随着AI的发展，很多场景得到了应用，“AI Agent”的迅猛发展，促使作者进一步思考“游戏+AI”还能有哪些可能性。本文将从“AI Agent”重塑游戏行业进行分析总结，一起来看看吧。
随着AI的发展，很多技术在各行业中得到应用，比如我最近交付的大模型应用到消费行业的项目，是一个智能客服。作为游戏人，“AI Agent”的迅猛发展促使我进一步思考“游戏+AI”还能有哪些可能性。
令我激动的是，在AI技术的加持下，游戏将迎来一波全面的“升级”，从群像聚焦到个人，进入“千人千面”的个性化体验时代，下一代的游戏会变得更加智能化、更加个性化和人性化。
图1：游戏体验变迁路径
“游戏+AI”的1.0版本是开发侧效率的提升，是大家熟悉的AI绘画能力的应用，比如巨人与阿里云人工智能平台PAI合作，在内部打造了 AI 绘画平台iMagine，它能为公司美术团队的工业化生产提供AI解决方案。
AI绘画在巨人内部的提效收益非常可观。整体上，在角色和场景原画方面达到50%-70%的节省，在UI和icon方面有超过 80%的效率优化，甚至有的项目内部UI、icon已完全交给AI去出图。
其它降本增效的方向还有AI 文案生成、文生 3D 等，这个阶段AI交出了一份还不错的答卷，但，做到这些够了吗？
AI不仅是我们的“手和脚”，也可以作为游戏的神经中枢全面发力，成为游戏的“脑”。
做过美术资源投放类活动（完成关卡获得积分换取奖励）的小伙伴应该知道，“肝帝”型玩家和普通玩家完成活动的速度差距很大，厉害一些的肝帝玩家可以在活动推出的头几天就打穿活动获得活动奖励，而普通玩家可能在活动快结束的时候才能通关，这样就会造成活动期间的收益逐步减少的现象（如图2绿线）。
图2：活动期间广告展示次数（蓝线为关卡竞速类活动、绿线为美术资源投放类活动）
在两年前，为了能提高美术资源投放类活动整体的广告收益，我设计了一套能根据用户近期活跃度、游戏时长、日均关卡数、日均广告数、日均氪金数等玩家数据综合打分的用户分层系统，这让我们的游戏拥有了一双能识别用户的“火眼金睛”。
我能准确的区分出谁是肝帝玩家谁是普通玩家，这之后我对活动进行了“微调”，让活动匹配玩家“个人”的节奏，既保证了游戏体验又带来了收益上的提升，双赢！
图3：A/B测试效果图（紫线为优化后的数据）
在这之后，我又对游戏的任务系统、通行证系统、推关活动系统等进行了调整优化，让他们能“认识”每位玩家从而“贴心”的为每位玩家匹配适合他们节奏的游戏体验。一套组合拳下来，可观地提升了游戏的留存、关卡、 广告、内购等核心数据，并且整体提升了游戏的 arpu～真香！
时间拉回到现在，我们不妨思考一下：如果结合AI技术来重构这套系统会如何呢？
在AI技术的加持下，新一代的游戏迎来一波全面的“升级”，“游戏+AI”2.0，是一个颠覆以往游戏体验的版本：
图4：潜在AI加持场景
我们可以把玩家的操作日志、等级记录、订单数据等用户数据“喂”给AI，让AI学习并理解玩家，AI可以将“学习成果”以用户标签、玩家画像等形式反馈给游戏开发者，开发者可以基于这些信息设计出更好的游戏内容。
在规则允许的情况下，AI也可以分析玩家的偏好，预测玩家的行为，然后“智能”匹配游戏内容、自定义故事情节、优化游戏平衡，自调整游戏难度，从多个维度给玩家带来更高质量的游戏和更流畅的游戏体验。
大语言模型赋予了游戏 NPC “说人话”的可能，想象一下，你眼前的NPC不再按设定好的情节、按冷冰冰的固定的内容与你对话，而是会基于你的问题结合Ta的人设跟你“讲人话”，体验起来就像一个“真人”在与你交谈。
在某些类型的游戏里，AI还可以作为“玩家”出现与你同台竞技，你甚至都不能准确的区分出来对手究竟是人还是AI～给游戏带来更多的趣味性和沉浸感。
AI也可以根据玩家的评论反馈，分析玩家的诉求，帮开发者做好舆情监测。如果有更多的内容材料“喂”给AI进行学习，AI也可以化身智能客服，帮开发者解决玩家客诉等问题。
令人高兴的是，所述的这些方向，有团队已经在尝试了：
比如以色列大语言模型公司 AI21 Labs 发布的小游戏“Human or Not？”。AI21 用小游戏的方式将新一代人工智能推向大众，娱乐的同时也面向公众做了一场大型的“图灵测试”。
“Human or Not？”的规则十分简单，进入游戏你便可以跟系统分配的匹配者聊天，猜测对方是人类还是 AI，聊够2分钟后，系统立马揭晓答案。
图源：Human or Not?
在社交网络上，参与者们积极地分享自己的辨别方式，大家普遍认为：AI 不太会犯拼写、语法错误，不太使用俚语；AI 对时下发生的热点事件不太敏感，或者无法对于某些很私人的感受类问题给出个性化回答。
不过，这些 Tips 却不总是有效，因为 AI21 已经针对它们提前做好了防备：
AI21 使用了自研基础模型 Jurassic-2，以及 GPT-4、Claude 等大语言模型。模型对俚语进行了专门训练，甚至会故意打错单词或者少打单词；经过海量故事训练，大部分的 AI 都掌握了“编造”自己性格、人设、信念等个人信息的能力，并且，所用的模型都已经联网，了解时下新闻对他们来说也不是什么难事～
再比如密室逃脱类游戏《病娇 AI 女友》，开局是玩家被关在一个有厨房、客厅等房间及电脑等道具的密室中，主线任务是逃离用 GPT 驱动的二次元病娇女友的房间。
NPC 女友的表现和反应是游戏内容的核心，玩家可以说服女友放自己离开，也可以在寻找逃脱办法的过程中问女友一些问题。她心情好的时候可能会透露一些线索，心情不好的时候则会出离愤怒让情况更糟糕。
图源：病娇 AI 女友
不同于路线、关卡、对白都完全写死的游戏，基于 AI 的 NPC 可以根据玩家的自由输入给出完全不一样反应和互动，让对话和剧情随机起来。
这样，玩家玩每局游戏的体验都有惊喜，成功逃脱或者未能逃脱的方式和原因都是特别的，游戏产生了可供反复体验的随机性与多样性。
如果说“游戏+AI”1.0是以提高生产力为主，“游戏+AI”2.0则依托AI技术进一步破除枷锁，从群像聚焦到个人，进入到千人千面的个性化体验优化的时代。
AI作为核心大脑，驱动各模块高效运转，将游戏变成深受玩家热爱追捧的印钞机，AI或将成为研发型游戏公司最底层的核心竞争力。
以上是我个人的一些思考，欢迎大家交流讨论。输出不易，大家的点赞/支持是我更新的动力！
我们既懂游戏也懂AI，是拥有完整的AI交付能力的游戏人，大模型的本地化部署和定向调参是我们的家常菜，期待与各位游戏人交流合作。
本文参考资料：
本文由 @PM.Hwang 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议
该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。