生成式人工智慧在遊戲領域之應用分析

2022年號稱是生成式AI的起飛年，相關話題佔據科技媒體的重要版面，先是Midjourney、DALL-E 2、Stable Diffusion等圖像生成AI的快速崛起，後來則是ChatGPT聊天機器人的優異表現。除了關注生成式AI技術本身的進展，國外研究單位及投資機構也開始思考，生成式AI對於個別產業領域可能造成的影響。

生成式AI對遊戲產業衝擊甚鉅

a16投資公司專文分析生成式AI對文化娛樂產業之影響，文中以系統複雜性與即時互動性為兩大向度，分析不同文化娛樂產業的進入門檻，發現遊戲產業因為涉及2D圖像、3D模型、音樂創作、人物對話設計等不同內容，所以系統複雜度最高；線上遊戲為了讓玩家沈浸其中，強調環境即時反饋，所以即時互動性也最高。正是因為生成式AI可以快速生成內容，大幅降低遊戲開發成本，為新進業者提供了可切入的機會，讓遊戲開發不再是大型業者的專利，因此對於既有遊戲產業衝擊反而最大。

資料來源：a16z
圖一、生成式AI對文化娛樂產業之衝擊程度

以知名線上遊戲《碧血狂殺2》為例，自 2018 年推出以來就藉由精細逼真的畫面、引人入勝的故事與龐大遼闊的西部世界觀獲得了極高評價。《碧血狂殺2》涵蓋6大故事情節，超過100個遊戲任務，開發成本500萬美金，花費8年時間才完成，光是遊戲所使用的音樂就長達60個小時，共動用了100名音樂家。若能在遊戲內容產製過程，導入生成式AI應用，可以節省的整體開發成本將相當驚人。

生成式AI遊戲領域之應用類型

a16z投資公司進一步盤點生成式AI在遊戲領域之可能應用，包括遊戲開發、圖像設計、角色建構、聲音創作等四大面向，其中圖像設計可分為材質設計、2D平面設計、3D立體模型、動畫影像、敘事世界觀的建立（World Building）；角色建構除了非玩家角色（NPC, Non Playable Character），還有Chatbots聊天機器人；聲音創作則可分為音樂/音效、口語對話。

資料來源：a16z
圖二、生成式AI在遊戲領域之應用類型

遊戲開發中最耗費時間者當屬敘事世界觀的建立與關卡設計，遊戲開發商多半藉由程序化技術（Procedural Techniques），設計不同關卡的場景畫面，遊戲引擎Unreal 5為人著稱的功能就是針對開放世界遊戲提供程序化工具。透過生成式AI可進一步協助遊戲設計師，快速生成符合場景氛圍設定的圖像，如果遊戲關卡是在不同時空之間穿梭，就可快速生成1920年代裝飾藝術風格（Art Deco）的紐約城、銀翼殺手的反烏托邦未來或托爾金式的奇幻景觀，以供遊戲設計師做挑選及調整。

AI新創Runway協助開發內容資產

Runway AI是一家總部位於紐約的影像編輯軟體新創業者，主要協助設計師、藝術家與開發人員運用生成式AI工具創建作品，從影像編輯、材質生成、綠幕去背、移動物件自動追蹤、到文字指令轉影像的技術解決方案。當2022年下半年掀起生成式AI投資風潮，Runway AI也順利在去年12月完成C輪募資，募資金額達5,000萬美金，市場估值5億美金。

對企業用戶而言，Runway AI所提供的不只是單點的技術突破，而是涵蓋內容產製過程的完整解決方案。雖然Runway AI目前尚未針對遊戲產業發展客製化的技術支援服務，但遊戲產業涉及全方位內容資產的建構，Runway AI服務模式及作法是值得參考借鏡的案例。

資料來源：Runway
圖三、Runway智慧影像編輯系統介紹

生成式AI與遊戲產業共創成長

在遊戲內容產製各環節導入生成式AI，除了可以降低遊戲開發成本、提升開發效率，就用戶體驗來說，還可能激盪出新型態的服務模式。比方說透過生成式AI，玩家可以在遊戲中依據語音指令（遊戲中可能就是魔法咒語），生成自己專屬的數位分身，讓玩家對遊戲有更強的認同感。隨生成式AI技術的快速發展，期待生成式AI與遊戲玩家、遊戲產業一起共創成長。

資料來源：

1.封面照片為筆者運用OpenAI DALL-E 2生成電腦遊戲意象圖
https://openai.com/dall-e-2/

2.a16生成式人工智慧影響分析
https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/

3.生成式人工智慧新創Runway AI
https://runwayml.com/