AI 能加快游戏原型制作，但让游戏好玩仍需要判断力

嘉宾认为，AI 正在缩短从游戏创意到可玩原型的距离。他们讨论这对工作室、爱好者和老游戏可能意味着什么，同时区分了能运行的原型与让人愿意持续游玩的完整游戏。

Jonathan Lai 说，近期一个模型让直接操作 Blender 和游戏引擎等工具变得更容易，而不仅仅是向用户解释该做什么。按照他的描述，爱好者可以让智能体起草设计、创建美术和模型、制作资产动画并组装可玩的原型。

他说，智能体还可以查看截图，用它识别部分视觉问题。Lai 认为，更快的迭代对可能无法获得传统开发预算的小众创意很重要；这些例子是早期原型，并不能证明模型可以独立制作精致的商业游戏。

Lai 将其与大型游戏漫长而昂贵的开发周期作对比。他推测，缩短五年或十年的周期可以让工作室尝试更多想法、承担创意风险，同时承认大型游戏仍需要大量时间和资金。

Lai 说，希望获得的收益是更多制作原型的机会和更多样的游戏，而不是保证每次实验都会成功。他假设开发周期从五至十年缩短到两至五年，作为说明。

Anish Acharya 区分了 AI 辅助创作的两条路径：模型编写浏览器 3D 代码，以及模型操作 Blender 等工具。他说两者都可以加快实验。他还指出，漫长项目可能在几年后因市场、口味或创意重点变化而被取消。

Acharya 说，漫长项目在发布前可能遭遇玩家口味或财务条件变化。在他看来，更短的周期可能减少多年工作后仍被放弃的创意。

Lai 认为，当工作室面临十年项目和巨额预算时，会有动力偏向续作和已被验证的类型。他希望更低的制作成本能支持新知识产权，以及此前没有发行过游戏的团队。

Acharya 提出另一种可能：团队不只是缩短开发时间，也可能用同样时间建设更有雄心的世界。嘉宾将其视为更好工具可能带来的前景，而不是对已完成游戏的描述。

Lai 说，游戏开发传统上结合编程、视觉美术、设计、音乐和音效。AI 可以帮助不具备所有专业技能的人填补部分缺口。他预计更多人会尝试制作，尽管许多人可能停留在初始关卡或原型阶段。

Lai 预计一些首次制作的人会放弃早期实验，另一些人则可能发现自己喜欢游戏开发，进而继续投入。他的说法是创作者群体可能扩大，而非已经测量到的结果。

采访者问，AI 能否让游戏平衡且真正好玩。Lai 说，人的品味和创造性判断仍然关键：让一个场景运行，与让世界、操作、声音和后果都感觉合适，是不同的事情。

他引用行业说法：最后 20% 可能需要 80% 的工作量。武器手感、声音差异和其他小细节共同构成完整体验；他预计这种打磨仍需要人的判断。

嘉宾讨论了深度和后果如何让玩家在一个世界中投入数百小时。他们思考语言模型最终能否帮助扩展这种深度，同时承认乐趣除了设计还取决于社会和文化因素。

Acharya 补充说，即使最终只有创作者本人游玩，创作本身也可以是一种玩耍。他将制作和调整游戏比作一种平静的创作活动；Lai 则以 Minecraft 和实体积木玩具为先例。

Acharya 介绍了自己在与朋友讨论唱片店的社交体验后，制作的一个受 Habbo Hotel 启发的在线唱片店。他说，模型根据少量视觉参考生成了房间和与音乐有关的互动，超出他的预期。

唱片店创意来自他对多伦多一家社交场所的回忆：店里播放音乐，访客相互交谈。Acharya 想看看线上空间能否恢复这种体验，而不只是列出歌曲。

他将原型扩展成一条多伦多街道，玩家可以通过提示词定制其他店面。他儿子创建了宠物领养空间；Acharya 说，编程智能体修改了游戏引擎，让领养的动物能够跟随玩家，而这不是他明确预先构建的机制。

Lai 回忆说，他八岁的儿子想玩 Ghost of Tsushima，但他认为游戏过于暴力。孩子使用 AI 和公开游戏介绍，帮助制作了一个受其启发的 Minecraft 模组。Lai 说模组能够运行并分享给了朋友；这是他家庭的例子，不是基准测试。

Lai 说，儿子用聊天机器人理解网上介绍的游戏机制，再用编程智能体制作模组。Acharya 认为，这个例子展示的是混合既有想法，而不只是提高画面的真实感。

嘉宾区分了通过模组扩展游戏，以及重新制作或结合已有作品。Lai 提到 Counter-Strike 源于 Half-Life 模组、Dota 源于 Warcraft III 模组，说明社区如何创造新类型和系列。

Lai 还提到受早期模组启发的大逃杀游戏。他想说明，玩家修改内容早在今天的 AI 工具出现之前，就一直是新创意的来源。

Lai 认为，AI 可能降低玩家添加机制或结合熟悉想法的门槛。从已经了解的游戏开始，也可能比面对空白提示词容易。具体结果是否好玩仍需要测试。

Acharya 讨论了反编译老游戏，以及组合不同游戏的资产或风格。Lai 说，社区项目已经探索让老作品在新平台上运行，他认为 AI 可能帮助移植或重制工作。

Lai 说，他听说社区项目让一款较早的 Halo 游戏能够在浏览器中运行。他认为这是将旧作品带到新硬件和新受众面前的例子，但讨论并未解决版权和商业化问题。

嘉宾还预计，制作成本降低可能让小众类型更可行。他们提到即时战略和职业模拟游戏；Lai 说自己喜欢一款列车驾驶员模拟游戏，玩家必须遵守时刻表并准确停车。

Lai 举的模拟游戏例子包括驾驶列车、在车站停车并遵守时间表。他觉得这个狭窄主题很有吸引力，认为较低开发成本可能服务于有类似特定兴趣的小众受众。

讨论转向类似即时战略游戏的编程智能体管理可视化界面。Acharya 将在控制和信息都有限的情况下管理团队比作模拟游戏；Lai 认为可视化界面可能让编排智能体更易上手，但不确定哪种形式会奏效。

Lai 说，以文本为主的智能体管理对许多消费者可能不直观。图形界面可能帮助人们监督多个智能体，但他不知道战略游戏式界面是否是正确设计。

采访者问，发行商能否从 AI 支持的模组制作中获得价值。Lai 说，原始权利人与成功衍生作品之间的商业关系并不总是清楚，他建议进一步探索收入分成或版税模式。

Acharya 区分了让玩家回到共享基础游戏的扩展内容，与可能分裂社区的游戏分支。他们讨论新发行平台能否连接 AI 游戏创作者，并让社区在不同游戏之间延续。

嘉宾问，如果目前大部分发行仍通过成熟商店和平台，新一代 AI 生成游戏如何找到玩家。他们认为社区和发现工具仍有实验空间。

Acharya 以早期平台 Spawn 为例，称自己喜欢它，并说其所在机构没有投资。他描述了一个游戏内智能体，可以回应漏洞报告、修改游戏并将玩家连接到其他体验。这是他对产品的描述，而非独立评估。

Lai 将 Minecraft 的共享核心游戏和文化，与 Roblox 更分散的体验集合进行比较。他说两者都能支持社区，但从同一个游戏开始，使 Minecraft 玩家对模组有共同参照。

在 Lai 的比较中，Minecraft 模组制作者从玩家已理解的共同基础出发，而 Roblox 玩家可能通过非常不同的单个游戏进入。他说两种方式都可行，但组织社区的方式不同。

嘉宾认为工作室可能欢迎更便宜的原型制作和更低的财务风险，同时也会面临社区和发行问题。他们认为改善开发经济性可能有助于工作条件，但尚未证明这一结果。

嘉宾还讨论了工作室的工作量和财务压力。他们希望更便宜的制作能改善商业经济性和工作条件，但承认讨论是前瞻性的。

Lai 将他接触的工作室使用 AI 生成设计文档和概念艺术，描述为第一波应用。他认为更具推测性的下一波是用 AI 实现新机制和体验，而不只是更快地制作既有类型的游戏。

他举的“永不结束的游戏”例子是一个会在玩家忽略预设路线时适应的在线世界：从起始海滩扬帆离开的玩家可能遇到新生成的海上任务。他将其作为期望的未来体验，而不是当前已演示的系统。

嘉宾分享喜欢的游戏，从 The Witcher 3、Dune 2000 到 League of Legends、StarCraft 和 Crusader Kings III。尽管即时战略游戏的受众相对狭窄，Lai 希望较低制作成本能鼓励更多此类游戏。

嘉宾喜欢的游戏体现出不同吸引力：细致故事、策略、共同竞技和关系管理。Lai 说，即时战略竞技对新玩家可能很难，因为经验丰富的对手行动快得多。

Acharya 描述了在源代码丢失后，如何利用设计文档和可执行文件重建一款旧式异步电子公告板游戏。他说电脑上现在已有一个让他感觉忠实于原作的版本；这是他自己的评价。

Lai 希望在现代硬件上重制一款较早的 Civilization 游戏，并设想每个单位都有自己的目标，玩家则制定总体策略。另一位嘉宾指出，Crusader Kings III 等现有游戏即使不使用前沿 AI，也已提供一些相关机制。

拟议中的 Civilization 式智能体模拟将让单位或角色遵循自己的目标，而不是要求玩家控制每个动作。嘉宾指出，类似的战略约束已存在于非 AI 游戏中。

一位嘉宾回忆起使用 Unity 和分支对话尝试制作恋爱模拟游戏。Lai 认为未来的对话智能体可能让角色互动更动态，但创造有吸引力的角色仍是设计问题。

嘉宾最后讨论恋爱模拟游戏，其角色需要大量预先编写的背景故事。Lai 设想未来角色可以作为智能体动态回应；这同样是可能性，而非已确立的能力。