当1200万游戏开发者用上了AI——Roblox能指明AIGC的发展方向吗?
生成式AI (AIGC) 是GDC 2023上热门话题之一,开幕首日,知名手游厂商King分享了他们对AI的认知,King于去年收购了AI公司 Peltarion,组建了一个50多人的研究团队,为其分配了三大任务:研究未来、员工培训、技术支持,King试图让每个员工都能运用AI,将其嵌入工作流之中,“这是一种企业转型”,但King的首席技术官Steve Collins表示,他们尚且不清楚AI在开发效率提升上的实际作用。
3A游戏厂商育碧则从NPC设计的角度谈论AIGC的应用,具体的讲,是如何将自然语言生成技术集成到文案编写工作流中,为路人NPC创建对话是该工具的使用方式之一,毕竟,育碧的开放世界游戏以“人多”为特色。但正如育碧在演讲里所说的,AI生成的对话多属于边角料的填充,对游戏的叙事重点不构成影响。该观点与此前连线杂志的报道不谋而合:“游戏内容所具备的功用越低,AIGC越能发挥作用。”
【资料图】
游戏创作平台Roblox同样对AIGC感兴趣,Roblox副总裁Stefano Corazza以“利用生成式AI推进内容创作”为题发表演讲。
据会议上公布的数据,目前Roblox的全球日活跃用户超过6700万,用户年龄层集中在17——24岁。
Roblox既是游戏游玩平台,也是游戏创作平台,通过Roblox Studio用户可以创建自己的游戏、道具。随着用户量的增加,聚集于平台的创作者数量也在增加,目前Roblox上有1200万创作者,每月营收270万Robux(平台上的货币,可按比例兑换现金),近两年创作者收入高达2亿美元。
在此次演讲发布前几天(3月20日),Roblox在Roblox Studio测试版中推出了两个新的AIGC工具:材质生成(Material Generator)和与代码辅助(Code Assist),Stefano Corazza在GDC上进一步介绍了这些工具的运用。
材质生成:
与其他图像生成工具一样,用户可以输入提示词以生成图像,稍有不同的是,Roblox可以自动将人工制作的3D法线贴图与其他贴图附加到物体表面,从而获取反射率、粗糙度、金属参数等数据,此后游戏引擎可根据数值正确表现物体照明。
Stefano Corazza表示,这只是第一步,后续用户可以创建完整的3D资产,这是一个艰巨的任务,需要解决诸如人体完整性、正确性等问题。
Stefano Corazza希望未来Roblox只需从几张概念图就能生成一整套风格一致的美术资产,如输入“含森林、河流、岩石的场景”,AI便能生成可交互的3D世界。
代码辅助:
Roblox的代码辅助旨在让用户花更少的精力来创建简单有效的代码,如用户可以向系统下达指令:“在玩家接触球体后0.3秒,球变红并毁灭”,系统随后生成了一段7行的Lua函数。不过,Stefano Corazza表示测试版的代码想要起作用,需要对平台自身的标准代码模型进行微调,而且,它不适用于“从无到有的代码生成”,高度依赖于上下语境。目前,Roblox代码工具的使用重点在于减轻开发者的工作,以便于让他们专注于创造性的内容。Stefano Corazza表示,未来可能会向ChatGPT那样的聊天机器人发展,以便于解释代码的运作原理,方便创作者学习。
老实说,相较于ChatGPT、Stable Diffusion、Midjourney等AIGC工具,Roblox公布的内容并没有太多亮眼之处,其真正的独特之处在于Roblox是个面向用户开放的游戏创作平台,如
Stefano Corazza自己所描述的,Roblox为用户提供“垂直整合的游戏开发解决方案”,它是个开发工具,也是个游戏发布平台,还是个创造收益的游戏商城。
当游戏的开发门槛因AIGC的发展而进一步降低,无疑会改变Roblox的游戏创作方式,让Roblox上的游戏数量暴涨,届时我们将看到什么?
从游戏创作者的角度来看,是否有更多的用户借助AI踏上游戏开发之路?游戏创意会因劳动力的解放、技术障碍的移除而井喷吗?
从玩家的角度来看,他们是否要忍受Roblox上愈发猖獗的劣质内容?精品游戏与粗制滥造游戏的比例是否会进一步扩大?数量暴涨后,曝光问题如何解决?解决“游戏发现”的问题是否会反过来压倒游戏制作,致使平台上堆满商业导向的作品?
从平台管理者来看,他们又应该如何解决AI创作的版权问题,AI工具迭代的方向在哪里?更甚者,
在“游戏开发与AIGC”这个话题上,Roblox将会是一个极具代表性的案例,因平台与平台受众的特殊性,我们将看到游戏内容生产方式、发布方式、接受度/商业化三个环节将会产生什么样的变化。
注:文中图片源于arstechnica、4Gamer
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