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來源/a16z

編譯/Nick

早期關(guān)于游戲中的生成式 AI 革命的討論主要集中在AI工具如何提高游戲創(chuàng)作者的效率，使得游戲的制作速度比以前更快、規(guī)模更大。從長遠來看，我們認為，AI 不僅能改變創(chuàng)造游戲的方式，還能改變游戲本身的性質(zhì)。

一直以來，AI 都在助推產(chǎn)生新形式的游戲。從《Rogue》的程序生成地下城（1980 年）到《半條命》的有限狀態(tài)機（1998 年），再到《Left 4 Dead》的AI游戲總監(jiān)（2008 年）。最近，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進步使計算機能夠根據(jù)用戶提示和大數(shù)據(jù)集生成新內(nèi)容，這進一步改變了游戲規(guī)則。

雖然還在早期，但我們已經(jīng)看到了一些有趣的AI驅(qū)動的游戲領(lǐng)域，包括生成式智能體、個性化、AI敘事、動態(tài)世界和AI副駕駛。如果取得成功，這些系統(tǒng)可以結(jié)合在一起，創(chuàng)造出新興的AI游戲，這些游戲能夠留住一堆忠實的玩家。

生成式智能體

模擬游戲于 1989 年由 Maxis 的 SimCity 開創(chuàng)，玩家可以在游戲中建造和管理虛擬城市。如今，最流行的模擬游戲是《模擬人生》，全球有超過 7000 萬玩家在游戲中管理被稱為 "模擬人 "的虛擬人，讓他們過著自己的日常生活。設(shè)計師威爾·賴特 (Will Wright) 曾將《模擬人生》描述為“互動娃娃屋”。

生成式AI可以通過大型語言模型（LLM）驅(qū)動的新興社會行為，使得智能體更加逼真，從而大大推動了模擬游戲的發(fā)展。

今年早些時候，來自斯坦福大學(xué)和谷歌的一個研究團隊發(fā)表了一篇論文，介紹了如何將 LLM 應(yīng)用于游戲中的智能體。在博士生 Joon Sung Park 的帶領(lǐng)下，該研究團隊在一個像素藝術(shù)沙盒世界中加入了 25 個類似模擬人生的智能體，這些智能體的行為由 ChatGPT 和一種擴展 LLM 的架構(gòu)來使用自然語言存儲智能體經(jīng)驗的完整記錄，將這些記憶合成進入更高層次的反思，并動態(tài)檢索它們以規(guī)劃行為。

這些結(jié)果是對模擬游戲潛在未來的精彩預(yù)覽。從用戶指定的一個建議開始，即一名智能體想要舉辦情人節(jié)派對，智能體們獨立地分發(fā)派對邀請，建立新的友誼，互相邀請約會，并協(xié)調(diào)在兩天后準(zhǔn)時出席派對。

這種行為之所以成為可能，是因為 LLM 是在社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上訓(xùn)練出來的，因此它們的模型中包含了人類在各種社交環(huán)境中相互交談和行為的基本要素。而在模擬游戲這樣的互動數(shù)字環(huán)境中，這些反應(yīng)可以被觸發(fā)，從而創(chuàng)造出栩栩如生的行為。

從玩家的角度來看，最終結(jié)果是更身臨其境的游戲體驗。玩《模擬人生》或殖民地模擬游戲《RimWorld》的樂趣很大程度上來自于意想不到的事情的發(fā)生。有了社交網(wǎng)絡(luò)的智能體行為，我們可能會看到模擬游戲不僅展示出游戲設(shè)計師的想象力，還反映了人類社會的不可預(yù)測性。觀看這些模擬游戲可以像觀看下一代《楚門秀》一樣，給人們帶來無盡的娛樂，而這種娛樂方式是今天的預(yù)制電視或電影所無法實現(xiàn)的。

利用我們對 "玩偶之家 "游戲想象力的渴望，特工本身也可以個性化。玩家可以根據(jù)自己或虛構(gòu)的人物來設(shè)計一個理想的特工。《Ready Player Me》讓用戶可以通過自拍生成自己的 3D 頭像，并將頭像導(dǎo)入超過 9000 款游戲/應(yīng)用程序中。AI角色平臺 Character.ai、InWorld 和 Convai 可以創(chuàng)建具有自己的背景故事、個性和行為控制的自定義 NPC。

有了自然語言功能，我們與智能體互動的方式也得到了擴展。如今，開發(fā)人員可以使用 Eleven Labs 的文本轉(zhuǎn)語音模型為其智能體生成逼真的聲音。Convai 最近與英偉達合作推出了一個廣為人知的演示，其中玩家可以與AI拉面廚師 NPC 進行自然語音對話，并實時生成對話和匹配的面部表情。AI 伴侶應(yīng)用Replika已經(jīng)允許用戶通過語音、視頻和AR/VR與伴侶交談。未來，人們可以想象一款模擬游戲，玩家可以在旅途中通過電話或視頻聊天與他們的智能體保持聯(lián)系，然后回到電腦后點擊進入更身臨其境的游戲。

然而，在我們看到完全生成版的模擬人生之前，還有許多挑戰(zhàn)需要解決。LLM 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在固有偏差，這些偏差可能會反映在智能體行為中。全天候?qū)崟r服務(wù)游戲運行大規(guī)模模擬的成本在經(jīng)濟上可能并不可行，在 2 天內(nèi)運行 25 個智能體需要花費研究團隊數(shù)千美元的計算費用。將模型工作負載轉(zhuǎn)移到設(shè)備上的努力很有前景，但仍相對較早。我們可能還需要圍繞與智能體之間的準(zhǔn)社會關(guān)系制定新的規(guī)范。

但有一點是明確的，那就是目前對生成式智能體的需求巨大。在我們最近的調(diào)查中，61% 的游戲工作室計劃嘗試使用人工智能 NPC。我們認為，隨著智能體進入我們的日常社交領(lǐng)域，AI 伴侶很快就會變得司空見慣。模擬游戲提供了一個數(shù)字沙盒，我們可以在其中以有趣和不可預(yù)測的方式與我們喜愛的AI伴侶互動。從長遠來看，模擬游戲的性質(zhì)很可能會發(fā)生變化，這些智能體不僅僅是玩具，而是潛在的朋友、家人、同事、顧問甚至戀人。

個性化定制

個性化游戲的最終目標(biāo)是為每個玩家提供獨特的游戲體驗。例如，讓我們從角色創(chuàng)建開始——從最初的《龍與地下城》桌面游戲到 Mihoyo 的《原神》 ，幾乎所有角色扮演游戲（RPG）的支柱都是角色創(chuàng)建。大多數(shù) RPG 允許玩家從預(yù)設(shè)選項中選擇自定義外觀、性別、等級等。那么如何超越預(yù)設(shè)為每個玩家和游戲過程生成一個獨一無二的角色呢？將 LLM 與文本到圖像的擴散模型相結(jié)合的個性化角色構(gòu)建器可以實現(xiàn)這一點。

Spellbrush 的《Arrowmancer》是一款由該公司定制的基于 GAN 的動漫模型驅(qū)動的 RPG 游戲。在 Arrowmancer 中，玩家可以生成一整套獨特的動漫角色，包括美術(shù)和戰(zhàn)斗能力。這種個性化也是其貨幣化系統(tǒng)的一部分，玩家將 AI 創(chuàng)建的角色導(dǎo)入定制的 gacha 旗幟，在那里他們可以獲得重復(fù)的角色來加強他們的隊伍。

個性化還可以延伸到游戲中的物品。例如，AI可以幫助生成只有完成特定任務(wù)的玩家才能獲得的獨特武器和盔甲。Azra Games 建立了一個由人工智能驅(qū)動的資產(chǎn)流水線，可以快速構(gòu)思和生成大量的游戲內(nèi)物品和世界物品庫，為實現(xiàn)更多樣化的游戲體驗鋪平道路。著名的 AAA 級開發(fā)商動視暴雪建立了暴雪擴散（Blizzard Diffusion）系統(tǒng)，這是圖像生成器Stable Diffusion的翻版，可幫助生成各種角色和服裝的概念圖。

游戲中的文字和對話也可以進行個性化處理。世界中的標(biāo)志可以反映玩家獲得的某種頭銜或地位?？梢詫?NPC 設(shè)置為具有獨特個性的 LLM 智能體，并根據(jù)玩家的行為進行調(diào)整。例如，對話可以根據(jù)玩家過去與智能體的行為進行更改。我們已經(jīng)在一款 AAA 級游戲中看到了這一概念的成功實施，Monolith 的《魔多之影》中就有一個復(fù)仇系統(tǒng)，它可以根據(jù)玩家的行為為反派動態(tài)地創(chuàng)建有趣的背景故事。這些個性化元素使每次游戲體驗都獨一無二。

游戲發(fā)行商育碧（Ubisoft）最近披露了由 LLMs 支持的對話工具 Ghostwriter。如今，發(fā)行商使用該工具可以自動生成對話，幫助模擬玩家周圍的生活世界。

從玩家的角度來看，AI 增加了游戲的沉浸感和可玩性。在《天際》和《俠盜獵車手 5》等沉浸式開放世界游戲中，角色扮演類 mod 經(jīng)久不衰，這表明了玩家對個性化故事的潛在需求。即使在今天，《俠盜獵車手 5》中角色扮演服務(wù)器的玩家數(shù)量也一直高于原版游戲。我們認為，在未來，個性化系統(tǒng)將成為所有游戲中吸引和留住玩家的不可或缺的實時運營工具。

AI 敘事

當(dāng)然，一款好的游戲不僅僅只有角色和對話。另一個有意思的場景是利用生成式 AI 來講述更好、更個性化的故事。

《Dungeons & Dragons》是游戲中個性化敘事的鼻祖，在這款游戲中，一個被稱為 "地下城主 "的人準(zhǔn)備向一群朋友講述一個故事，這些朋友各自扮演故事中的角色。由此產(chǎn)生的故事既是即興戲劇，又是 RPG 游戲，這意味著每次游戲都是獨一無二的。作為個性化故事講述需求的一個信號，今天的 《Dungeons & Dragons》比以往任何時候都更受歡迎，數(shù)字和模擬產(chǎn)品的銷售量屢創(chuàng)新高。

如今，許多公司正在將 LLM 應(yīng)用于《Dungeons & Dragons》故事模式。其中的機遇在于，玩家可以在無限耐心的 AI 故事講述者的引導(dǎo)下，在自己喜愛的玩家創(chuàng)作或 IP 宇宙中盡情揮灑時間。Latitude 的AI Dungeon于 2019 年推出，是一款開放式、基于文本的冒險游戲，其中AI扮演地下城主。用戶還對 OpenAI 的 GPT-4 版本進行了微調(diào)，以便玩《Dungeons & Dragons》，并取得了可喜的成果。Character.AI 的文字冒險游戲是該應(yīng)用最受歡迎的模式之一。

Hidden Door則更進一步，根據(jù)特定的源材料集（例如《綠野仙蹤》）訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，讓玩家在既定的IP宇宙中進行冒險。通過這種方式，Hidden Door 與知識產(chǎn)權(quán)所有者合作，實現(xiàn)了一種新的、互動形式的品牌延伸。只要粉絲們看完一部電影或一本書，他們就可以通過類似于《Dungeons & Dragons》的定制活動，在自己喜愛的世界里繼續(xù)冒險。粉絲體驗的需求正在蓬勃發(fā)展，僅在 5 月份，Archiveofourown.org 和 Wattpad 這兩個最大的在線粉絲小說庫的網(wǎng)站訪問量就分別超過了 3.54 億次和 1.46 億次。

NovelAI 開發(fā)了自己的 LLM Clio，利用它在沙盒模式下講述故事，幫助人類作家解決寫作障礙難題。對于最挑剔的作家來說，NovelAI 可以讓用戶根據(jù)自己的作品，甚至是H.P. Lovecraft或Jules Verne等著名作家的作品對 Clio 進行微調(diào)。

值得注意的是，在 AI 故事制作完全就緒之前還有許多障礙。如今，要打造一個優(yōu)秀的AI講故事者，需要大量的人為規(guī)則設(shè)定，以創(chuàng)造出定義好故事的敘事線。記憶和連貫性非常重要，講故事的人需要記住故事前面發(fā)生了什么，并在事實和風(fēng)格上保持一致?？山忉屝詫τ谠S多以黑盒形式運行的封閉源代碼來說仍然是一個挑戰(zhàn)，而游戲設(shè)計師則需要了解系統(tǒng)的行為方式，以改善游戲體驗。

然而，在克服這些障礙的同時，AI 已經(jīng)成為人類講故事者的“副駕駛”。如今，數(shù)百萬作家使用 ChatGPT 為自己的故事提供靈感。娛樂工作室 Scriptic 將 DALL-E、ChatGPT、Midjourney、Eleven Labs 和 Runway 與人類編輯團隊融合在一起，制作了互動式自選冒險節(jié)目，目前已在 Netflix 上播出。

動態(tài)世界構(gòu)建

雖然基于文本的故事很受歡迎，但許多玩家也渴望看到自己的故事以可視的方式栩栩如生地呈現(xiàn)出來。生成式 AI 在游戲中的最大機遇之一，或許是幫助創(chuàng)建玩家花費無數(shù)時間沉浸其中的生活世界。

最終的愿景是能夠隨著玩家在游戲中的進展實時生成關(guān)卡和內(nèi)容。科幻小說《安德的游戲》（Ender's Game）中的 "心靈游戲"（Mind Game）就是這種游戲的典型例子。心靈游戲是一款由 AI 指導(dǎo)的游戲，能根據(jù)每個學(xué)生的興趣進行實時調(diào)整，游戲世界會根據(jù)學(xué)生的行為和 AI 推斷出的任何其他心理信息而不斷變化。

如今，與 "智力游戲 "最接近的可能是 Valve 的《Left 4 Dead》系列游戲，該游戲利用AI指導(dǎo)動態(tài)調(diào)整游戲節(jié)奏和難度。AI總監(jiān)并沒有設(shè)定敵人（僵尸）的生成點，而是根據(jù)每個玩家的狀態(tài)、技能和位置，將僵尸放置在不同的位置，從而在每次游戲中創(chuàng)造出獨特的體驗，總監(jiān)還通過動態(tài)視覺效果和音樂來營造游戲氛圍。Valve 創(chuàng)始人加布-紐維爾（Gabe Newell）將這一系統(tǒng)稱為 "程序化敘事"。EA 廣受好評的《死亡空間》重制版使用了 AI 導(dǎo)演系統(tǒng)的變體，將恐怖效果發(fā)揮到極致。

雖然這在今天看來可能只是科幻小說中的情節(jié)，但有朝一日，隨著生成模型的改進以及足夠多的計算和數(shù)據(jù)的獲取，我們有可能制造出一個不僅能制造驚嚇，還能制造世界本身的AI導(dǎo)演。

值得注意的是，游戲中機器生成關(guān)卡的概念并不新鮮。從 Supergiant 的《哈迪斯》（Hades）到暴雪的《暗黑破壞神》（Diablo），再到 Mojang 的《我的世界》（Minecraft），許多當(dāng)今最流行的游戲都使用了程序生成技術(shù)，即使用由人類設(shè)計師運行的方程式和規(guī)則集隨機創(chuàng)建關(guān)卡，每次闖關(guān)都不相同。目前已經(jīng)建立了一整套軟件庫來協(xié)助程序生成。Unity 的 SpeedTree 可幫助開發(fā)人員生成虛擬樹葉，您可能在《阿凡達》中潘多拉星球的森林或《Elden Ring》的景觀中見過。

一款游戲可以將程序資產(chǎn)生成器與用戶界面中的 LLM 結(jié)合起來。游戲《Townscaper》使用程序系統(tǒng)，只需玩家輸入兩個信息（方塊的位置和顏色），就能將其快速轉(zhuǎn)化為絢麗的城鎮(zhèn)景觀。想象一下，在用戶界面中加入 LLM 的 Townscaper，通過自然語言提示，幫助玩家迭代出更加精細和精美的作品。

許多開發(fā)者還對利用機器學(xué)習(xí)增強程序生成的潛力感到興奮。有朝一日，設(shè)計師可以利用在風(fēng)格相似的現(xiàn)有關(guān)卡上訓(xùn)練出來的模型，反復(fù)生成可行的關(guān)卡初稿。今年早些時候，Shyam Sudhakaran 帶領(lǐng)哥本哈根大學(xué)的一個團隊創(chuàng)建了 MarioGPT——一種 GPT2 工具，它可以使用根據(jù)《超級馬里奧 1》和《超級馬里奧 2》的原始關(guān)卡訓(xùn)練出來的模型生成超級馬里奧關(guān)卡。這一領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究已經(jīng)有一段時間了，包括 2018 年利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）設(shè)計第一人稱射擊游戲《毀滅戰(zhàn)士》（DOOM）關(guān)卡的項目。

生成模型與程序系統(tǒng)配合使用，可以大大加快資產(chǎn)創(chuàng)建的速度。藝術(shù)家們已經(jīng)開始將文本到圖像的擴散模型用于AI輔助的概念藝術(shù)和故事板制作。大型機視覺特效主管 Jussi Kemppainen 在這篇博客中描述了他如何在 Midjourney 和 Adobe Firefly 的幫助下為一款 2.5D 冒險游戲構(gòu)建世界和角色。

3D 生成技術(shù)也得到了大量研究。Luma 利用神經(jīng)輻射場（NeRFs），讓消費者可以通過 iPhone 上捕捉的 2D 圖像構(gòu)建逼真的 3D 資產(chǎn)。Kaedim 采用AI和人工質(zhì)量控制相結(jié)合的方法來創(chuàng)建可立即投入生產(chǎn)的 3D 網(wǎng)格，目前已有超過 225 家游戲開發(fā)商在使用。CSM 最近發(fā)布了一個專有模型，可以從視頻和圖像中生成 3D 模型。

從長遠來看，使用AI模型進行實時世界構(gòu)建才是最重要的。在我們看來，未來整個游戲不再需要渲染，而是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運行時生成。英偉達的 DLSS 技術(shù)已經(jīng)可以使用消費級 GPU 即時生成新的高分辨率游戲幀。也許有一天，你可以點擊 Netflix 電影中的 "互動 "按鈕，然后步入每個場景都是即時生成并為玩家量身定制的世界。在未來，游戲?qū)⑴c電影無異。

值得注意的是，動態(tài)生成的世界本身并不足以制作出一款優(yōu)秀的游戲，《無主之地》（No Man's Sky）的評論就證明了這一點。動態(tài)世界的前景在于它與其他游戲系統(tǒng)（個性化、生成智能體等）的結(jié)合，從而開啟新穎的故事講述形式。畢竟，"心靈游戲 "最引人注目的部分是它如何為埃德塑造自己，而不是世界本身。

AI“副駕駛”

雖然我們之前介紹過生成式智能體在模擬游戲中的應(yīng)用，但還有另一種新興的用例，即AI充當(dāng)游戲副駕駛，指導(dǎo)我們玩游戲，在某些情況下甚至與我們并肩作戰(zhàn)。

對于復(fù)雜游戲的玩家入門來說，AI副駕駛的作用不可估量。例如，像 Minecraft、Roblox 或 Rec Room 這樣的 UGC 沙盒游戲就是一個豐富的環(huán)境，玩家只要有合適的材料和技能，幾乎可以建造任何他們能想象到的東西。但學(xué)習(xí)門檻很高，大多數(shù)玩家都不容易找到入門方法。

AI副駕駛可以讓任何玩家成為 UGC 游戲中的建造大師，根據(jù)文字提示或圖片提供逐步指導(dǎo)，并指導(dǎo)玩家克服錯誤。樂高世界中的 "建筑大師 "概念就是一個很好的參照物，這些稀有的人擁有天賦，能夠在需要時看到他們所能想象的任何創(chuàng)造物的藍圖。

微軟已經(jīng)開始為《我的世界》開發(fā)AI輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用 DALL-E 和 Github Copilot，讓玩家能夠通過自然語言提示為《我的世界》會話注入資產(chǎn)和邏輯。Roblox 正在積極地將人工智能生成工具整合到 Roblox 平臺中，其使命是讓 "每個用戶都能成為創(chuàng)造者"。從使用 Github Copilot 進行編碼到使用 ChatGPT 進行寫作，AI副駕駛在共同創(chuàng)造方面的有效性已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了驗證。

除了共同創(chuàng)作之外，根據(jù)人類游戲數(shù)據(jù)訓(xùn)練的 LLM 應(yīng)該能夠理解在各種游戲中的行為方式。通過適當(dāng)?shù)恼?，智能體可以在玩家的朋友無法參與時充當(dāng)合作伙伴，或者在《FIFA》和《NBA 2k》等正面交鋒游戲中擔(dān)任另一方。這樣的智能體可以隨時參與游戲，無論勝利還是失敗，都和藹可親，不會去指責(zé)玩家。根據(jù)我們的個人游戲歷史進行微調(diào)，這樣的智能體可以大大優(yōu)于現(xiàn)有的機器人，完全按照我們自己的方式進行游戲，或者以互補的方式進行游戲。

類似的項目已經(jīng)在受限環(huán)境下成功運行。流行的賽車游戲《Forza》開發(fā)了一個 "Drivatar "系統(tǒng)，利用機器學(xué)習(xí)為每個人類玩家建立一個AI駕駛員，模仿他們的駕駛行為。Drivatars被上傳到云端，當(dāng)人類伙伴離線時，可以調(diào)用Drivatars與其他玩家進行比賽，甚至還能獲得勝利積分。谷歌 DeepMind 的 AlphaStar 以 "長達 200 年 "的《星際爭霸 II》游戲數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)進行訓(xùn)練，創(chuàng)造出可以與人類電競高手對戰(zhàn)并擊敗他們的智能體。

AI副駕駛作為一種游戲機制，甚至可以創(chuàng)造出全新的游戲模式。想象一下《堡壘之夜》，但每個玩家都有一根 "建筑大師 "魔杖，可以通過提示立即建造狙擊塔或火焰巨石。在這種游戲模式中，勝負可能更多取決于魔杖的作用（提示），而不是瞄準(zhǔn)槍支的能力。

游戲中完美的AI“伙伴”一直是許多流行游戲系列中令人難忘的一部分。例如《光環(huán)》宇宙中的Cortana、《最后生還者》中的Elle或《生化奇兵：無限》中的Elizabeth。對于競技游戲來說，毆打電腦機器人永遠不會過時——從《太空入侵者》中的油炸外星人到《星際爭霸》中的對戰(zhàn)跺腳，最終都演變成了自己的游戲模式“合作指揮官”。

隨著游戲發(fā)展成為下一代社交網(wǎng)絡(luò)，我們預(yù)計 AI 副駕駛將扮演越來越重要的社交角色。增加社交功能可以提高游戲的粘性，這一點已經(jīng)得到了充分證實，有朋友陪伴的玩家的留存率最高可提高 5 倍。在我們看來，未來每款游戲都會有一名AI副駕駛。

結(jié)論

在將AI應(yīng)用于游戲方面，我們還處于起步階段，許多法律、道德和技術(shù)方面的障礙都需要解決，然后才能將這些想法付諸實踐。目前，除非開發(fā)者能證明用于訓(xùn)練模型的所有數(shù)據(jù)的所有權(quán)，否則使用人工智能生成資產(chǎn)的游戲的法律所有權(quán)和版權(quán)保護在很大程度上還不明確。這使得現(xiàn)有特許知識產(chǎn)權(quán)的所有者很難在其生產(chǎn)流水線中使用第三方AI模型。

如何補償訓(xùn)練數(shù)據(jù)背后的原作者、藝術(shù)家和創(chuàng)作者也是一個重大問題。目前面臨的挑戰(zhàn)是，大多數(shù)AI模型都是在互聯(lián)網(wǎng)的公共數(shù)據(jù)上訓(xùn)練出來的，其中大部分都是受版權(quán)保護的作品。在某些情況下，用戶甚至能夠利用生成模型重現(xiàn)藝術(shù)家的風(fēng)格。現(xiàn)在還為時尚早，內(nèi)容創(chuàng)作者的補償問題還需要妥善解決。

目前大多數(shù)生成模型的成本太高，無法在云中以24/7的全球規(guī)模運行，這是現(xiàn)代游戲運營所需要的。為了降低成本，應(yīng)用程序開發(fā)人員可能需要找到將模型工作負載轉(zhuǎn)移到最終用戶設(shè)備的方法，但這需要時間。

然而，目前顯而易見的是，游戲開發(fā)者和玩家對游戲生成式 AI 有著極大的興趣。雖然也有很多炒作，但我們看到這個領(lǐng)域有很多有才華的團隊在加班加點地打造創(chuàng)新產(chǎn)品，這讓我們感到非常興奮。

機會不僅僅在于讓現(xiàn)有游戲變得更快、更便宜，還在于開創(chuàng)出一種全新的 AI 游戲，而這在以前是不可能實現(xiàn)的。我們尚不清楚這些游戲?qū)⒁院畏N形式出現(xiàn)，但我們知道游戲產(chǎn)業(yè)的歷史一直是技術(shù)推動新玩法形式的歷史之一。有了生成式智能體、個性化、AI敘事、動態(tài)世界構(gòu)建和AI副駕駛等系統(tǒng)，我們可能即將看到由 AI 開發(fā)者創(chuàng)造的第一款“永無止境”的游戲。