不知从什么时候起，“开放世界”一词，在玩家心目中，已经越来越成了“罐头产品”的同义词。

无聊重复的任务、大而空洞的地图，缺乏新意的剧情，让某些游戏充满了一股浓烈的流水线味道。

育碧：看什么看？我很尽力了好吗！

而造成这种现象的原因，莫过于开放世界的“无限性”，和游戏开发者脑力、财力的“有限性”之间，存在着一条难以逾越的鸿沟。

虽然随着科技的进步，有的厂商也开始试图用智能算法和AI，来降低这类游戏的“罐头”值，然而，在很多情况下，这样的做法却适得其反了。

随机生成的角色里，令你印象深刻的有几个？

因为玩家们发现，这些由算法随机生成的角色、任务或剧情，本质上也是千篇一律的，只是组合的元素稍有不同罢了。

然而，随着GPT等新一代AI的问世，人工智能技术也迎来了井喷，情况似乎真的开始不一样了。

一、真实版《西部世界》？

因为人类发现，进化后的AI，不只可以干生成对话文本这类“杂活”，它们甚至还能操控NPC、搭建出一个类似《西部世界》那样栩栩如生的AI社会。

前不久，一个名为“活的长安城”的技术Demo，就部分实现了这点。

在这个Demo中，NPC之间对话、互动，并不是事先写好的，而是由AI实时操控。

而它们要做的事，也不会脱离性格和目标，比如只想摸鱼翘班的捕快、立志当首席的舞女：

并且，这些没有预设剧本的AI，也不会消除已有的“记忆”，

这意味着，在这样的世界里，某些手痒的玩家想在屠城后躲几天来“消警”，那是不可能滴。

下次想“练手”，可就得三思了

根据目前的资讯，这座 “活的长安城”是一个还在演进中的“AI社会”， 目前只运转了30多天。

而驱动它的，是一个名叫GAEA的技术。

受这一技术驱动的AI，与其他根据剧情设计的NPC相比，最大的不同，就是其有自己的目标和行动理由，并且能像现实中的人类那样，受到社会常识和反馈的影响。

在一般的开放世界游戏中，某些NPC存在的意义，就是引导玩家做任务，过剧情，一旦任务、剧情结束，它们也就不会和玩家有更多互动了。

如果玩家再去找它们，它们也只是会不断地来回重复几句同样的台词，仿佛无视了之后玩家的一切变化。

美丽的大嫂，始终在念叨着与我共度良宵的岁月

然而，在这个长安城的demo中，由于GAEA系统的存在，NPC的行动不仅会受到彼此之间的相互影响，还会随着周围环境、社会的变化而变化。

前者的影响被称为“灵魂系统”，后者则被称为“环境系统”。

在“灵魂系统”中，NPC除了会记住之前发生的事，还会根据“策略”模块，对“记忆”中的社会常识信息+当下的环境系统做出决断。

举例来说，如果NPC在大街上偷东西被捕快抓住过，它下次可能就不会在捕快出现的时候顶风作案。

而在“环境”系统中，NPC在游戏世界中的所作所为，都会被记录在系统里，并对系统形成反馈，而留下了NPC“痕迹”的系统，又会再次对NPC形成动态的交互。

如此一来，这些与社会和周遭环境有着真实互动的NPC，行动就会更合理，更像“人”了。

不过，虽然这样的技术确实很有突破性，但从玩家的角度考虑，这种“持续生长”的动态世界，真的能令玩家摆脱味同嚼蜡的 “罐头”游戏吗？

要探讨这个问题，我们得先弄清楚，“罐头”现象频发的重灾区，究竟是哪些游戏。

二、当AI遇上“罐头”

大体上来说，目前市面上的“开放世界”游戏，往往可以分为两种类型：

1、遵从规则系统自动生成的开放世界，例如《我的世界》和《泰拉瑞亚》；

2、由开发者设计，固定的开放世界，例如《GTA》和《刺客信条》

前一类游戏一般没什么主线剧情，玩家的探索和体验才是更重要的；

第二类游戏的剧情则是重要组成部分，用主线+支线剧情的方式，来推动故事发展。

而令玩家们感到“罐头成灾”的游戏，往往就是第二类，准确地说，是这类游戏中大量的、千篇一律的支线、副本。

对于这样的问题，游戏制作者除了用人工的方式“精雕细琢”外，自然也尝试过让AI来减轻压力。

例如，育碧之前的《看门狗：军团》，就使用了类似的“AI自动生成”系统，在智能算法的驱动下，支线中那些有名有姓，并且出身背景一应俱全的角色，就这么被创造了出来。

这就是被育碧美其名曰“能扮演所有人”的系统。

在用智能算法生成角色时，除了角色的种族，工资，社会联系和工作地点之类的数据外，育碧还通过一种“累加效应”的机制，来让各选项之间互相影响。

举例来说，一个角色的居住地，会影响该角色的种族，着装和工作，而该角色的工作，又决定了其工作地点和能力（例如骇客技术），而工资水平，又会决定其主要的活动范围。

在所有这些数据的累加下，一个角色的日常起居等活动，比如几点该去哪上班，下班之后又去干什么，都会变得完整自洽。

除此之外，游戏中各个角色对Dedsec的看法，也会受到玩家具体行为的影响，如果玩家对其攻击，或杀死他们的好友，他们对Dedsec的“好感度”将会下降，直至降低到“憎恶”，就会永远脱离组织。

反之，如果玩家帮了他们的忙，他们对Dedsec的好感就会上升，并加入组织。

除此之外，一些随机事件也会影响角色的行为，例如某人的家人被杀，他们就会放弃与家人出游的计划，转而去墓地悼念他们的亲人。

如此一来，游戏里的每个角色，就都有了如真人一般、充满动态且丰富的情感（至少表面上看来）。

仔细一看，你会发现这种自洽、合理，又实时变化的动态AI系统，和开头的“长安城demo”中的技术逻辑十分相似。

但是——为什么在有了这些系统后，整个《看门狗：军团》仍然让人觉得如此充满“罐头味”呢？

三、变量与常量

或许，真正的问题在于，玩家们想要的，并不只是一个与现实别无二致、活灵活现的虚拟世界，他们还想在其中发现“奇异”或“不凡”。

西部牛仔的故事有很多，但《大镖客》却成了玩家心中的传奇

正是因为受够了现实的平淡与无聊，玩家才会投身于游戏中寻找新奇。

但目前AI展现出的合理与自洽，模拟的只是现实中的常量。

何谓常量？举例来说，一个打工人每天醒来，洗漱完毕，再搭公车去上班，经过几个小时的工作，又搭公车回家，最后吃饭、洗睡。

这一系列平平无奇的、流水账似的活动，就是现实中的常量。

而目前游戏中的AI系统，倾其全力做到的，也只是让这种“流水账”般的常量，看上去更自洽，更不容易穿帮罢了。

与常量相对，现实中的变量，往往就是那些小概率的、偶然的，但是又让人觉得奇特的事件。

这类正面的例子，可以从《巫师3》的各类支线，或是《GTA5》的分支剧情中得到体现，

在《巫师3》中，杰洛特接受委托杀怪，就是一种类似“打工人上班”之类的常量，但在这些常量中，却经常能“节外生枝”地牵引出一段离奇、神秘或感人的故事。

这就是令玩家心动的变量。

《巫师3》中，像血腥男爵这样令人印象深刻的支线还有很多

可问题是，想要用AI模拟这种小概率的、充满“奇异”的事件，并不是件容易的事。

这是因为，即使是像GPT这样的AI，虽然在训练时使用了大量文本数据，但人类知识库里的大部分文本本身，其实是非常平庸的。

在这些文本中，套路化、公式化的“行活”是常量，如莎士比亚的戏剧一样令人荡气回肠的作品，才是稀缺的变量。

正所谓“法乎其中,仅得其下。”在优质样本数据本就稀缺的情况下，AI又怎么能生成真正有“创意”的剧情呢？

然如此，那靠AI来摆脱“罐头游戏”的想法，就真的不可能实现吗？

其实也不尽然。

四、稀缺与“涌现”

因为人工智能的发展，与现实历史的进程一样，都存在着某种“涌现性”。

所谓“涌现性”，简而言之，就是一种“量变产生质变”的过程。

比如无生命的原子聚集到一定地步时，可能会组合产生活细胞;；

水分子累积到一定数量，就会产生波浪;；

同样的，对GPT这类人工智能来说，模型中的参数越多，建立联系的能力就越强，而这些参数累积到一定地步时，就可能让AI产生出惊人的智能。

在大型语言模型(LLM)中，涌现能力(Emergent Abilities)是指模型具有从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式的能力。

当大语言模型被训练时，会通过学习大量的多模态训练数据，以及数据中的统计规律和内部参数和结构，学习到某种泛化的能力，并将其应用到未知的多模态数据样本上。以逐渐表现出一些新的能力和特性。

而这也是大语言模型不断接近人类的关键特征。

当模型尺寸增加到一定大小后，新能力涌现

那这所谓的“涌现性”，能让我们摆脱公式化的“罐头”游戏吗？

说到这儿，就要提到前面说的“变量”概念了，其实，实事求是地说，在大部分人的生活中，真正改变人生、改变命运的“变量”时刻，是很少的。

我们一生中的大部分时间，都是活在毫无波澜的“常量”中。

但如果我们把时间尺度得足够拉长，稀缺的“变量”，就会从“常量”中赫然涌现。

在接下“改变命运”的那一单前，V和杰克也生活在各自的常量中

这从无数常量中“涌现”出的变量，也正是由我们之前的一言一行，一举一动的决定所积累而来的。

而在更大的时间尺度上，人类历史种种“不凡”的变量，例如重大的科学发现、帝国的兴衰、革命、战争等等，也正是在一个个常量的积累中涌现而出的。

这些大尺度上的剧烈“变量”，所展现出的种种惊奇、意外和跌宕，已不是人类有限的思维所能模拟的了，因为背后蕴含的巨大“常量”，已经超出了人类大脑的承载能力。

但人类做不到，不代表AI不可以。

凭借着日益进化的统计和学习能力，GPT这类AI，也许就能从海量的数据中，通过对常量的模拟和计算，推导出各种可能的变量。

当这样的能力，被用于开放世界的剧情设计上时，AI也许就会知道，哪些人和事，发展到了一定阶段时，会涌现出“惊奇”与“不凡”。

当这样的“惊奇”与“不凡”被集中起来时，一个告别了“罐头”和“重复”，充满传奇和变化的游戏世界就由此产生了。

不过讲真，如果AI真的发展到了那一步，用来设计游戏，就有点太大材小用了吧？

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来源：游戏研究社

编辑：十七