利用人工智能革命推动更高效的游戏开发方法 | GI Sprint

人工智能在各个行业的影响显而易见，包括游戏行业。然而，尽管近期AI的发展如ChatGPT和Midjourney获得了大量关注，但自1980年代以来，AI已经在游戏开发中发挥了作用。

Tommy Thompson，AI和游戏咨询公司的负责人，在一次小组讨论中表示，AI作为对工作的新威胁的观念是一种误解。他指出，从2000年代末起，机器学习就已成为游戏开发过程的一部分，这延续了自1950年代以来的AI实践。

Didimo的技术总监Sean Cooper表示，AI和自动化一直是游戏开发的一部分，从减少对人类测试的需求到角色设计。AI的长期使用使开发更加高效，特别是对于预算有限的小型工作室而言。

Thompson补充说，复杂的AI工具传统上在顶级工作室中使用，但并未公之于众。最近AI意识的激增使这些幕后优势进入了公众视野。

在这个AI突显的新时代，游戏开发者如何利用这些工具降低成本并提高生产力呢？

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避免AI潮流

AI的激增导致了大量工具和服务的出现，使得工作室很难辨别哪些是真正有益的。小组成员建议，去除炒作，专注于实用性。

“有关游戏中AI的讨论常常受到来自游戏行业外部、拥有商业利益的影响，”Thompson说。这扭曲了叙事，影响了公众的认知和行业内部的看法。

“在讨论AI时，人们会问某些AI能力是否可以集成到他们的游戏中，”Thompson提到。“虽然技术可能会被使用，但关于版权的法律后果是不可忽视的。”

“没有一种灵丹妙药可以为你创造游戏。我会感到惊讶，如果我们在有生之年见到这一天。” Lucie Migné

Cooper指出，给产品名称添加“AI”可以吸引投资，因新技术的吸引力，即使这只是简单的自动化。这导致了大量与AI相关的产品和服务，而其中一些可能并非真正的高级AI。

此外，围绕生成性AI的热情可能会带来意想不到的挑战和法律问题，特别是关于这些模型训练数据来源未知的问题。

Mighty Build and Test的高级制作人Lucie Migné强调，应该将可靠的工具，比如自动化和机器学习，整合到工作流程中，而不是追求可能被高估的新技术。

“他们可能会发现，正如我们最近在Keywords [Mighty Build and Test的母公司]所发现的那样，目前的工具并不能完全实现它们所承诺的功能，”她强调。“对于小团队而言，这种学习特别昂贵。”

随着AI工具的快速扩展，资源有限的工作室如何创建自己的解决方案？开源为此类开发者提供了巨大的机会，特别是在独立游戏领域，Cooper建议。

“独立游戏的预算较小，但将AI系统——尤其是免费的开源系统——纳入其中，可以显著提升它们的质量。这些AI系统可以弥补通常由于缺乏某些岗位而留下的空白，”他详细解释。

然而，未能正确集成和培训员工使用新工具可能会带来意想不到的后果，Migné警告道。开源社区也常常指出，整体成本并不是零；正如IBM所指出的，必须考虑可观的运营成本，维护这类软件通常需要志愿者花费大量时间进行如修复错误和增加功能等活动。

“公众的认知表明，[生成] AI工具可以免费使用，但这具有误导性，”Migné表示。“这种认知可能会导致行业将这些工具视为解决生产挑战如人手不足、技能缺失或经验差距的万全之策。”

Lauren Maslen，Mighty Build and Test的制作总监表示，确定从哪里开始自动化任务可能会很具挑战性，因为行业似乎充满了自动化的机会。然而，这些机会可能并不总是按预期展开。

她指出，自动化的优秀候选者包括内容重复的领域，比如NPC、角色和环境的复制，甚至是编码任务。在她的公司，主要关注点是优化QA过程。

“考虑一下任何规模的游戏，广泛的测试用例必须由分布式团队精确跟踪，以便早期捕捉回归错误。这种工作的重复性使其成为自动化或AI集成的主要目标，”她观察道。

“挑战在于，游戏中关于AI的讨论常常由那些外部推动AI产品的人主导。” Tommy Thompson

Thompson强调了尽早识别工作流程中单调乏味部分的重要性。

“在QA中，例如，测试者可能需要在不同角度下跑进一扇门500次，以确保其功能正常——这可以通过自动化实现，”他解释道。“更微妙的任务，如检查UV错误和纹理准确性，尽管图像识别技术已有所进步，仍可能更适合人类监督。”

在探索采用AI和自动化时，选择适合特定需求的工具至关重要，合理投资时间和资源。

“不是所有的AI或自动化工具都是通用的，”Migné警告。 “让一个机器人与对象发生碰撞的任务与设置重复的会议议程有着天壤之别。识别具体的自动化领域，并充分研究最合适的工具是至关重要的。”

“没有一种通用解决方案能够单独创造你的游戏。这样的工具还不存在，而且我们在有生之年不太可能见到。”

“行业必须经过深思熟虑，决定什么可以自动化，而不是盲目跟随潮流。” Aleena Chia

伦敦大学金史密斯学院的讲师Dr. Aleena Chia研究游戏开发者如何整合自动化。她强调团队成员可能对自动化持有不同的看法，并强调了解自动化的局限性的重要性。她利用生成单个树木与创建整片森林的区别来说明AI在更广泛的概念任务中的困难。

“管理者和工作室需要有意选择自动化的内容，而不是仅仅跟随潮流，”Chia强调。

最终，在工作室整合自动化和AI工具的同时，保持其独特风格和价值主张仍然至关重要。

Chia建议，自动化决策不应仅仅着眼于效率。工作室必须考虑所有学科的观点——从叙事设计师到艺术家再到程序员。

Chia预计，关于什么被视为足够有创意以保持不自动化的标准将会发生变化。这种演变也将影响玩家对游戏的看法，尤其是那些重视游戏中人性化体验的玩家。

“很难预测游戏将采取何种确切形式，但自动化和AI整合的增加是不可避免的，”她表示。Chia回忆起在GDC上的一位艺术家的话，强调像纹理处理这样的任务，虽然看似乏味，却对讲故事有着重要贡献。这突显出有关自动化在创作过程中的限制的持续争论。