強。但是，根據遊戲原畫師的說法，AI繪畫能在遊戲美術設計師的前期創意和構思階段提供不少的輔助，幫助原畫師在尋找設計靈感的階段做出創意參考。

　　遊戲劇情生成

　　Cyber Manufacture曾發布過AIGC引擎Quantum Engine，支持用戶在裡面用自己的語言實時地生成各種不同劇情，這意味着通過未來的AI工具，遊戲可能可以實現千人千面的劇情體驗，感受極為不同的遊戲走向和結局，甚至可以在遊戲内展開一直延續的劇情互動。結合開發者的人工控制，這項功能被一些人認為可以為文案和劇情創作提供更多不一樣的可能性。

　　遊戲關卡設計/遊戲編寫

　　遊戲一直被當做用于訓練AI模型的場所，但目前這一形式可能發生了一些變化。利用這類AI工具，有人發現了一種使用大型語言模型生成遊戲關卡的方法，這為生成式AI影響遊戲設計打開了又一扇大門。在近期發表的一篇論文MarioGPT: Open-Ended Text2Level Generation through Large Language Models中，研究人員詳細介紹了一種使用GPT-2為馬裡奧和索尼克等舊平台遊戲生成遊戲關卡的方法，而且可以通過文本提示提供“可控級别的生成”。

　　此外，随着今日GPT4的重磅推出，設計師Pietro Schirano測試了這一工具的遊戲編寫能力，僅用60秒就編寫出了經典小遊戲《Pong》。他還表示，此前GPT-3.5需要人類輔助代碼實現或者bug的修改，但GPT-4已經可以直接獨立完成編寫。

　　遊戲内對話程序/NPC系統

　　雖然随着ChatGPT2022年底的大火才将這一類AI工具帶到大衆視野，但是類似的AIGC技術已在遊戲行業有所運用和實踐。知名遊戲廠商R星在旗下遊戲《GTA5》和《荒野大镖客2》中就将AIGC技術運用到NPC系統和人物建模等方面；《逆水寒手遊》官方也表示已經在遊戲中實裝了“完全由AI驅動的高智能NPC”，這些NPC能和玩家自由對話，并且基于對話内容，自主給出有邏輯的行為反饋。

　　人工智能的進步和更多AIGC技術在遊戲開發流程中的接入，或将帶來一個玩家與NPC互動的新時代，并進一步提升遊戲的沉浸感。通過賦予NPC無腳本的對話能力，以及使用多模态行為賦予其個人性格，玩家與NPC之間的交互不再是設定好的、完全流程式的，而是一種自由度極高的、更深度而立體的沉浸式體驗。

　　二、用GPT制作遊戲

　　作為能寫代碼的生成型AI，ChatGPT其實有能力為用戶創造一些簡單的小型遊戲，還能把遊戲玩法生成背後的代碼直接提供給你。

　　外國玩家Daniel就用ChatGPT“開發”了一款數字解謎遊戲Sumplete，它還制定了其中的所有規則，放出了遊戲背後的代碼，引發了小範圍的讨論。遊戲會給到玩家一系列的網格狀數字，每一行和每一列的邊上都會有一個目标數，玩家需要删除各行和列裡面的某些數字，使得剩下的數字加總起來的和與各行、列邊上的數字相等。

　　但是這個遊戲有一個緻命的問題：它并不是一個全新的産品。

　　安卓應用商店裡面的遊戲Summer和ChatGPT開發的這個遊戲Sumplete非常類似，前者首發于2020年，規則上兩者可以說是一模一樣。它的理念也非常接近網頁遊戲Kakuros，都是用“行和列上的數字分别加總得到一個總和”的玩法進行設計和開發的。

　　（遊戲Summer的界面）

　　Daniel在用ChatGPT“開發”了Sumplete之後，他說自己對AI能夠以如此快的速度設計出一個遊戲感到非常震驚；但同時他也提出，“我最大的擔憂其實是ChatGPT非常自信地稱自己創作的遊戲是出自一個全新的想法。我比較認同的是，ChatGPT可以說自己受到xxx遊戲的啟發，如果它能在回答中放出一些數據源或者是關于這個想法的詳細解釋就更好了”。

　　随後，為驗證ChatGPT的“遊戲創作能力”，又有一位叫Giovanni的用戶和他進行了新對話：“你能給一個叫做Sumplete的遊戲寫一下代碼嗎？”ChatGPT立刻給出了和Daniel之前請它創作的Sumplete規則完全一樣的代碼，令人震驚。但是問題在于，Giovanni在這次新的對話中并沒有給出關于Sumplete玩法、規則等的任何信息，而這次，ChatGPT對此前的回答進行了一次“自我抄襲”。

　　三、GPT可能存在的局限

　　可信度問題

　　體驗過ChatGPT的人知道，在和它剛開始進行對話的時候，會被它的“淵博學識”和“計算能力”震撼到。但随着對話量的增加和一些含有更多信息量、更難的問題的提出，ChatGPT還是容易“一本正經地胡說八道”，這仍然是最亟待解決的問題。許多人工智能在效率上、信息處理量上具有很大的優勢，但是可靠性及可信度仍存在很多瑕疵。

　　（來源：httstrong>

　　随着GPT-4的發布，雖然OpenAI仍沒有公開太多的技術細節，但他們在一份文件中對GPT-4背後的貢獻者名單進行了披露。可以看出，從模型的預訓練，計算機視覺，長文本，到強化學習，安全工程等各個方面，這個生成式AI後面的開發團隊人員龐大。OpenAI在裡面同時提到了不少安全工程師的名字，涉及信任與安全政策、安全工程、安全監測及響應等細分領域。這也從側面體現了它們在這半年來對于GPT安全性方面所做出的努力，試圖彌補過往版本的一些缺陷和漏洞。

　　結 語

　　GPT很強，對很多領域來說也是巨大的進步，當然它在遊戲研發領域的應用還有待驗證。而對于遊戲行業而言，運用AI技術從文本生成、NPC對話、bug修改、作弊監測、用戶支持等多方面來輔助遊戲開發，推動玩家體驗的持續提升，或将成為未來的一大趨勢。

　　在面對新技術時一切以用戶需求為基礎，以辯證視角看待其應用及成果，并保持創意行業的初心以及對流行趨勢的密切跟蹤，或許是我們應該時刻秉持的一種态度。

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