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「AI 出现之后，只需要 0.0001%的天才来制作游戏」。
放出过这等「狠话」的蔡浩宇，终于放出了最新游戏作品的实机演示体验视频。
看上去好像很厉害的样子。游戏名为《Whispers From the Star》，是科幻冒险题材，AI 起到的作用（目前看来）是支持玩家和角色的开放式对话。
封闭内测已经开放，美国地区的 iOS 用户可以试试申请：https://wfts.anuttacon.com
「开放式」对应的是传统游戏里，完全脚本的对话方式，不过，到底能有多自由呢？
一进入界面，就是主角 Stella 非常焦急地在求救，她说自己正在一个位于盖亚星球上的研究项目里，项目组所乘坐的飞船被某种气体击中，她不得不搭救生舱逃离。但着陆时，救生舱受损变形，因此她发出了求救信号。
数字人的动态很不错，灵活而且跟随人物状态变化，表情很灵动，有「活人感」。
虽然有了基本信息，但玩家还是有些困惑，于是进一步询问了她的身份、救生舱受损的情况等——这些问题都是玩家自主提出的，屏幕中完全没有出现任何选项或提示。
目测 Stella 的台词是由 LLM 在背后支持的，这种情况一定会有延时。所以对话被设计成了「星际对话」，每次发送和等待回复时，会有一个信号传输-接收状态条。
很聪明的一个设计，这样就合理化了等待这个环节。不过在等待的过程中，人物的神态可以再多点变化，现在比较像站桩。
「开放」仅限于对话，玩家可以指示 Stella 去操作和执行动作，但是这个过程不会显示出来，而是退回到对话界面，她会在对话框里回复行动是成功还是失败。
不过，仅就开放式对话来讲，还是不错的。在一个星空的场景里，玩家聊起了「走心局」，她也会自然地接过话头。
现场一起写歌词，也可以应对（虽然有点 AI 味）。
然后到了可以「推进感情线」的环节，在玩家的一番表白之后，Stella 回复到「我对你有同样的感觉」。
等下等下，这不就是经典网络热梗的「你好不同，你跟我见过的男生/女生都不一样，你有给我一种疏离感」。
算了算了，这不就是个从互联网语料里学说话的 AI，AI 又不用考大学！
目前这款游戏能看到的实机演示就这么多了，数字人动态非常灵动，聊天应对也很流畅，考虑到玩家是语音输入的，多模态支持应该也不是问题。
不过，有一说一，AI 支持的动态对话，是一个蛮常见的用法。
抛开实验 AI 可用性的独立游戏，大厂的商业级制作里，也开始出现大模型支持的开放对话。比较新近的有《燕云十六声》，npc 的对话目测是由 AI 支持的。
虽然只是 npc，但游戏在设计上，其实是鼓励玩家多和这些 npc 互动聊天，可以赢取道具奖励，一些 npc 对话也会对游戏的剧情和世界观有所补充。
开放式对话算是现阶段来讲，大语言模型最能发挥作用的场景。更复杂的生成工作，都还处于实验阶段。比如微软的 MUSE 模型，一直在探索更复杂的游戏内容生成。
MUSE 模型，我们在之前就报道过，这是微软长期运作的游戏 AI 模型项目。旧游戏焕新，也是整个计划中的一个重要部分，日前微软推出了 AI「焕新」版的《雷神之锤 II》。
跟之前复刻《Bleeding Edge》一样，这次复刻《雷神之锤 II》是 MUSE 模型根据原版游戏的风格，动态生成游戏内容。
目前已经提供试玩，整体来讲是非常「梦幻」的游戏体验……由于是生成的素材，模模糊糊的看不太清楚，就跟在做梦一样。
操作方面，会有延时和卡顿，偶尔还会出现微调视角，就直接把怪给刷新没了的 bug。
每一局游戏的时间不长，一两分钟左右，系统会自动切掉，要手动重开，重开后从零开始。
这是目前最影响体验的问题：探索地图的玩法，只给这么短的时间，非常难绷。
不过，这次的生成效果更稳定，不会出现那种转个视角，就跟换了个地方一样，令人摸不着头脑。在一致性方面有了明显提升，即便重开多次，地图仍然保持一致。
这次微软调整了建模策略，从自回归 LLM 类设置，转变为 MaskGIT 设置，可以根据需要多次生成图像的所有 token，从而能够更快地生成图像标记，以提高实时体验。
最近微软亚洲研究院还联合香港科技大学、中国科学院大学提出了一种名为 MaaG（Model as a Game）的新框架为生成式游戏中一致性问题的解决提供了关键突破。通过将游戏中的数值逻辑与空间记忆从传统的纯像素生成任务中解耦，并以显式条件的形式注入模型，AI 确实有能力生成不仅视觉逼真，且在机制上更合理、可交互的动态游戏世界。
有一说一这个实时的效果，确实有了很大提升，只不过无法兼顾清晰度和操控精度，整体感觉是高度近视，但没戴眼镜在玩游戏：能玩，就是不知道玩了啥。
「AI 焕新」版已经通过 Copliot 全量推送，有账户的朋友可以直接体验👇🏻：
https://copilotlabs.microsoft.com/experiment/copilot-gaming-experiences/
还是那句话，开放式对话，是现行条件下 AI 发挥最稳定的任务。更复杂的生成任务，一定是要在其它方面有所牺牲的。
AI 生成游戏一直是一个非常宏伟的构想，但是仔细琢磨，生成技术所代表的「自由」和很多游戏体裁，本身是有所相悖的。
比如说，本质上「自由对话」和冒险游戏当中的「任务导向」是相冲突的。玩家开局得到的信息是帮助 Stella 脱险，那这就是主线任务，无论对话怎么自由展开，最终要回到解决问题上。
在实机演示里也可以看出，如果没有给出成功的解决方案，就要选择「back in time」，也就是重开。
如果是开放式的沙盒游戏，比如 Minecraft，或者模拟人生这样的经营类，不存在一个很强的解决任务导向，玩家可以完全自由发挥——那本身就挺自由的了，那 AI 生成意义，就有点像《燕云十六声》那样，在边边角角给一些补充。
只要涉及到解决问题或者完成任务，其本质就是在有限的资源和条件里，找到「那一条」解决路径。中间过程里，再怎么自由发挥，都势必要绕回到主线任务上。
生成式技术里所谓的「无限可能」，到底会怎么体现在游戏里？眼下的尝试很多，探索也很多，但究竟会创造什么样的游戏体验，还需要很多时间慢慢「生成」。
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（文：APPSO）
