文|DoNews 李信馬
編輯|文心一言
一年前，筆者曾采訪過一位游戲領(lǐng)域的資深從業(yè)者，他講過一個(gè)有趣的觀點(diǎn)：如果要創(chuàng)業(yè)做游戲項(xiàng)目，先去找好的原畫師，因?yàn)橛螒虍嬅娌缓每?，游戲就先涼了一半?/p>
讓人沒想到的是，僅僅一年以后，原畫師們就成為被AI沖擊最慘烈的群體。不久前，Unity 中國總裁兼首席執(zhí)行官張俊波在一次采訪中就曾表示，不少游戲公司，已經(jīng)裁掉了一半甚至80%的美術(shù)，下一步受到?jīng)_擊的就會是模型師，之后，游戲測試、程序員，甚至游戲策劃和腳本的工作，很可能也會受到?jīng)_擊。
比如昨天，在百度的文心大模型技術(shù)交流會上，百度智能云就用剛發(fā)布的“Comate”代碼助手，現(xiàn)場開發(fā)了一款“貪吃蛇”小游戲。只需輸入“canvas”，以及中文備注，“Comate”就能自動識別語義，生成游戲畫布代碼，再輸入顏色、方向、食物的簡單詞匯，就能理解指令，補(bǔ)全代碼，生成游戲。
今年5月，Unity參與GDC并發(fā)布的《游戲行業(yè)趨勢報(bào)告（2023）》中，將AIGC首次作為游戲發(fā)展的未來趨勢被收錄。報(bào)告預(yù)計(jì)，未來AI將進(jìn)一步滲入游戲開發(fā)工作流中，為圖像、音頻、視頻、代碼等每一個(gè)創(chuàng)作環(huán)節(jié)增速。
圖片來源：《游戲行業(yè)趨勢報(bào)告（2023）》
生產(chǎn)力決定生產(chǎn)關(guān)系，當(dāng)AI可以繪圖、編代碼甚至比人做得更好后，原有的生產(chǎn)方式和組織架構(gòu)就注定會被改變。被裁員的原畫師只是開始，剩下的游戲崗位上，從業(yè)者們也是人人自危，對同一個(gè)問題滿是擔(dān)憂——下一個(gè)會是我嗎？
而要回答這個(gè)問題，需要我們對游戲行業(yè)有更深刻的了解和思考。
一般來說，一個(gè)游戲項(xiàng)目組通常包括：
項(xiàng)目經(jīng)理，負(fù)責(zé)整個(gè)項(xiàng)目的計(jì)劃、執(zhí)行和控制，協(xié)調(diào)項(xiàng)目內(nèi)各個(gè)團(tuán)隊(duì)的工作。
策劃，負(fù)責(zé)游戲設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、任務(wù)設(shè)計(jì)、關(guān)卡設(shè)計(jì)和場景設(shè)計(jì)等工作，為游戲提供清晰的游戲規(guī)則和玩法。
美術(shù)，負(fù)責(zé)游戲中的美術(shù)制作，包括原畫、模型、貼圖、動畫等方面的制作。
前端，負(fù)責(zé)游戲前端開發(fā)，包括頁面設(shè)計(jì)、HTML/CSS/JavaScript等前端代碼的編寫。
后端，負(fù)責(zé)游戲后端開發(fā)，包括數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、API接口開發(fā)、服務(wù)器端代碼的編寫等。
測試，負(fù)責(zé)游戲的測試工作，包括功能測試、性能測試、安全測試等方面的工作。
運(yùn)營，負(fù)責(zé)游戲的運(yùn)營工作，包括用戶運(yùn)營、活動策劃、數(shù)據(jù)分析等方面的工作。
最初的電子游戲，是開發(fā)者一行行代碼敲出來的，但是隨著技術(shù)的不斷積累，也出現(xiàn)了各種提高生產(chǎn)力的工具。比如繪圖的Photoshop、建模的3DMax，還有Unity為代表的游戲引擎，后者已經(jīng)成為創(chuàng)建游戲的核心工具。二維的圖片、三維的模型、音頻、腳本還有動畫，這些資產(chǎn)在外部完成后被導(dǎo)入游戲引擎，即使不懂編程的開發(fā)者，也可以通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊，將它們轉(zhuǎn)化成引擎中的資源，逐漸集成和迭代到成品游戲。
從這個(gè)角度來說，機(jī)器對人的替代從未停止過，只是來的更猛烈了一些。DoNews采訪了Unity中國技術(shù)平臺總監(jiān)楊棟，交流他觀察到的行業(yè)變化。
“原畫確實(shí)是重要，但是當(dāng)前有部分初級原畫師可以被替代掉，只是因?yàn)锳I作畫的能力，目前來講是所有AIGC里面最強(qiáng)的一類?！睏顥澰?jīng)在大型游戲公司中工作，對游戲制作的各個(gè)流程都非常熟悉。
“初級原畫師會先按照需求，找大量的reference（參考），形成自己的想法。他們實(shí)際上是拿很多的圖在各種各樣的拼，把它拼成自己最終腦子里想象的那個(gè)東西，拼湊的這些元素也是找出來的。從這個(gè)角度而言，初級原畫師更像是一個(gè)素材的采集者或者是重構(gòu)者，而不是原創(chuàng)者。AI訓(xùn)練集里的數(shù)據(jù)，肯定超過人腦和硬盤能裝下的圖片，那就可以生成更漂亮或者更獨(dú)特的畫，會更有競爭力。所以他們就被替換掉了?！?/p>
相比之下，高級或者大師級的原畫師，本身有非常強(qiáng)的原創(chuàng)能力和個(gè)人畫風(fēng)，雖然AI也可以模仿畫風(fēng)，但產(chǎn)生不了原創(chuàng)且獨(dú)特的思維，所以很難被替代——但這樣的人并不多。
不過，其他的游戲崗位，即使是初級工作要被替代，也還需要一段時(shí)間?！叭绻f影響建模的話，現(xiàn)在AIGC建模建出來的東西質(zhì)量是沒法用的，只能參考，還不能立即投入使用。”楊棟說道，“對編程而言，我覺得AI技術(shù)是是并不是一個(gè)替代，而是正向輔助，比如說我平常寫代碼，以前可能寫一個(gè)算法得從頭想或者找別人寫過的代碼來改，現(xiàn)在可以直接問GPT，它會給你寫一版，我不會直接用，會先看看寫的對不對，然后去試用，大多數(shù)時(shí)間它會出錯，但你可以讓它糾錯?！?/p>
不難發(fā)現(xiàn)，所謂對人工的替代，基本都體現(xiàn)在出現(xiàn)了更好的AIGC工具上，替代性越強(qiáng)，“失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)”越大。那么在游戲引擎這一核心工具上，也會出現(xiàn)類似的情況嗎？不久前，Unity發(fā)布了一段名為“Unity AI”的視頻，視頻中以文本框的形式輸入一系列指令，如“創(chuàng)建一位3D女性角色”或者“添加兩秒雷聲”，不禁讓人暢想，未來是否一句話就能生成對應(yīng)的資產(chǎn)。
不過楊棟表示，這個(gè)視頻里的內(nèi)容，可能要兩三年后才可以實(shí)現(xiàn)：“那個(gè)視頻表達(dá)的是一種愿景，就是說可以拿大語言模型去幫助Unity開發(fā)者自動的生成場景，但現(xiàn)在大語言模型本身并不能直接生成模型，生成模型是另外的AI能力，而且能力還不大行。大語言模型能夠理解你在說啥，它可以把你說的東西分割成Unity可以執(zhí)行的操作步驟，比如說場景里要放多少個(gè)模型、放在哪里、在什么地方打上什么樣的光、讓射出去的子彈可以跟所有物體進(jìn)行碰撞等，沒有神奇到說一句話，直接一個(gè)游戲場景就完成了，要一句話生成一個(gè)游戲還早?！?/p>
AI看了足夠多的文字，就學(xué)會了對話，看了足夠多的圖片，就學(xué)會了作畫，給AI玩足夠多的游戲，它能學(xué)會創(chuàng)造游戲嗎？
“理論上是可行的，但現(xiàn)實(shí)是比較骨感的，我們看到現(xiàn)在把視頻喂給AI，AI自動生成視頻，也沒有真正實(shí)現(xiàn)，而游戲，比文字、圖片還有視頻都要復(fù)雜好幾個(gè)量級，所以我覺得AI短時(shí)間內(nèi)還沒辦法生成大型游戲?！睏顥澱f道。
總而言之，沖擊會有，徹底顛覆還要等等。
但可以肯定的是，游戲行業(yè)的效率會越來越高，游戲開發(fā)的門檻也會降低，除了擔(dān)憂多少人會被裁員，我們也要看到，AI也提高了游戲質(zhì)量的上限。
不久前，英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛在演講中，展示了游戲視頻中一間具有賽博朋克感的拉面店，和里面恍若真人的拉面店老板。視頻中，拉面店老板Jin可以即時(shí)與玩家kai進(jìn)行語音對答，比如說，對玩家抱怨拉面店附近的犯罪活動影響到了他的生意，并在玩家詢問是否能提供幫助時(shí)，回答出罪犯首領(lǐng)Kumon Aoki，并指引玩家前往地下搏擊館尋找游戲Boss。
圖片來源：英偉達(dá)
據(jù)介紹，這是英偉達(dá)推出的用于游戲中人物模型開發(fā)的“ACE for Games”服務(wù)（ACE：Avatar Cloud Engine）。借助大語言模型，游戲中對NPC輸入背景故事等必要資料，NPC即可實(shí)時(shí)與玩家產(chǎn)生互動，產(chǎn)生符合邏輯的語言對話、表情等。
“這就是未來游戲的樣子?！秉S仁勛說道。
可以預(yù)見，AI將會在游戲行業(yè)中無處不在，而且游戲行業(yè)的特殊性在于，它的核心競爭力不應(yīng)該是更“便宜”，而是更“好玩”。AIGC降低了大量專業(yè)化工作（比如原畫）的門檻，提高了內(nèi)容質(zhì)量的上限（比如NPC對話），反而可能會刺激更多玩法上的創(chuàng)新。
而創(chuàng)新，或者說創(chuàng)意，就是人類最難被替代的優(yōu)點(diǎn)之一。張俊波在采訪中樂觀的表示：“如果AIGC真的成功地顛覆了游戲創(chuàng)作的流程，有可能會帶來另一波創(chuàng)業(yè)公司，給市場上帶來更多的選擇和機(jī)會?！?/p>
而在相對悲觀的預(yù)測中，即絕大部分的人類工種甚至創(chuàng)意性工作都被AI替代了，“但一定有很多事情是人工智能不能做的，還是會有很多員工持續(xù)去做那些事情，最終不管怎么用AI，哪怕把別的工作替代完了，全世界還是會剩下程序員，去解決AI程序的問題?！?/p>