a16z：AI 如何加速游戏行业的三种创作者原型

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如果你想了解一个行业，就去研究它最钟爱的原型。

就游戏行业而言，首先是独立开发者。这一类包括 Eric Barone（《星露谷物语》的创作者）、Jonathan Blow（《时空幻境》、《见证者》和《沉星之序》）这样的人，以及 Tarn 和 Zach Adams（史诗般广阔的世界模拟游戏《矮人要塞》的共同创作者）这样的小团队。人们喜欢这些开发者以及他们创造的游戏，是因为尽管困难重重，他们仍能在传统工作室的温暖怀抱之外取得商业成功。他们就是游戏界的书呆子抱得美人归。这些游戏能够成功本身就有吸引力（当然，它们也相当好玩）。

然后是先知式的工具制造者：Tim Sweeney 和 John Carmack 这样的人。这些人通过裸机编程实验和推动硬件边界，后来扩展了其他人能够构建的东西。他们的工作产出了引擎、编辑器和模拟器，最终成为其他人构建的环境。

最后是世界观构建工作室。这些团队如 Rockstar Games（《荒野大镖客：救赎2》和即将推出的《GTA VI》）或 Larian Studios（《博德之门3》），他们花费数年时间构建一个细节和逼真度（更不用说微小的彩蛋）超出任何单个玩家可能注意到的程度的地方。举例来说：荒野大镖客的野生动物包括装死的负鼠和虚张声势冲锋的熊，而 GTA VI 将有六个游戏内广播电台（包括一个由 Lana Del Rey 和她丈夫配音的虚构角色主持的电台）。人们喜欢这些游戏，是因为它们感觉如此有人气。

这些原型指向不同的价值：独立开发者可以埋头于他们特定的愿景，并偶尔在愿景引起共鸣时挖到金矿。先知式的工具制造者负责推动技术边界。而世界观构建工作室则构建出具有非凡深度的游戏。

通常，当一种可怕的新颠覆性技术被引入一个行业时，首先受损的是这些原型。但 AI 可能并非如此。事实上，AI 在游戏中最有说服力的理由是它可以加速所有这三种原型。帮助一个人实现一个奇怪想法的同一项技术，可以帮助工程师调查游戏的内部结构，或者给工作室更多机会在已经雇佣了数百名专家的制作中进行实验。

这就是我们（Anish、Jon 和我）在最近关于 AI 与游戏的对话中不断回到的主题。我们都有多年来一直想制作的游戏的故事，而且我们都有不同的阻碍使我们无法尝试它们，比如缺少技术技能，或者难以维持一个雄心勃勃的项目足够长的时间来完成它（尤其是当我们都有与游戏开发日常无关的全职工作时）。减少这些障碍意味着我们（以及更专业的我们）可以尝试更多想法。它也增加了尝试的雄心程度。

这些机会分布在两个维度上：AI是在帮助现有游戏还是新游戏，以及它的主要贡献是降低成本还是带来新的可能性。

对于想要成为独立开发者的人来说，眼前的机会是弥合拥有一个非常具体的想法与掌握表达它所需的所有技能之间的差距。即使擅长游戏设计的某一个方面，比如设计核心循环，一个人仍然可能无法做出自己想要的东西，因为他可能在其他关键领域有所欠缺。在我们的播客中，Jon描述了跨越这些学科的智能体：帮助编写设计文档、在Blender中构建资产、在引擎中组装场景、检查截图并尝试修复。因此，一个独立开发者可以借助Produce象限中的工具来做出可玩的原型，并更早地发现一个想法中有趣的地方。

当然，从那个发现到完成一款游戏之间仍有大量工作。Anish受Habbo Hotel启发的唱片店实验——他在我们的播客中讨论过——源于他的一位DJ朋友抱怨说，在线唱片店看起来都像千篇一律的电商网站。Anish想打造一种更像20世纪90年代在多伦多买唱片的感觉，那包括喧闹的音乐、混音带、锐舞传单和不期而遇的交谈。Anish给模型提供了Habbo Hotel的视觉参考，并开始重建那种体验。这家唱片店在图表中占据Invent象限，因为制作辅助服务于一个端到端的游戏。

Anish最终让他的唱片店及周边街道变得可模组化，其他玩家可以搭建店面。他的儿子添加了一个宠物领养中心（Jon指出，这可能是在致敬广受欢迎的Roblox游戏《Adopt Me》）。他唱片店里的动物可以被领养，并跟随主人四处走动，这是Anish没有放入原始项目中的行为；他说编码智能体添加了这一功能，并让原始唱片店的代码库与新机制向后兼容。这就是Extend：玩家将一个想法带入他已经熟悉的世界。

Jon八岁的儿子提供了一个更小、更当代的版本。他想玩《Ghost of Tsushima》；Jon觉得它太暴力了。他开始向ChatGPT询问其机制和Boss战，然后用Codex帮助构建了一个受其启发的Minecraft模组。

许多这些涌现出的模型能力，比如使用Blender或Three.js和Spark.js等3D库，实际上只是在过去几个月里才真正实现。当OpenAI的Astra发布时，人们立刻被它在计算机使用方面的精细程度所震撼，这涉及能够在Blender、Unity和Unreal等计算机图形套件和引擎中执行长时间运行的任务。而Anthropic的Opus系列模型已被证明在端到端游戏设计以及代码实现方面尤其出色。几个月前，你可能还能让模型生成一些可用的资产或游戏规格。现在你可以直接提示类似“让这个游戏更有趣”，然后瞧，游戏就更有趣了。Simon Willison有一篇很棒的博文更详细地探讨了许多这些动态。

这些模型不断增强的能力，为探讨“预言式工具制造者”这一原型及其在 AI 时代可能扮演的角色提供了良好的切入点。AI 在把游戏拼装起来方面的能力正显著提升。同样引人注目的是，它也非常擅长把游戏拆解开来。这一过程被称为反编译，即从已编译的程序逆向还原出可供人们检查和修改的源代码。

实现这一点本身就需要富有创造性的工程工作。在 Maurice Heumann 的一个 AI 反编译项目记录中，他带领一组智能体反编译一款 FPS 游戏，智能体最初生成的是可读但行为不正确的代码。这迫使他团队引入一项检查：编译重建后的函数，并将其与原始二进制文件进行比较，同时考虑地址可能变化的引用。这生动地描绘了新型技术先驱的形象：一位项目监督者，为智能体可靠地解决问题设计条件。这是 Recover. 的一个例子。

在播客中，Jon 指出，据他统计，至少有四个可在浏览器中运行的《光环》反编译实例。我们已完全准备好迎接新的游戏评判标准从“它能运行《毁灭战士》吗？”转变为“它能反编译《光环》吗？”

大型工作室本可以轻易地一口否定 AI（正如近几个月许多玩家所做的那样），而在反编译工作日益增多之际，他们甚至更容易变得焦虑并诉诸法律。因此，观察那些释放出真正开放与兴奋信号的大型工作室的回应，一直很有意思。

在十月，Tim Sweeney 描述了围绕 AI 辅助开发的重组，目标是让员工能够创作更多、更好的作品，并将这些益处扩展到使用 Unreal 的团队。Xbox 的Xbox Labs 公告则聚焦于为新硬件重建游戏、浏览器移植和重制。Xbox 成立了一个小组来探索这些可能性并共享工具。其意义在于，成熟公司既看到了扩大生产的机会，也看到了让现有游戏库重新可用的机会。

对于世界构建型工作室而言，机会是双重的：既能压缩开发周期，又能重新思考一开始什么值得尝试。正如 Jon 在播客中指出的，把数年时间和数亿美元投入一款游戏，会促使制作方偏爱熟悉的系列。AI 通过缩短从想法到原型的时间开辟了新机会。通过缩短开发周期，工作室能够更快地为更多游戏创意制作原型，从而在原创 IP 或实验性类型上承担更多风险——这些在传统开发周期下原本不可能获得批准。

现在我们三个人都在自己动手做游戏，而在播客结束时，我们讨论的是想把这份自由发挥到什么程度。Anish 一直在致力于复活 Solar Realms Elite，这是他公告板时代的一款多人游戏，其源代码已经丢失。一份设计文档和一个可执行文件幸存了下来，而他坚持不懈，随着每一代新模型都回到这个项目，如今他拥有了他所描述的、在自己电脑上运行的忠实复刻版。Jon 想重温《文明 II》，并赋予臣民自己的议程，这样统治一个帝国就需要说服人们合作。Elena 则在考虑复活一些她在 Unity 中制作的旧约会模拟游戏，那还是在 AI 出现之前的年代。

对当前这个 AI 生成游戏时代，最明显的批评是：它们对创作者来说可能很有趣，或许对他们的一小群朋友来说也是如此，但我们距离真正广阔而连贯的 AI 生成游戏还很遥远。批评者可能会说，这些早期 AI 游戏之所以有趣，更多是因为创造游戏的新奇感，而不是游戏本身的娱乐价值。但这真的是坏事吗？创造一直以来就是一种游戏——从搭乐高到用蜡笔涂鸦，再到在《我的世界》中建造世界。

这恰恰意味着，我们正在见证我们一直热爱游戏的一点：它催生了一个由操作指南、隐性知识和思想交流组成的小产业。游戏也有这样的历史：人们在摆弄别人的作品时发现了某种引人入胜的东西；模组界一个著名的例子是，《反恐精英》最初是 1999 年《半条命》的一个模组。我们可以认真对待这个故事，而不必指望每一个《我的世界》模组或凭感觉编码出来的游戏都能成为下一个《反恐精英》。

基本上，未来会有更多游戏。一个通过重建旧日最爱而进入游戏开发的人，可能会发现自己对其底层系统产生了兴趣（例如，如果不了解什么是游戏二进制文件，就真的很难进入反编译领域）。一个为朋友们制作了一个世界的人，可能会在多年间不断扩展它，并吸引大量受众。这些都是我们已经钦佩的原型的可识别套路和起源故事。一个如此热衷于痴迷者创造不太可能之物的故事的行业，应该为给更多人提供起点而感到兴奋。

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