生成式AI具有彻底变革每个创意产业的潜力，游戏产业也不例外。游戏世界变得更加丰富、更加沉浸，从许多方面来看更接近于模拟我们自己的“真实”世界。这意味着构建这些游戏世界所需的团队规模和成本也在飙升。
生成式AI工具，如GPT-4等大型语言模型以及像Dall-E 2这样的图像生成算法，可以通过减轻艺术家和设计师的负担来帮助游戏制作，创建数千个具有微小差异的独特资产。这些资产可以是构成游戏世界的地点、物体、角色和对手。
举个例子，即使在最近的视频游戏中漫步于森林中，如果留意的话，可能会开始注意到只有少数几个不同的树木模型。过一段时间，它们开始重复出现，会在不同的地方看到相同的树木。
尽管游戏的任务是让人们保持娱乐并参与到游戏的动作或故事情节中，可能不会注意到这些技术限制，但当你注意到时，这会令人不适，立刻破坏了游戏所创造的悬念感。
通过生成式AI，一个森林可以被成千上万个完全独特的树木所填充，拥有与真实的森林一样多样化的生物和爬行动物。这样的技术可以提高游戏的真实感和沉浸感。
Revolution Software是一家英国游戏开发公司，在1990年代的冒险游戏《断剑》系列中取得了巨大的成功——那个时候还没有多人在线游戏和逼真的3D图形。
自那时以来，它走上了与当时许多工作室不同的道路，那些工作室要么扩大成为多媒体制作巨头，以应对日益昂贵和复杂的游戏设计，要么破产，或者被其他扩大的工作室吞并。
Revolution保持了其小团队结构，并主要通过《断剑》系列的续集和重新发行来支持自己。
当制定计划更新该系列的第一款游戏，以使它们能够在最新一代游戏机和PC上运行时，该工作室遇到了一个问题。旧的图形都是按照当时使用的远低分辨率的显示器来缩放的。由于它们是手绘艺术品，要按照如今玩家在他们的Ultra HD显示器上期望的分辨率重新绘制它们将成本过高。
工作室创始人Charles Cecil联系了约克大学的生成式AI研究人员，他们能够拿几个用于现代更新的艺术品样本，并用它们来训练生成对抗网络（GAN）。
在从Nvidia工程师获得一些调整模型的帮助后，获得了一个生成式AI模型，能够在五到十分钟内创建一件游戏内的艺术品，如物体或角色。
然后经由人类艺术家对AI生成的艺术进行修饰，特别关注手和面部（正如许多人所注意到的，在AI生成的人物图像中，这些地方最容易出现缺陷）！
这使得该工作室将这些备受喜爱的游戏引入到现代游戏玩家中的计划在经济上变得可行。
正如Cecil所说：“使用AI的能力是一个绝对的游戏改变者…如果没有它，我们就负担不起。
“这确实允许非常有才华的角色艺术家和动画师将原作塑造成非常特别的东西，而不必重新绘制所有东西的苦差事。”
自动化创造性过程中的单调部分
与其他行业一样，生成式AI能最令人兴奋的应用可能在于其看似略显平凡，考虑到AI所引起的炒作和光环。
但真正的魔力并不在于它可以以快速的速度生成数千张非常相似的图像。相反，它在于一旦艺术家和设计师摆脱了“单调”的束缚后，他们可以做些什么！
可以预见生成式AI在游戏行业中引起轰动的其他几种方式。
在不久的将来，会有可能在游戏中与角色见面并互动，这些角色的行为和对话比我们今天习惯的要自然得多。英伟达的Avatar Cloud Engine（ACE）旨在让游戏设计师将具有生成式AI驱动个性的角色加入到他们的创作中。
它还可以用于创建动态故事情节。故事可以更灵活地调整以应对玩家的个人选择，创造比仅使用人类作家可能的更个性化的体验。例如，ChatGPT可以被指示使用简单的提示来创建具有持续AI生成故事情节的游戏。
它还可以用于自动化测试——创建大量模拟玩家，他们都根据其AI生成的游戏风格和个性以不同方式玩游戏。这意味着游戏开发者可以迅速确定哪种游戏风格可能导致不太令人满意的游戏体验，并相应地调整其产品。
甚至可以用于动态生成的配音，使角色能够说出他们的台词并保持他们的声音方式，即使玩家迫使他们脱离剧本。
这对游戏设计和游戏设计师意味着什么？
想象一下，小型独立工作室将能够利用生成式AI的力量来制作本来需要更大团队和巨额开支的游戏，这是非常令人兴奋的。
与此同时，该行业必须注意管理这些新兴技术对人类工作的影响。小工作室想要利用AI来创建一款本来不在其能力范围内的游戏，这似乎无可非议。然而，许多人可能会说，较大的工作室有责任照顾其雇佣的创意人员，以确保他们不会被机器取代。
这不仅仅是一种责任，还因为创作无法完全脱离创意人员。
其中一些是无形的，但仍然不可否认的，比如AI根本无法重新创造人类创造性和创意细微差别的“火花”。或者AI缺乏情感智能，意味着它不太可能以情感上与我们产生共鸣的方式来创作。
其他方面则非常实际。例如，我们都看到了生成式AI有可能产生幻觉，以一种大大偏离用户意图的方式创作。这甚至可能导致具有令人讨厌、歧视性或以其他方式有害的输出。如果没有人类监督和专业知识来减轻这种与创造性相关的问题，这对于完全依赖AI的公司可能会带来灾难。