当1200万游戏开发者用上了AI——Roblox能指明游戏领域AIGC的发展方向吗？ ——九四玩

生成式AI（AIGC）是GDC 2023上热门话题之一，开幕首日，知名手游厂商King分享了他们对AI的认知，King于去年收购了AI公司 Peltarion，组建了一个50多人的研究团队，为其分配了三大任务：研究未来、员工培训、技术支持，King试图让每个员工都能运用AI，将其嵌入工作流之中，“这是一种企业转型”，但King的首席技术官Steve Collins表示，他们尚且不清楚AI在开发效率提升上的实际作用。

3A游戏厂商育碧则从NPC设计的角度谈论AIGC的应用，具体的讲，是如何将自然语言生成技术集成到文案编写工作流中，为路人NPC创建对话是该工具的使用方式之一，毕竟，育碧的开放世界游戏以“人多”为特色。但正如育碧在演讲里所说的，AI生成的对话多属于边角料的填充，对游戏的叙事重点不构成影响。该观点与此前连线杂志的报道不谋而合：“游戏内容所具备的功用越低，AIGC越能发挥作用。”


游戏创作平台Roblox同样对AIGC感兴趣，Roblox副总裁Stefano Corazza以“利用生成式AI推进内容创作”为题发表演讲。

据会议上公布的数据，目前Roblox的全球日活跃用户超过6700万，用户年龄层集中在17——24岁。


Roblox既是游戏游玩平台，也是游戏创作平台，通过Roblox Studio用户可以创建自己的游戏、道具。随着用户量的增加，聚集于平台的创作者数量也在增加，目前Roblox上有1200万创作者，每月营收270万Robux（平台上的货币，可按比例兑换现金），近两年创作者收入高达2亿美元。


在此次演讲发布前几天（3月20日），Roblox在Roblox Studio测试版中推出了两个新的AIGC工具：材质生成（Material Generator）和与代码辅助（Code Assist），Stefano Corazza在GDC上进一步介绍了这些工具的运用。

材质生成：

与其他图像生成工具一样，用户可以输入提示词以生成图像，稍有不同的是，Roblox可以自动将人工制作的3D法线贴图与其他贴图附加到物体表面，从而获取反射率、粗糙度、金属参数等数据，此后游戏引擎可根据数值正确表现物体照明。


Stefano Corazza表示，这只是第一步，后续用户可以创建完整的3D资产，这是一个艰巨的任务，需要解决诸如人体完整性、正确性等问题。


Stefano Corazza希望未来Roblox只需从几张概念图就能生成一整套风格一致的美术资产，如输入“含森林、河流、岩石的场景”，AI便能生成可交互的3D世界。


代码辅助：

Roblox的代码辅助旨在让用户花更少的精力来创建简单有效的代码，如用户可以向系统下达指令：“在玩家接触球体后0.3秒，球变红并毁灭”，系统随后生成了一段7行的Lua函数。不过，Stefano Corazza表示测试版的代码想要起作用，需要对平台自身的标准代码模型进行微调，而且，它不适用于“从无到有的代码生成”，高度依赖于上下语境。目前，Roblox代码工具的使用重点在于减轻开发者的工作，以便于让他们专注于创造性的内容。Stefano Corazza表示，未来可能会向ChatGPT那样的聊天机器人发展，以便于解释代码的运作原理，方便创作者学习。


老实说，相较于ChatGPT、Stable Diffusion、Midjourney等AIGC工具，Roblox公布的内容并没有太多亮眼之处，其真正的独特之处在于Roblox是个面向用户开放的游戏创作平台，如

Stefano Corazza自己所描述的，Roblox为用户提供“垂直整合的游戏开发解决方案”，它是个开发工具，也是个游戏发布平台，还是个创造收益的游戏商城。

当游戏的开发门槛因AIGC的发展而进一步降低，无疑会改变Roblox的游戏创作方式，让Roblox上的游戏数量暴涨，届时我们将看到什么？

从游戏创作者的角度来看，是否有更多的用户借助AI踏上游戏开发之路？游戏创意会因劳动力的解放、技术障碍的移除而井喷吗？

从玩家的角度来看，他们是否要忍受Roblox上愈发猖獗的劣质内容？精品游戏与粗制滥造游戏的比例是否会进一步扩大？数量暴涨后，曝光问题如何解决？解决“游戏发现”的问题是否会反过来压倒游戏制作，致使平台上堆满商业导向的作品？

从平台管理者来看，他们又应该如何解决AI创作的版权问题，AI工具迭代的方向在哪里？更甚者，

在“游戏开发与AIGC”这个话题上，Roblox将会是一个极具代表性的案例，因平台与平台受众的特殊性，我们将看到游戏内容生产方式、发布方式、接受度/商业化三个环节将会产生什么样的变化。

注：文中图片源于arstechnica、4Gamer


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