AI改变游戏行业,不光是好的一面

2023-08-22
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相比医疗、工业、科学,生成式AI率先融入了文娱生产,游戏业作为商家必争之地,正在各环节上渗透ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等 AI大模型工具。

编者按:本文来自微信公众号 经济观察报( ID:eeo-com-cn),作者:沈怡然,创业邦经授权转载。

由于中国游戏版号受限、消费环境不振,一些中型游戏厂商在市场推广、商业变现上遇到困难,但随着2023年生成式AI工具的出现,企业利用新工具实现了提效降本,成功存活下来。

这是独立游戏制作人刘洁妮所观察到的现象,为了度过寒冬,一些游戏企业转而去批量生产品质较低、技术短平快的休闲小游戏。很大程度上,是AI缩短了它的生产周期,原来做一款游戏按年、按月,现在以周为单位,所需人力更少,企业决定走薄利多销的模式,快速生成大量低端游戏,低价卖给渠道。

刘洁妮认为,从公司角度,转型成功是一件好事,但从行业角度,大量输出短平快的游戏内容,会对生态形成不良影响,挤占优质内容的空间。

相比医疗、工业、科学,生成式AI率先融入了文娱生产,游戏业作为商家必争之地,正在各环节上渗透ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等 AI大模型工具。多位游戏产业人士持有类似的观点:目前AI能在一定程度上解决游戏创作的效率和成本问题,但无法帮助创意和品质提升。

阿里大文娱CTO郑勇认为,这一批AIGC工具的共性在于大幅降低了人机交互的门槛,提升了生产效率,同时,文生图工具的成熟,对美工的辅助性很大,这对游戏、影视以及短视频的生产,都能节约很大成本。

根据非凡产研数据,2022年中国手游行业规模1930亿元,研发商分成比例20%—30%,假设研发成本中有70%为美术成本,那么AI将减少其中30%—50%的成本。如果能减少3%—10%的研发费用,潜在利润率就能提升3%-5%。

但是,郑勇发现品质把控、提升质量方面的问题仍需要专业的人来解决,目前没发现比较好的视频生成和3D生成工具,而且市面上的生成式AI都是通用的大模型,在各领域都有一定积累,但是无法在某个领域生成十分极致的内容。

IEEE数字化转型联合会策略与架构主席汪齐齐对记者表示,目前生成式AI是个优缺点很明显的生产工具,优点是可以实现局部的生产效率提升,缺点是生成的内容较为平庸、不出彩,且很难提供具备一致性的美术素材。目前还没有观察到具有代表性的、借助AIGC产出的高质量商业游戏。综合优缺点来看,这项工具对于成熟的商业游戏创作的改变还比较小。

郑勇表示,因为目前AIGC的发展水平和开发者的使用经验都在初期阶段,新技术、新商业需要一个发展过程。

工具的推陈出新

AI在游戏娱乐业的落地,是从制作工具的推陈出新开始的。

郑勇对记者表示,2022年12月,团队开始尝试海外一系列AI工具,ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等,最初是员工自发地研究、使用新工具,去解决工作中的实际问题,包括用如ChatGPT搭脚本框架。郑勇认为,目前市面上成熟的工具仍然以大语言模型、文生图模型为主,而图文创作是文娱行业艺术表达的核心。

刘洁妮表示,游戏的开发者们对通用大模型工具进行二次创作,一些技术人员在ChatGPT等大模型基础上进行训练,类似于给ChatGPT安装各种插件,生成某类游戏的脚本、NPC对话等。

刘洁妮表示,像Midjourney作为一款通用AI生图工具,被游戏画师广泛使用,他们不断将自己作品喂给AI,以生成某类风格的画作,所以该工具在开放几个月后,逐渐在一些美术风格上非常精通,这方便了国内游戏人进一步使用。

公开信息显示,一些游戏开发平台也依照大模型原理更新了功能,全球游戏引擎开发公司Unity推出了Unity MUSE和Unity Sentis,简单地输入一些自然语言,就能搜索到想要的素材和信息。

郑勇表示:“AI能在几秒钟生成一幅画、一张海报,人类以往需要以周和月为单位来创作,过程中还需要大量地沟通、修改,使用AI大大缩短了内容的生产周期。”

另一些以个人为单位的游戏制作组织也在尝试。刘洁妮表示,作为独立游戏制作人,她需要将美术外包给专业的画师,在过去几年,一套2D人物画像需要上万元,沟通和返修时间需要2个月左右,中小团队在游戏生态中较为弱势,更缺乏议价空间。

刘洁妮表示,Midjourney等AI工具流行后,市面上出现了很多AI画师(通常是以AI绘图为兼职的专业画师,绘图售价低廉),她让专业画师朋友用AI帮忙出图,两三天就完成了任务。

贺超拔对记者表示,工业中有工程师操作机器,游戏产业类似,市面上有大量的游戏制作引擎,但很多需要用专业的机器语言操作。一直以来,即便是非常小型的团队也必须要有程序员负责落实游戏设计方案,过程中要和策划人员反复交流。随着游戏工具都在AI化,植入AIGC或者一些垂直的模型技术,甚至只需要自然语言来给机器下命令,一下降低了交互和使用的难度。

改变的边界

汪齐齐表示,一个典型场景是,AI可以帮助文字内容纠正明显逻辑错误,但是基于统计学,AI生成的文字内容会居于平庸,做优质创作是不够的。

刘洁妮擅长做剧情向的游戏,也在尝试用ChatGPT写游戏剧本。她发现,AI能生成针对某情景的一般性对话,但无法生成细致深入、形成一定语言特色的对话,而剧情游戏的核心价值在于文本创作,这一点还无法用AI来优化。原因在于,ChatGPT是一款通用大模型,专有领域的知识不足。未来在通用模型基础上生成的某类专有模型,或许会解决这个问题。

汪齐齐表示,另一个特点是AI缺乏一致性。在美术上,对于同一个主体(例如角色),要生成一致的大量素材,难度很高。商业化游戏因为非常成熟,要求比较高,因此AIGC可以使用的场景只能集中在单个高质量且不需要和其他素材统一的创作上。

独立游戏制作人贺超拔对记者表示,整体上看,AI工具在帮助一些精品游戏提升品质上能力相对有限。贺超拔正在做的一款名叫《银色盾牌》的警匪主题游戏,是风格化比较重的作品,但目前没有合适的自动化工具可以起到帮助,很多有具体要求的美术素材仍然需要用传统的绘图软件一个一个地制作。

汪齐齐表示,AI最有效之处,是生成新角色的高质量立绘并再去衍生创作,以及在宣发过程中的各种物料(宣发场景下连同人作品都可能可以应用),这两个环节传统都是有更多人为因素参与的生产(画师本身会用到不同的生产工具),严格来说,减少了生产流程中生产者所需要投入的绝对时间。

郑勇认为,这和AIGC目前的发展水平以及开发者的使用经验有关。目前AI能做的事是,大幅提升影视、游戏的制作效率,缩短生产周期,这种情形下会催生一批短平快的内容。

刘洁妮认为,AI让游戏的生产速度从按月算加速到按周算,而只有生产短平快的小游戏能发挥出这一优势。一些游戏公司便向批量生产的模式转型,薄利多销。

非凡产研在一份研究报告中表示,AI会对游戏行业竞争格局形成一定影响。随着应用的逐渐成熟和市场端的接受,行业的创作门槛会降低,市场会进入更加白热化的竞争阶段。在中后期,大模型逐渐成熟后,大模型话语权向头部集中,细分赛道形成壁垒的中小厂商也具备优势。

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