AI立法進行時⑦：游戲產業是人工智能最好的練靶場嗎？

2023年08月24日 15:17 21世紀經濟報道 21財經APP 諸未靜,蔡姝越

C端的應用實踐真的開始切實落地了嗎？

21世紀經濟報道記者諸未靜、蔡姝越實習生董思宇上海報道

編者按：

2022年，生成式AI發展為人工智能發展注入一針強心劑，ChatGPT的橫空出世，被視為通用人工智能的起點和強人工智能的拐點，引發新一輪人工智能革命。人工智能發展似乎找到了自己的主流敘事。

不過，技術創新的同時也帶來了監管難題，我們面對的不是近在咫尺的當下，而是想象觸達不到的未來。對于顛覆性的人工智能技術，全球正在進行治理話語的競賽，中國將會如何通過立法來貢獻出具有中國特色的AI治理路徑？如何既擁抱技術發展，又能有效規制風險？之前南財合規科技研究院推出以及，在此基礎上，將繼續推出AI立法進行時系列，以期為中國AI治理提供有益思路。

“汽車時代(dai)來了(le)，我們應該(gai)做的是(shi)考個駕(jia)(jia)照，學會駕(jia)(jia)駛它(ta)。”

AI生態的(de)時代(dai)正(zheng)在慢(man)慢(man)拉開(kai)帷幕，身(shen)處變革中的(de)每一個人都在適應并接(jie)受(shou)挑戰。

而游戲產業，一(yi)(yi)直(zhi)是人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)最(zui)好的練靶場。一(yi)(yi)方面，游戲啟發(fa)著人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)研(yan)究(jiu)的先驅者們對于(yu)智(zhi)能(neng)的想象，幫助(zhu)他(ta)們確立研(yan)究(jiu)目標和錨定任務；另一(yi)(yi)方面，電(dian)子游戲這一(yi)(yi)特殊媒介(jie)，也(ye)極佳地(di)展(zhan)現出了人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的強大潛力。

回顧歷史，1940年，首個電子(zi)游(you)(you)戲(xi)機Nimatron誕生(sheng)，擊(ji)敗(bai)了(le)與之對戰的(de)大多(duo)(duo)數人(ren)。1980年，街機游(you)(you)戲(xi)《吃豆人(ren)》使(shi)用簡單的(de)AI算法控(kong)制敵人(ren)角色，成(cheng)為(wei)人(ren)工(gong)智能應(ying)用游(you)(you)戲(xi)的(de)早期里程(cheng)碑。1984年，太空模(mo)擬游(you)(you)戲(xi)《精英(ying)》使(shi)用程(cheng)序生(sheng)成(cheng)系統創(chuang)建廣闊的(de)游(you)(you)戲(xi)世界，這一技術后來在許(xu)多(duo)(duo)游(you)(you)戲(xi)中廣泛使(shi)用。

進入千禧年之后(hou)，人(ren)工(gong)智能在(zai)提高游(you)(you)戲(xi)(xi)真(zhen)實性和(he)(he)玩家(jia)體驗方面發揮了更重要的作用。2001年，第(di)一人(ren)稱射擊游(you)(you)戲(xi)(xi)《光(guang)環》使用人(ren)工(gong)智能創建極(ji)為(wei)(wei)逼真(zhen)和(he)(he)智能的敵(di)(di)人(ren)角色，這(zhe)在(zai)當時是一大突破(po)。2005年，恐(kong)怖(bu)游(you)(you)戲(xi)(xi)《F.E.A.R.》運用AI使敵(di)(di)人(ren)行為(wei)(wei)變得更加復雜和(he)(he)不(bu)可預測。

隨后(hou)，以(yi) Deepmind、OpenAI 等為代表的(de)一系(xi)列(lie)人(ren)工(gong)智能公司將21世(shi)紀(ji)初由大數據和深(shen)度(du)學習方法引(yin)領(ling)的(de)又一輪人(ren)工(gong)智能浪(lang)潮推向巔峰。2017年，OpenAl發(fa)(fa)布了 Dota2 的(de)人(ren)工(gong)智能程(cheng)序(xu)OpenAl Five，并戰勝了頂級職(zhi)業選手。2022年，《達利2》（DALL-E 2）和ChatGPT等AIGC產品和技(ji)術出(chu)(chu)現(xian)(xian)，更激發(fa)(fa)了無(wu)限想象(xiang)力。此后(hou)，程(cheng)序(xu)化內容生成已經在(zai)游戲(xi)關(guan)卡、游戲(xi)圖像、游戲(xi)文(wen)本和游戲(xi)音樂等領(ling)域實現(xian)(xian)了突破，并開始(shi)展現(xian)(xian)出(chu)(chu)覆(fu)蓋(gai)游戲(xi)創作全過程(cheng)的(de)潛力。

目光(guang)著眼于國內，從2022年(nian)年(nian)底(di)至2023年(nian)上(shang)半年(nian)，騰訊控(kong)股(gu)（00700.HK）、網(wang)易（09999.HK）、完(wan)美世界（002624.SZ）、昆侖(lun)萬維（300418.SZ）和湯姆貓（300459.SZ）等多(duo)家A股(gu)及(ji)港股(gu)上(shang)市游戲(xi)公司均對(dui)外宣布，將投入資金(jin)和人力布局游戲(xi)AI技術。

如今，拂去泡沫，21世紀經濟報道記者采訪了眾多游戲企業中高層，試圖厘清這些疑問：游戲行業的“iPhone時刻”真的來臨嗎？除了B端的美術生成環節，C端的應用實踐真的開始切實落地了嗎？

布局

中(zhong)國擁(yong)有全球最(zui)大的游(you)戲市場，游(you)戲企業是AI飛速(su)發(fa)展的推(tui)動者(zhe)，也是AI廣(guang)泛(fan)賦能的受益者(zhe)。

AI技(ji)術(shu)在(zai)游(you)(you)(you)戲生產的上、中、下(xia)游(you)(you)(you)環節均可提供助力，包括美術(shu)、文本(ben)、音頻、數值等游(you)(you)(you)戲內容資產生成，以及在(zai)游(you)(you)(you)戲中內嵌AI技(ji)術(shu)以優(you)化現有玩(wan)法。同時(shi)，AI技(ji)術(shu)也(ye)可應用(yong)于游(you)(you)(you)戲平(ping)衡性（如外(wai)掛、工作室賬號檢測）維護等領域。

據21世紀經濟報道記者不完全整理(li)，目前國(guo)內主流上市游(you)戲企業均在AI上大(da)力(li)布局(ju)。

21世紀經濟報道記(ji)者注意(yi)到，雖然涉足AI的(de)(de)中國游戲廠(chang)商數量眾(zhong)多，但(dan)不(bu)同廠(chang)商之間的(de)(de)技術儲(chu)備以及路線選擇其實存在著較為明顯的(de)(de)差異。

一個(ge)主要差異在(zai)(zai)于，一批上市(shi)游戲(xi)公司(si)選擇了自研大(da)模型，目前已公開了在(zai)(zai)研的(de)大(da)模型進度，并擬定了較清晰的(de)布局規劃(hua)。這批游戲(xi)公司(si)往往有著(zhu)復合業務背景。

如騰訊已(yi)有自主(zhu)研發(fa)的(de)“混元(yuan)”AI大模型，并將AI技(ji)術定位為推進業務發(fa)展的(de)“加速器(qi)”，有著較為清晰的(de)布(bu)局方向和后續應用(yong)場(chang)景(jing)：除了通過AIGC技(ji)術輔助游戲開(kai)發(fa)創(chuang)作外，還將在社交、廣告(gao)、內(nei)容創(chuang)作、數字人等場(chang)景(jing)應用(yong)AI技(ji)術。

另一大廠(chang)網易游戲則(ze)公開(kai)了(le)“玉言”大模(mo)(mo)型和“子曰”大模(mo)(mo)型，覆(fu)蓋自然語言、文圖跨模(mo)(mo)態(tai)、文音(yin)跨模(mo)(mo)態(tai)、智能抓(zhua)取(qu)、情(qing)緒感知等(deng)(deng)多種模(mo)(mo)型領域。且已積累豐富的預訓練模(mo)(mo)型訓練和工程優化經驗(yan)，未來相(xiang)關技術可應用于智能制造(zao)、智慧學習、數(shu)(shu)字(zi)文旅、數(shu)(shu)字(zi)娛樂、數(shu)(shu)字(zi)音(yin)樂等(deng)(deng)數(shu)(shu)字(zi)產業。

昆侖萬維也在(zai)(zai)4月宣布和奇點智源合作推出自研“天工”AI大模(mo)型。昆侖萬維在(zai)(zai)2023年一季度(du)報中提到，報告期內，公司(si)也在(zai)(zai)游戲開(kai)發運營(ying)的美(mei)術設計、策(ce)劃、內容(rong)運營(ying)等(deng)環(huan)節推進“AI化”。

總體來看，選擇自研大模型的游戲廠商仍是少數。對此，某港股上市游戲公司中層向21記者表示，大部分游戲廠商的核心定位是內容企業而非平臺企業。“對他們而言，做大模型這一類‘鏟子’的必要性并不大，更多的是需要考慮如何用好AI技術。”他說。

潛力

早在2013年，來自米蘭理工大學、加州大學、哥本哈根信息技術大學等研究機構的團隊對人工智能技術應用于游戲產業的未來愿景進行了研究。他們基于對現有技術的分析和對產業需求的考察，提出了三個未來目標：多級別、多內容的程序化內容生成；基于內容生成的游戲設計；完整游戲生成。

如今(jin)十(shi)年(nian)過去，當(dang)21記(ji)者在(zai)和幾位(wei)游(you)戲(xi)行業資深(shen)人士(shi)交談后，他們不(bu)約(yue)而同地表示，目前AI技(ji)術在(zai)游(you)戲(xi)領域的應(ying)用仍然集中于(yu)B端，尤其(qi)是在(zai)美術資產生(sheng)成的環節(jie)。

Jason（化名(ming)(ming)）是上海某新興游企的一(yi)名(ming)(ming)中層(ceng)(ceng)員工(gong)，在工(gong)作之余，他也(ye)時(shi)刻關(guan)注公(gong)司內部AI技(ji)術(shu)的最(zui)新發展和應(ying)用進程。“目前公(gong)司內部一(yi)直在推動生(sheng)成(cheng)(cheng)式AI技(ji)術(shu)應(ying)用于游戲生(sheng)產環(huan)節，比如近(jin)期(qi)就完成(cheng)(cheng)了生(sheng)成(cheng)(cheng)美術(shu)資產的底層(ceng)(ceng)模型自研，不需要再依靠第三方現成(cheng)(cheng)的大模型來生(sheng)成(cheng)(cheng)素材。”

Jason提到(dao)，公司的不(bu)少(shao)美術資產(chan)(chan)跟與(yu)市面流行的風(feng)(feng)格(ge)不(bu)太一(yi)樣。“市面上比較(jiao)多的是二次元風(feng)(feng)格(ge)，而(er)我們有(you)一(yi)些北歐神話和美式(shi)漫畫風(feng)(feng)格(ge)，因此我們研發的底層模(mo)型更貼合公司產(chan)(chan)品的特定美術風(feng)(feng)格(ge)。”他說。

他也向21記者指出，自研的美術底層模型目前已經在產品研發環節中投入使用，對于效率提升也有一定貢獻。“保守估計在之前使用現成大模型的基礎上，（生產效率）提升了20%左右。”

值得關(guan)注(zhu)的是，部(bu)分游戲(xi)公司對(dui)于AI技術的投入，有時還(huan)會帶來“東邊不亮(liang)西邊亮(liang)”的效(xiao)果。某上市游戲(xi)公司高(gao)層許南瓜(gua)（化名(ming)）告訴21記者，他曾接觸過一(yi)個正在投入研(yan)發生成式AI技術的團隊，因為經營困難，此前一(yi)直在對(dui)外(wai)尋找投資。

“但突然有一(yi)天(tian)，他(ta)們突然表示不需要外界投(tou)資(zi)了。”許南瓜說(shuo)，在(zai)這個(ge)團隊(dui)感(gan)到走(zou)(zou)投(tou)無(wu)路之際，他(ta)們開始嘗試“另(ling)辟蹊徑”——機緣巧合下(xia)，他(ta)們接到了一(yi)個(ge)來自玩具公司的(de)訂單(dan)，要求團隊(dui)幫助他(ta)們設計玩具，而(er)這筆訂單(dan)也幫助團隊(dui)走(zou)(zou)出了資(zi)金短缺的(de)窘境。

“這(zhe)家玩具公司(si)之前雇傭了10名(ming)美(mei)工，畫(hua)100張(zhang)產品效果(guo)圖可(ke)能需(xu)要一個(ge)月的(de)(de)時間。在這(zhe)個(ge)游(you)戲團隊接手后，利用AI生(sheng)成(cheng)100張(zhang)效果(guo)圖，可(ke)能只需(xu)要一天的(de)(de)時間。這(zhe)也代表(biao)了美(mei)術資(zi)產垂類大模(mo)型，是一個(ge)值(zhi)得(de)游(you)戲公司(si)投入的(de)(de)方向(xiang)。”他說(shuo)。

困惑

而談到AI技術如何應用在C端，即如何改變用戶的游玩體驗方面，也依舊是游戲廠商持續探索的方向，同時也是開發者感到困頓的環節。

此前4月，日本游(you)戲廠商史(shi)克威爾艾尼克斯（即(ji)SE）在Steam平臺上架了(le)AI對話推理游(you)戲《SQUARE ENIX AI 技術預(yu)覽：港口鎮連續殺(sha)人事件》。該(gai)游(you)戲使(shi)用了(le)自(zi)然語(yu)言處(chu)理（NLP）技術，玩家不再是通(tong)過選擇對話選項推進劇情，而是可以(yi)在文(wen)本框內(nei)輸(shu)入文(wen)字(zi)令AI理解并作出相應的反(fan)饋(kui)。

不(bu)過，由于該(gai)作AI并不(bu)是太(tai)聰明(ming)，很多場(chang)景下無法理解玩家給出(chu)的(de)問(wen)題，因此往往需要玩家去配合AI，按照某些(xie)固定(ding)的(de)形式發問(wen)才能繼續游戲。這(zhe)也使得(de)《港口鎮連(lian)續殺(sha)人事件》在Steam中(zhong)的(de)獲得(de)了(le)“特別(bie)差評”的(de)定(ding)級(ji)，目前在平臺(tai)中(zhong)已經搜索不(bu)到該(gai)款游戲。

“目前來看(kan)，行(xing)業內(nei)都沒有(you)(you)出現太(tai)多(duo)關于AI技術應用在游(you)戲(xi)(xi)中的(de)(de)好案例。”Jason直(zhi)言(yan)，譬如《港口鎮(zhen)連續殺(sha)人事件》這類加入AIGC對話(hua)(hua)的(de)(de)游(you)戲(xi)(xi)，并(bing)沒有(you)(you)給玩(wan)家帶來正向的(de)(de)游(you)戲(xi)(xi)體驗，也沒有(you)(you)對玩(wan)法(fa)做出太(tai)多(duo)的(de)(de)創新。“簡(jian)言(yan)之(zhi)，一(yi)款糟(zao)糕的(de)(de)游(you)戲(xi)(xi)不會(hui)因(yin)為能自動生成臺詞對話(hua)(hua)而(er)變得有(you)(you)趣。”他說(shuo)。

伽馬數據7月發(fa)(fa)布(bu)的(de)《中(zhong)國(guo)游戲產業AIGC發(fa)(fa)展前(qian)景報(bao)告》也指(zhi)出，中(zhong)國(guo)企(qi)(qi)業在布(bu)局領域(yu)基(ji)本(ben)涵(han)蓋了AIGC全產業鏈(lian)相關的(de)環(huan)節(jie)，同時布(bu)局企(qi)(qi)業的(de)研發(fa)(fa)能力與(yu)資本(ben)實力也較(jiao)為強勁。但相比于美國(guo)，中(zhong)國(guo)企(qi)(qi)業在芯片(pian)制(zhi)造、大(da)模型研發(fa)(fa)等環(huan)節(jie)競爭力較(jiao)弱。中(zhong)國(guo)企(qi)(qi)業在產業鏈(lian)薄弱環(huan)節(jie)的(de)追(zhui)趕難(nan)度較(jiao)高，這也將(jiang)成為發(fa)(fa)展挑(tiao)戰。

在(zai)(zai)(zai)布局時間方面，中國企(qi)(qi)業(ye)近年(nian)來(lai)才開始在(zai)(zai)(zai)AI領域進行(xing)布局，而海(hai)外部分(fen)企(qi)(qi)業(ye)最早布局甚至可以(yi)追溯到數(shu)十年(nian)以(yi)前。在(zai)(zai)(zai)企(qi)(qi)業(ye)人員規(gui)模(mo)方面，國內外在(zai)(zai)(zai)千人以(yi)上規(gui)模(mo)的(de)大型企(qi)(qi)業(ye)數(shu)量上差(cha)距(ju)較小，但中部企(qi)(qi)業(ye)的(de)欠缺成為(wei)中國AI發展的(de)重要挑(tiao)戰。在(zai)(zai)(zai)資(zi)本投入(ru)方面，中國大量初創(chuang)性(xing)企(qi)(qi)業(ye)投融資(zi)規(gui)模(mo)集中在(zai)(zai)(zai)1億元人民幣以(yi)下，而海(hai)外代表性(xing)AI企(qi)(qi)業(ye)最低投融資(zi)規(gui)模(mo)超過5000萬(wan)美元。

降(jiang)溫

回(hui)過(guo)(guo)頭來看(kan)，自(zi)2023年年初(chu)掀(xian)起生成式AI技術(shu)熱潮后，持(chi)續至今已過(guo)(guo)去了半年有(you)余的時(shi)間。

關于當下AI技術在游戲行業中的發展狀況，許南瓜在接受21記者采訪時談到了他的真實看法。“其實我認為AI技術在游戲行業內降溫了。”但他同時也指出，降溫后的AI技術在游戲行業內扮演的角色并沒有發生變化。

產(chan)生(sheng)以上情(qing)況的(de)本質原(yuan)因(yin)在(zai)于，他認為當下的(de)游戲行業面(mian)臨(lin)的(de)核心(xin)問題并非AI技(ji)術如何(he)應用在(zai)生(sheng)產(chan)環(huan)節和內容制(zhi)作，而是(shi)產(chan)品投入周(zhou)期越(yue)(yue)來(lai)越(yue)(yue)長，但面(mian)臨(lin)的(de)風險(xian)也(ye)越(yue)(yue)來(lai)越(yue)(yue)高。

伽(jia)馬數據與騰訊云(yun)聯(lian)合發(fa)(fa)布的(de)《2023年游戲(xi)生命周期洞察報告(gao)》中顯示，2018年到2022年，中國主要(yao)上(shang)市(shi)游戲(xi)企業研(yan)(yan)發(fa)(fa)投(tou)入(ru)呈持續(xu)上(shang)升(sheng)態(tai)勢。2022年中國上(shang)市(shi)游企的(de)研(yan)(yan)發(fa)(fa)投(tou)入(ru)達(da)964.26億(yi)元，同比上(shang)升(sheng)12.82%。人力成本上(shang)升(sheng)、研(yan)(yan)發(fa)(fa)周期拉長(chang)等多重(zhong)因素是企業研(yan)(yan)發(fa)(fa)投(tou)入(ru)上(shang)升(sheng)的(de)主要(yao)原因。

“舉例(li)來說(shuo)，國內最初手游行(xing)業(ye)并不飽和的時候，CP（Content Provider，內容(rong)提供者(zhe)）只需要投(tou)入(ru)幾十萬元的成(cheng)本，研發‘換皮(pi)’甚至‘山寨’手游就(jiu)(jiu)能在幾個月回本。但在用(yong)戶(hu)玩過(guo)高投(tou)入(ru)、長周期制作(zuo)的產品(pin)后，如果廠(chang)商仍舊維持著上述投(tou)機(ji)的老(lao)做法(fa)，就(jiu)(jiu)一(yi)定沒(mei)有(you)活(huo)路(lu)。”許南瓜說(shuo)。

他進一步提到，在當下(xia)行(xing)(xing)業投入周期越(yue)來越(yue)長(chang)的(de)(de)背景下(xia)，立項后(hou)一年內(nei)能做出(chu)產品已經(jing)是(shi)效率很高的(de)(de)團隊了，更(geng)多的(de)(de)可能要(yao)花費三(san)年甚至更(geng)多的(de)(de)時間(jian)。AI技術從最開(kai)始被行(xing)(xing)業熱炒，目前熱度回落到一個正常(chang)的(de)(de)水平(ping)，實際(ji)上(shang)并(bing)不影響游(you)戲(xi)行(xing)(xing)業利用(yong)AI技術輔助開(kai)發游(you)戲(xi)這一方向。

“比起把AI作為(wei)玩法核心，希(xi)望做出一(yi)(yi)個以AI技術驅動的游(you)戲(xi)(xi)，游(you)戲(xi)(xi)行業更應(ying)該聚焦的方向是(shi)如(ru)何應(ying)用好AI這一(yi)(yi)技術提高(gao)游(you)戲(xi)(xi)的研(yan)發效率和綜合品質，進一(yi)(yi)步實現降本增效。”他說。

需要關注的是，在游戲的研發環節加入AI“助攻”，也并非會直接帶來“1+1>2”的改變。“適配性”是目前AI技術在游戲廠商中普及中遇到的主要難點之一。實際上，AI技術(shu)應用在游戲開發中，并不是簡單(dan)的“搭(da)橋修(xiu)路”，相同的大模型(xing)服務的對象不同，其發揮的效力也會有(you)所差異。

如將(jiang)棋牌社交游戲作為主營(ying)產(chan)品的(de)(de)以(yi)色(se)列游戲公(gong)司(si)Playtika，便專(zhuan)注(zhu)于用AI技術實現游戲變現并提升用戶留(liu)存率。在Playtika的(de)(de)官(guan)方(fang)博客中，其AI研究小組負責人(ren)Michael Kolomenkin撰文提到(dao)，Playtika設計了一個(ge)實時推薦系統，利用機器學習(xi)(xi)中的(de)(de)強化(hua)學習(xi)(xi)方(fang)法優(you)化(hua)游戲性能，同時為游戲中的(de)(de)玩家提供(gong)個(ge)性化(hua)體(ti)驗。

“但如果有一款(kuan)月活僅有幾十萬的(de)小產品(pin)，試圖(tu)照搬(ban)的(de)月活破億的(de)產品(pin)的(de)商業(ye)模型，它的(de)成本回收率一定是慘不忍睹的(de)。”許(xu)南瓜直言。

正如Playtika的模型是基于(yu)學習用戶行為(wei)不斷(duan)進化，游戲廠(chang)商在(zai)運(yun)用AI時也需要(yao)量體(ti)裁衣(yi)式搭建模型，從而實現技術的真正積累。