生成式人工智能與電子游戲的生產機制革新

【摘 要】 2023年，生成式人工智能進入快速發展階段。電子游戲行業積極接納了人工智能對內容生產機制的影響，在圖形設計和角色擬真等方面展開局部嘗試，并試圖借助機器智慧的強大生成能力，提升人機交互的智能化水平。不過，從零開始生成一部游戲作品，才是廠商們期望人工智能抵達的技術未來。電子游戲全流程的智能化生產，已經應用在實驗性的獨立游戲制作中。而3A游戲的從零生成，還需要通過技術演進，解決數據共享、模型訓練和算力升級等一系列問題。

【關鍵詞】 電子游戲；人工智能；生成；文化產業

自美國科技公司OpenAI在2022年11月發布人工智能聊天機器人ChatGPT以來，生成式人工智能迅速引領了新一輪技術發展熱潮。生成式人工智能不但可以通過自然語言與用戶進行文本交互，理解上下文內容并輸出相關信息，還能夠依據用戶提供的簡單文字指令，完成文字、音樂、圖畫乃至影像的生成工作。可以說，基于機器智慧的藝術創作“已然是一種存在形態”[1]。

面對來勢兇猛的人工智能，動態影像領域的電影與電子游戲兩大行業的態度并不一致。在電影領域，人工智能引發的行業焦慮加劇了產業資本與創作者的利益沖突。以此為契機，美國的“演員工會—美國電視和廣播藝術家聯合會”（SAG-AFTRA）與“美國編劇協會”（WGA）分別在2023年3月和5月舉行罷工，其中一項重要訴求，就是要求好萊塢大制片廠對人工智能的應用做出限制。談判方代表、編劇約翰 · 奧古斯特（John August）指出，“我們希望確保這些技術是作家使用的工具，而不是用來取代作家的工具”[2]。但產業資本考慮的則是人工智能完全取代人類編劇并實現“零工經濟”的可行性。如此看來，生成式人工智能帶給電影行業的不僅是部分創作者的智力資源被新技術“盜用”，且更可能面臨一場機器主導內容生產的全方位變革。

相比之下，由于在人工智能應用方面擁有良好的歷史基礎，電子游戲行業更加積極主動地接納了人工智能對動態影像生產機制的影響。電子游戲與人工智能“師出同源”，均以計算機硬件裝置的出現作為技術前提。克勞德·艾爾伍德·香農（Claude Elwood Shannon）認為，通過設計一款具備國際象棋游戲博弈能力的計算機，有助于探索提升計算機自主決策和邏輯推理水平的解決方案[1]。這一研究開啟了電子游戲與機器智慧的“命運糾纏”。1962年，在由“人工智能之父”約翰·麥卡錫（John McCarthy）組建的麻省理工學院人工智能實驗室里，史蒂夫·拉塞爾（Steve Russell）與同伴馬丁·格雷茲（Martin Graetz）、韋恩·威特寧（Wayne Witanen）通過挖掘革命性計算機產品PDP-1的巨大潛力，設計出太空題材電子游戲《太空大戰》（Space War）[2]。更為直接的關聯是，20世紀80年代以降，人工智能技術助力電子游戲形成了新的玩法與類型。例如，“肉鴿類型”（Roguelike）游戲的早期代表作《流氓》（Rogue，1980），使用基于AI算法的程序化內容生成（Procedural Content Generation，簡稱PCG）方案[3]，自動創作每一局游戲的地圖、道具和敵人，帶給玩家多樣性與隨機性體驗。又如，在《魔獸爭霸》（Warcraft，1994）和《星際爭霸》（StarCraft，1998）等即時戰略游戲（Real-Time Strategy Game）的人機對戰模式中，具備復雜決策能力的“電腦”，成為人類玩家的作戰對象。不過，上述人工智能的早期應用，大多是基于有限狀態機（f inite-state automation）思維進行運轉，電腦只能根據既定規則和觸發條件，在一定范圍內做出資源分布和戰斗策略方面的決策，往往難以對玩家們超出界限范圍的動態指令做出及時反饋。

2010年代后半期，變分自動編碼器（Varia-tional Autoencoder）和生成對抗網絡（Generative Adversarial Network）等人工神經網絡架構的出現加快了AI發展的腳步。基于神經網絡、深度學習和大語言模型的生成式人工智能，不但在操控角色、制定策略等實操環節超過大多數玩家的水平，還能更多地參與到游戲的圖像繪制、場景生成等制作環節中，為進一步提高生產效率帶來了新的解決方案。生成式人工智能的普及與應用，正在進一步打開并擴大AI與電子游戲之間的雙向互進通路，電子游戲的生產機制革新也將由此開啟。

一、AI加持：

電子游戲的局部生成與吸引力微調

出于技術驗證和風險控制的考量，新技術的產業化應用往往需要經歷由局部到整體的調適過程，電子游戲行業也不例外。目前，生成式人工智能技術邁入應用階段已一年有余，電子游戲已在圖形設計和角色擬真等方面展開局部嘗試，試圖借助機器智慧的強大生成能力，突破人類設計者的腦力閾值，從而降低游戲開發的勞動力與時間成本，提升人機交互的智能化水平。

在圖形設計層面，生成式人工智能極大地提升了原畫繪制與模型設計的效能。以Midjourney、DALL-E、CLIP和Stable-Diffusion為代表的“文本—圖像”預訓練模型，給出了消費級的智能作畫方案。對于小成本的獨立制作來說，利用人工智能生成人物立繪，無疑能夠極大地降低開發成本。在香港，一款名為《命運回廊》（2023）的二次元手游，使用生成式人工智能模型NovelAI制作了大量角色的平面人物立繪[1]，極大地豐富了游戲中的角色。該游戲發售后短期內收獲了較高人氣，一度位居香港地區Qoo游戲平臺人氣榜第八位。2024年初，蒸汽（Steam）平臺發行的游戲《幻獸帕魯》（Palworld，2024）上市一周就售出700萬份。作為一款由小型工作室開發的獨立游戲，卻能在內在場景、寵物、角色和建模數量等方面堪比大型游戲公司的作品，該游戲也因此被質疑在制作過程中使用過投喂了“寶可夢”（Pokémon）系列等游戲的AI [2]。

不過，當前電子游戲運用AI制作立繪總體上仍處于起步階段。AI生成的繪畫存在造型缺乏獨創性、細節處理粗糙等問題，尤其是在人物手部生成方面，時常出現六根手指、比例失衡等明顯失誤。例如中國臺灣地區獨立開發商雷亞游戲公司，因旗下多款游戲出現了類似的低級錯誤，而受到以AI繪畫全面替代人類畫作并導致作品美術水平下降的質疑[3]。就現階段而言，電子游戲領域AI人物立繪的工業化應用，仍需要人類畫師進行風格把控和細節調整。

相較于平面圖像繪制，三維模型的自動映射與生成，才是電子游戲廠商亟需生成式人工智能技術加以解決的行業“痛點”。2022年底，OpenAI就已發布了依據自然語言指令構建三維模型的Point-E生成器[4]，該模型與谷歌DreamFusion和英偉達Magic3D等同類型方案，共同在計算機圖形學領域激起水花。面對AI三維建模能有效縮短制作周期、降低人力成本的巨大吸引力，業界大廠商也開始嘗試自研方案。2023年3月，騰訊AI Lab推出“自研三維游戲場景自動生成解決方案”，將深度神經網絡與程序化內容生成相結合，從而高效地映射、生成多樣化的立體場景[5]。不難發現，生成式人工智能與電子游戲圖形學的結合，正沿著從二維到三維、從平面到立體、從靜態到動態的方向發展。在路徑已經確定的情況下，行業“痛點”的克服便指日可待。

在角色擬真方面，新一代人工智能技術憑借深度學習并理解自然語言邏輯的特性，明顯提升了非玩家控制角色（non-player character，簡稱NPC）的智力水平。長久以來，豐富玩家的交互體驗一直是電子游戲行業的重要目標。開放世界的地圖設計、日益逼真的物理反饋和文本敘事的不斷擴容，都是電子游戲廠商為了提升游戲吸引力而采取的生產機制革新策略。但是，計算機操控角色的程式化反應和有限的行為數量，卻限制著人機交互的自由度與可能性。人工智能技術的不斷演進，為解決這一問題提供了工業化方案。2019年，AI“玩家” AlphaStar在電子游戲《星際爭霸2》（StarCraft II，2010）天梯賽中取得了優異成績；國產手游《王者榮耀》（2015）的“英雄練習場”模塊能夠按照玩家段位調整AI控制對象的技戰術水平，已經初步展示出除了“反應速度”外，機器智慧在邏輯推理和決策水平等方面也存在戰勝人腦的可能性。在比爾·蓋茨（Bill Gates）看來，具有較高智力水平的智能體，將成為AI時代人機互動的關鍵渠道[1]。新一代人工智能的到來，有可能帶動電子游戲玩法的轉向，讓人機自由對話成為提升交互體驗的重要面向。

經由生成式人工智能的賦能，電子游戲中的NPC智力水平得到跨越式提升，逐步成長為擁有類人智慧和交流能力的“擬真智能體”[2]。大語言模型的加入，允許NPC通過自然語言而非預設語句與玩家進行交互。2023年初，《騎馬與砍殺2：霸主》（Mount amp; Blade II： Bannerlord，2022）的模組開發者為游戲接入了基于ChatGPT的文本對話插件，允許玩家與NPC在預設的劇本之外恣意閑談[3]；網易也在作品《逆水寒》（手游，2023）中內置了將武俠小說、古典詩詞歌賦作為預訓練素材的大語言模型，為玩家提供與江湖中人自由對話的新奇體驗[4]，生成式AI的介入將基于自然語言的人機對話變為一種趣味性玩法。此后，AI與NPC的疊加效應再度升級。英偉達與初創公司ConvAI合作，實現了NPC自然語言與逼真面部表情的有效結合[5]；清華大學人工智能團隊推出的CharacterGLM大語言模型，能夠模擬各類現實人物、歷史人物乃至文藝作品中虛構形象的語言習慣進行對話反饋[6]。不僅如此，一款名為《意識的陰影》（Sentient Shadows，2023）的潛行游戲出于提升人機交互多樣性的目的，賦予計算機控制角色主動學習玩家戰術并據此調整自身行動的能力，帶給受眾與人類玩家交鋒的擬真感。隨著Unity、Unreal Engine等游戲引擎不斷內置生成“擬真智能體”的工具和插件，NPC的擬真能力與交互能力正隨之逐步提高。

除了圖形設計和角色擬真，生成式人工智能還在游戲內容創制等多個方面有所建樹：暴雪有關“基于游戲事件、玩家資料和/或玩家反應動態生成和調制音樂的系統和方法”的專利[1]，以及騰訊Xmusic通用作曲框架[2]，提供了貼合游戲環境的智能化音樂譜寫方案。哥本哈根大學游戲設計與研究團隊研發的一款名為MarioGPT的大語言模型，允許使用者通過提示工程創建新的“超級馬力歐兄弟”（Super Mario Bros.）游戲關卡，關卡生成的良性率高達88％[3]。誠然，目前電子游戲中的人工智能局部應用還不夠成熟，但在可以預見的未來，人工智能將成為豐富人機交互體驗的核心技術，為電子游戲提供重要賣點和新的吸引力。

二、從零生成：

AI時代電子游戲的智能化生產

生成式人工智能在電子游戲生產機制中的局部應用，雖已足夠令人驚喜，卻還未達到業界對這項新技術的最高期待。遵照自然語言指令，從零開始生成一部游戲作品，才是廠商們期望人工智能抵達的技術上限。早在2019年，已有獨立游戲制作廠商注意到人工智能的強大文本生成能力。Latitude公司以GPT-2為核心工具，結合《龍與地下城》（Dungeons amp; Dragons，1974）的基本情景，開發出在線文字冒險游戲《AI地下城》（AI Dungeon，2019）[4]。這款網頁游戲玩法十分簡單，真正吸引玩家之處在于冒險世界的超高自由度和人工智能按照對話方向生成的個體“定制”故事，這正顯露出AI生成游戲的優勢所在。

隨著生成式人工智能的普及應用，電子游戲的自動化創制也進入了新的階段。盡管一鍵式生成作品的“一攬子”解決方案尚未出現，但電子游戲全流程的智能化生產，已經應用在實驗性的獨立游戲制作中。相關作品大多運用ChatGPT的語言組織與邏輯思維能力、Midjourney和DALL-E等AI繪圖應用的圖像繪制能力、專業游戲引擎的合成與驅動能力進行開發，目前已初步探索出現階段人工智能生成游戲的基本流程。

在人工智能支持下，個人玩家或獨立游戲開發者，也可自行創作玩法機制相對簡單的小型游戲。例如，源自用戶丹尼爾·泰特（Daniel Tait）與 ChatGPT的對話消息并由人工智能撰寫底層代碼的《完數》（Sumplete，2023），是一款相當簡單的數獨益智游戲[5]。在社交平臺“X”（原Twitter）上，對JavaScript編程一無所知的用戶阿瑪爾·熱西（Ammaar Reshi），使用GPT-4復刻了經典電子游戲作品《貪吃蛇》（Snake，1976）[6]。一時間，從零開始自創游戲的做法，風靡國內外玩家社群。一位名為“從零開始Mr. Zero”的設計者，通過國內獨立游戲網站Indienova發布了完全由AI生成的作品《編號：零》（2023）[1]。這款作品初具橫版闖關游戲的雛形，玩家通過控制女主人公將迎面飛來的怪獸擊飛至屏幕外來得分，游戲背景只是彩色荒野和黑白城市兩幅圖片的來回切換，主人公也只能做出跳躍和下踩兩種動作，甚至無法實現水平方向上的前進或后退動作，玩法機制略顯單調。不過，上述實驗性作品為AI生成獨立游戲走向成熟提供了寶貴的經驗積累。

總體來看，生成式人工智能的確下調了部分游戲的制作門檻，極大地縮減了小型獨立制作的時間成本。國內曾有獨立游戲制作者按照ChatGPT生成代碼、Midjourney畫圖和Unity引擎合成的方式，單人僅用60小時就完成了塔防游戲《細胞防線》（2023）的生成工作[2]。相較于《編號：零》而言，《細胞防線》的完成度較高。該游戲玩法機制明確：要求玩家招募、升級對身體有益的各種細胞，同時抵抗布滿屏幕的種種病毒，守護心臟的安全。而且該游戲防御塔也即有益細胞的技能多樣性設計比較到位，并不會令玩家甫一接觸便產生厭倦感。《細胞防線》的短時生成并非個案，國外專業游戲開發團隊Luden.io綜合使用ChatGPT、Midjourney和Stable Diffusion等人工智能生成全部文本要素，創建了類似文字冒險小說的網頁游戲《生成冒險》（Generated Adventure，2023）[3]。值得注意的是，這款游戲從策劃到落地，僅僅耗費了72小時。可以預見的是，隨著生成式AI參與游戲開發的門檻逐漸降低，獨立開發者的奇思妙想將更多地生成為電子游戲文本，從而形成一種符合獨立游戲生產機制的創作路徑。

隨著人工智能生產游戲日漸成熟，這些作品若想進一步在藝術與產業上獲得成功，就亟需擺脫玩法機制重復和低水平敘事為其帶來的束縛。事實上，即便是小規模的獨立制作，也有希望實現圈層突破并引發廣泛討論，例如一度爆火的“佛系游戲”《旅行青蛙》（Travel Frog，2017），經由社群傳播成為現象級作品的《跳一跳》（2018），以及“消消樂”類游戲《羊了個羊》（2022），均通過觸發某種集體情感或大眾議題而引發關注。在個案層面上，人工智能生成游戲也曾展現出類似的可能性。AI生成游戲《扎拉諾娃如是說》（Thus Spoke Zaranova，2023）就設置了社會大眾普遍關心的人工智能反叛人類的議題。作品中的人工智能密謀毀滅人類，玩家扮演的人類戰士必須通過隨機生成的對話來獲取阻止陰謀的密碼，從而拯救人類。可惜的是，目前這些游戲游戲沒能克服玩法機制相對簡單的短板，因此在玩家群體中的影響力相對有限。

對于多數人工智能生成游戲而言，進行商業化推廣的議題，似乎為時尚早。2023年10月，大型數字游戲發行平臺“蒸汽”（美國區）以9.99美元的價格推出了一款AI生成游戲《AI無盡地牢》（AI Roguelite）。開發者馬克斯·洛（Max Loh）強調“這是世界上第一個基于文本的角色扮演游戲，其中每個位置、NPC、敵人、物品、制作配方和游戲機制都100%由人工智能決定”[1]，他甚至宣稱《AI無盡地牢》是一款完美的地下城主題游戲[2]。顯然，開發者希望該作品成為AI生成游戲邁向商業化的標志性案例，可惜該游戲極易產生模型混亂，圖形表現糟糕，并且對硬件要求極高，最終導致游戲并未取得預期的成功，而這也給AI生成游戲的商業化蒙上了一層陰影。

受到社會加速發展的影響，市場的整體節奏也在不斷提速[3]。在此形勢下，生產周期短、制作成本低的輕量化獨立游戲，能夠快速迎合受眾市場需求，吸引大眾玩家參與。當前，AI生成游戲大致處在輕量化獨立游戲的框架內，自然有望成為游戲產業格局的重要組成部分。雖然既有作品的市場化表現有待提高，但它們作為AI生成游戲邁向商業化的積極實踐，仍然證明，從零生成的機制創新構成了人工智能時代電子游戲生產的全新路徑。沿此路徑來看，電子游戲工業還面臨著一個終極問題，即我們距離從零生成3A游戲還有多遠？

三、生成3A作品：人工智能驅動下

游戲生產的未來“坐標”

在當前游戲產業格局中，3A級別作品仍然處在行業“頭部”位置。此類作品可以被視為游戲領域的“高概念電影”[4]，代表著最高級別工業標準。一般認為，3A游戲需要具備以下條件：預算超過5000萬美元，制作團隊規模龐大，能及時應用最新圖形技術，宣發經費充足，以及由大型工作室主導和盈利門檻較高等[5]。諸如“戰地風云”（Battlef ield Series，since 2002）系列、“使命召喚”（Call of Duty Series，since 2003）系列和“荒野大鏢客”（Red Dead Revolver Series，since 2004）系列等包含電影級視聽表現、豐富故事情節和鮮明玩法機制的作品都屬于此類作品的典型。

然而，復雜度極高的生產流程導致3A游戲制作周期可能長達數年，甚至動輒“跳票”。例如，曾獲得TGA（The Game Rewards）2018年度最佳游戲的《戰神4》（God of War，2018），因眾多Boss僅為“換皮怪”[6]的問題飽受批評，制作人科里·巴洛克（Cory Barlog）無奈回復，“盡管我也很想再加入10個獨特的Boss，但這樣一來，這款游戲就需要20年的制作時間”[7]。這一回應雖帶有一定戲謔成分，卻也充分證明了3A游戲生產的復雜性。可見，高昂的時間成本，以及廠商們為規避經濟風險而怯于推陳出新的一貫做法，限制著3A作品的內容與玩法創新。

如今，3A游戲的生產廠商紛紛擁抱生成式人工智能，目的就是借助機器智慧進行“降本增效”。從育碧研發AI編劇工具Ubisoft Ghostwriter，到暴雪娛樂內部使用Blizzard Diffusion輔助美術設計，再到史克威爾艾尼克斯明確將人工智能作為重點發展方向[1]，游戲大廠們均致力于通過使用新技術帶動生產機制革新。從行業發展的角度看，本次技術革新的終極目標，無疑是3A游戲的從零生成。

3A游戲的從零生成，還存在諸多需要解決的問題。首先，3A游戲生成模型的基礎是存貯海量預處理信息的超大規模數據庫。即使訓練一款用以實驗而非商用的3A游戲生成模型，也需要恒河沙數般的可讀信息作為“喂養”人工智能的“養料”。超大規模數據庫的建立，需要突破不同廠商之間的數據壁壘與版權限制，合法獲得3A游戲生產的海量基礎數據，還需要通過密集的人力勞動，對相關信息進行標記，使之成為可讀信息，總體實現難度極大。目前，大型游戲開發商熱衷于將生成式人工智能看作提升內容生產效率的輔助工具，卻在更進一步的從零生成議題上一直緘口不言。曾有3A游戲工作室宣稱其因擔心侵犯版權而禁止相關實驗[2]。生成式人工智能的局部應用，也存在侵犯版權的風險，然而這種擔憂并未阻止游戲廠商奔向機器智慧的腳步。更為合理的解釋是，數據信息本就是游戲開發商的核心資產，數據外流將會影響現有的產業格局，導致行業巨頭們的經濟利益受損。因此，游戲廠商缺乏對外提供數據以訓練相關模型的動力。只有保證數據控制權以及AI模型的專門供給，才是符合游戲廠商利益的數據庫建設方式。如此看來，“數據壁壘”是3A游戲從零生成無法規避的行業性難題。

其次，在數據庫信息的調用和作品的生成過程中，游戲制作者還要面對人工智能深度神經網絡的不可控性問題。有研究者認為，“對于神經網絡，我們知道了模型的參數，還知道輸入數據以及將其鏈接成網絡的方式，但我們卻無從知曉它是如何實現這一過程，神經網絡就像一個神秘的‘黑箱’”[3]。對于電子游戲生成而言，神經網絡的不透明機制會導致生成結果的偶然性，這也就意味著從零生成的3A游戲難以完全按照使用者的要求來創作文本，致使原本追求確定性的藝術創作轉變為隨機性事件。事實上，人工智能模型的不可控性可能會在某個難以預料的節點上顯現。2023年12月以來，OpenAI陸續收到多人反饋GPT-4模型的性能有所下降，且會有意識地規避部分重復性工作，換言之，GPT-4正在變得“懶惰”。OpenAI設計團隊也無法解答此中原因，只能歸咎于神經網絡的不可預測性[4]。為了獲得理想的生成結果，游戲廠商需要不斷提升人工智能模型的可控性，避免生成機制混亂乃至崩潰。

最后，即便游戲廠商解決了數據來源與訓練、深度神經網絡的可控性等問題，也需通過加強硬件配置來實現人工智能的算力提升，以適配3A級游戲對高性能圖形處理器（Graphics Processing Unit，簡稱GPU）的要求。數據顯示，人工智能技術對算力的需求，每過100天就會增加一倍，因此可預計未來5年會產生高達100萬倍的算力增長[1]。3A游戲的圖形生成，同樣以巨額算力增長為硬件基礎。無論作品采用預先生成模式還是在游玩中根據指令即時生成的策略，均遠超家用GPU的能力范疇，必須通過專業GPU的大量并聯或專門的圖形工作站來實現。不過，專業級GPU已經被視為高精尖技術產業的核心資產，亦是國際經濟貿易的稀缺資源—普通游戲廠商既難以獲取，也無法承擔由此所產生的高昂運行成本。GPU算力問題的化解，尚且有待于未來云計算或量子計算機的技術突破與行業應用。

盡管3A游戲的自動生成面臨著數據、模型和硬件等方面的難題，但這些問題不過是明確了技術生成路徑之后的現實困難。畢竟，隨著人工智能領域的基礎建設和技術推進，數據共享、模型訓練和算力升級等問題，都將迎來解決方案。甚至，通用型人工智能的來臨，或許會將3A游戲制作變為某種生成式AI模型的子命題。而這，也正是游戲廠商渴望生成式人工智能抵達的技術未來。

余論

在生成式人工智能興起后，關于機器智慧影響人類獨特性的討論，再度甚囂塵上。此間關鍵在于，由人工智能生成的智能體，能否產生類人的情感和社交方式？2023年，斯坦福大學和谷歌研究院合作開展了一項由25個“生成智能體”構成的沙盒游戲實驗，這些智能體將大語言模型作為行為邏輯依據，進而模擬人類的生活方式。研究者驚奇地發現，經過一段時間后，智能體們紛紛建立起社會關系網絡并開展相應的社交活動，宛若一個小型社區[2]。這項實驗引發的思考是，電子游戲中生成式AI的智能化水平持續提升，是否會導向某種電子游戲版本的《西部世界》（Westworld，2016）？如同實驗中的“生成智能體”嘗試脫離研究人員控制并自行開展社交活動，電子游戲內的數字玩偶又是否會繼續接受人類玩家的殘忍暴虐行為？雖然這一問題在現實生活中尚未得到回答，但未來的電子游戲有望成為討論上述議題的實驗場域，為探索人類與機器智慧的相處模式提供路徑。

本文系國家社科基金藝術學青年項目“新技術驅動電影產業轉型發展研究”（項目批準號：20CC168）階段性成果。

責任編輯：趙東川

[1]" 周豐：《人工智能藝術的神經美學研究》，《東岳論叢》2023年第10期。

[2]" Ashley Cullins， Katie Kilkenny， “As Writers Strike， AI Could Covertly Cross the Picket Line，” accessed December 21， 2023， https：//www.hollywoodreporter.com/business/business-news/writers-strike-ai-chatgpt-1235478681/.

[1]" Claude Elwood Shannon， “Programming A Computer for Playing Chess，” The London， Edinburgh， and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science 41， no. 314 （March 1950）： 256-275.

[2]" 參見[美]尼爾·霍爾福德、詹娜·霍爾福德：《劍與電—角色扮演游戲設計藝術》，陳洪譯，清華大學出版社2006年版，第21頁；Steven Levy， Hackers： Hero of the Computer Revolution （Sebastopol： O’Reilly Media， Inc， 2010）， 78.

[3]" Vojtech Cerny and Filip Dechterenko， “Rogue-Like Games as A Playground for Artificial Intelligence-Evolutionary Approach，” （paper presented at Entertainment Computing-ICEC 2015： 14th International Conference， Trondheim， Norway， September 29-Ocotober 2 2015）， 261-271.

[1]" 七點Game：《史上第一款立繪全由AI繪圖的氪金手游出現了！甚至居人氣榜第8的高位？！》，https：//mp.weixin.qq.com/s/3VB8FS9SbsyrXwA3F8ZPxQ，2024年1月8日。

[2]" Gene Park， “Pokémon with Guns？ Welcome to ‘Palworld’， 2024’s First Viral Hit Game，” accessed January 26， 2024， https：//www.msn.com/en-us/news/technology/pok%C3%A9mon-with-guns-welcome-to-palworld-2024-s-f irst-viral-hit-game/ar-BB1h5ZOZ.

[3]" Cora：《用AI取代并解雇了整個美術團隊？美術品質下滑，雷亞游戲遭網友炮轟抵制》，https：//mp.weixin.qq.com/s/mCqxdesSPP7RUUpHL9-JeA，2024年1月7日。

[4]" Alex Nichol， Heewoo Jun， Prafulla Dhariwal， et al， “Point-E： A System for Generating 3d Point Clouds from Complex Prompts，” accessed December 22， 2023， https：//arxiv.org/abs/2212.08751.

[5]" 劉燕：《生成式AI助力游戲開發：騰訊推出3D虛擬場景自動生成解決方案》，https：//cloud.tencent.com/developer/news/1047322，2023年12月22日。

[1]" Bill Gates， “AI is About to Completely Change How You Use Com-puters，” accessed November 30， 2023， https：//www.gatesnotes.com/AIagents.

[2]" “擬真智能體”這一概念來自《人工智能與游戲》一書，可以將其延伸理解為由AI操控的非玩家角色。參見[美]喬治斯·N. 揚納卡基斯、朱利安·圖吉利斯：《人工智能與游戲》，盧俊楷、鄭培銘譯，機械工業出版社2019年版，第219頁。

[3]" Bloc， “More on Future of RPG Games-Bannerlord and ChatGPT，” accessed December 23， 2023， https：//www.youtube.com/watch？v=L_qauw4QM3Q.

[4]" TechWeb：《網易〈逆水寒〉手游宣布：推出首個游戲版ChatGPT》，https：//www.techweb.com.cn/onlinegamenews/2023-02-15/2919705.shtml，2023年12月23日。

[5]" NVIDIA GeForce， “NVIDIA ACE for Games Sparks Life Into Virtual Characters With Generative AI，” accessed December 23， 2023， https：//www.youtube.com/watch？v=5R8xZb6J3r0.

[6]" Jinfeng Zhou， Zhuang Chen， Dazhen Wan， et al. “CharacterGLM： Customizing Chinese Conversational AI Characters With Large Language Models，” accessed January 9， 2024， https：//arxiv.org/abs/2311.16832.

[1]" Monte：《動視暴雪為AI生成音樂申請專利 玩家可定制“專屬”配樂》，https：//www.gamersky.com/news/202210/1528067.shtml，2023年12月22日。

[2]" 騰訊多媒體實驗室：《騰訊多媒體實驗室發布自研AI作曲框架XMusic，入選2023世界人工智能大會“鎮館之寶”》，https：//cloud.tencent.com/developer/article/2305127，2023年12月23日。

[3]" Shyam Sudhakaran， Miguel González-Duque， Claire Glanois， et al， “MarioGPT： Open-Ended Text2Level Generation Through Large Language Models，” accessed December 21， 2023， https：//arxiv.org/abs/2302.05981.

[4]" Latitude， “How We Scaled AI Dungeon 2 to Support over 1，000，000 Users，” accessed December 23， 2023， https：//latitude.io/blog/how-we-scaled-ai-dungeon-2-to-support-over-1-000-000-users.

[5]" Giovanni Colantonio， “ChatGPT ‘Invented’ a Game that Already Exists， then Plagiarized Itself，” accessed December 23， 2023， https：//www.digitaltrends.com/gaming/sumplete-chatgpt-AI-game-design-ethics/.

[6]" Ammaar Reshi， “Can GPT-4 Code an Entire Game for You？ Yes， Yes It Can，” accessed December 23， 2023， https：//twitter.com/ammaar/status/1635754631228952576.

[1]" 《編號：零》，https：//nostest.itch.io/projectzero，2024年1月7日。

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[3]" Oleg Chumakov， “Generated Adventure-The Postmortem of a Game Made With ChatGPT and Midjourney （Prompts Included），” accessed December 24， 2023， https：//blog.luden.io/generated-adventure-the-postmortem-of-a-game-made-with-chatgpt-and-midjourney-prompts-included-f87e7e615204？gi=62a329ebdab4.

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[3]" [德]哈特穆特·羅薩：《新異化的誕生》，鄭作彧譯，上海人民出版社2018年版，第7—13頁。

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[6]" “換皮怪”指在不更改既有角色模型行為機制和作戰方式的基礎上，通過改變皮膚、服裝等造型元素的方式生成的新角色。這類“換皮怪”開發周期和成本較低，但容易造成玩家的審美疲勞。

[7]" Tom Chapman， “God Of War Director Responds To Boss Fight Criticisms，” accessed December 23， 2023， https：//screenrant.com/god-war-boss-f ight-director-response/.

[1]" [日]桐生隆司：『年頭所感』，https：//www.hd.square-enix.com/jpn/news/2024/html/post_290.html，2024年1月8日。

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[3]" 周志明：《智慧的疆界：從圖靈機到人工智能》，機械工業出版社2018年版，第320頁。

[4]" 小木：《GPT-4在11月份以來變懶的原因可能已經找到：大模型可能會在節假日期間變得不愿意干活，工作日期間卻更加高效》，https：//www.datalearner.com/blog/1051702359526901，2023年12月24日。

[1]" Shiqiang Zhu， Ting Yu， Tao Xu， et al， “Intelligent Computing： The Latest Advances， Challenges and Future，” accessed November 23， 2023， https：//arxiv.org/abs/2211.11281.

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