全球首款 AI 实时生成的游戏来了，槽点比亮点多

自从 LLM 可以生成文本、图像和视频之后，游戏就成了下一个被盯上的目标。

于是 Oasis 出现了，号称能够实时生成游戏画面的模型——先说结论，不太行。

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上周末，Etched 和 AI 实验室 Decart 联合推出了 Oasis 模型。这个框架基于 Diffusion Transformer，融入了新的自动编码器。为了展示这个模型的能力，开发团队制作了一个类似于 Minecraft 的小游戏试玩。

这样引起了一些争议：难道不算是抄袭了 Minecraft 吗？

之前我们曾经在 和面壁智能团队的访问 中，提到过 Minecraft 作为生成式 AI 试验田的存在。这么多年来，Minecraft 庞大的玩家群，以及玩家们创造的数据，成为了宝贵的素材。

同时，作为一个沙盒游戏，Minecraft 有极大的空间，让玩家几乎不受任何限制，可以自主创造。

「自主创造」听上去就是一个生成式 AI 也擅长的事，然而想象都很美好，现实就不一定了。

Oasis 做游戏，呈现出来的样子还是比较粗糙。首先是因为周末上线时流量过大，要么登不上，要么被卡出去。

好不容易进去之后，操控比较差，动辄就卡——下图不是静止模式。

基础操作跟 Minecraft 差不多，只是视线所及范围之内一片模糊：Oasis 是实时生成的，意味着你看到每一个像素时，它要么是刚生成出来，要么是在生成的过程中。

甚至，连装备包都是这样模模糊糊一片。这就不太好了吧。 ‍

实时生成一直是用 AI 做游戏里，比较大的一个噱头：没有任何预先设计，没有任何规则，一打开就是进入一个独一无二的全新世界。

但起码从 Oasis 来看，想象都是美好的，现实都是残酷的。这种实时生成最大的 bug 就是万物无形，一切都是虚无。

比如我看到远方有棵树，于是决定移动过去看看。只要是保持视野不变化，一直往前走，是能感觉到逐渐接近的。可是等靠近之后一低头，再抬头，树就不见了。

树呢？我那么大一棵树呢？

还有原本是一片山谷，等靠近之后，左右一晃，就变成了一片黄色的建筑物。

其它玩家也碰到过类似的问题。因为实时生成每个人的体验都不同，其中一位 up 主碰到的是，搭了个棚子，好不容易碰到一群羊，但是羊群跟泡沫一样，随时不知道会变成什么奇形怪状。

更诡异的是下面这个……猪？这一坨是猪？

整体上像用 Dall·E 一代强行做视频才会有的视觉效果。外网网友锐评：这哪是 Minecraft，这是「梦中的 Minecraft」。

从延长故事，到全权生成

这两年来，「生成」两个字，有如魔咒一样盘旋在游戏行业上方。很多人在期待的是，AI 不再只是工具、辅助，而是，它能不能直接做主，生成游戏本身？

的确有人在尝试，这种尝试是循序渐进的。2020 年，在 GPT 还是不为人所知的时候，就有开发者用 GPT-2 做了一款名为「1001 Nights」的游戏项目。

游戏灵感来自著名的「一千零一夜」神话。玩家扮演主角 Shahrazad，具有把文字语言变成现实的超能力。游戏任务是为国王讲一个又一个引人入胜的故事，并且让他提到武器，从而通过超能力，把原本的文字，变为真正的武器，用于跟国王战斗。

这个设定和生成式 AI 的特性非常契合，两者在「语言」上做文章，追求无限变化、绝不重复的目的。

不过，整体的框架、人物和战斗设计都已经设置好了。AI 只能生成和填充里面的故事，而且用户不参与生成出来的故事，它们更像是道具。

文本游戏 AI Dungeon 则更进了一步，不仅要生成更长的故事，还要更复杂，让玩家能参与。

相比于一千零一夜，Dungeon 的故事框架是由玩家先选择，再生成。登录之后，先选择基本的故事类型，比如我选择了赛博朋克。

选完之后，屏幕上立刻出现一大堆字，全都是我要了解的故事背景。

对话框里可以输入 prompt，来影响故事接下来的走向。

也可以生图，但是成品比较抽象。

与其说是游戏，Dungeon 更像是剧本杀，只不过用了 AI 来无限生成所有剧情，又有点像升级版的对话机器人。行动、台词、场景都可以按照自己的 prompt 来。

不过，只有文字，不能算真正意义上的游戏。所以才有那么多人，总是对用 AI 生成一整个游戏抱有期望： 不仅是文本、故事，而是基于一个生成的故事，再有生成的画面、再有生成的操作系统。

当技术能达到那样的水平时，人人都可以做出自己的游戏来。几个月前，米哈游创始人蔡浩宇，在领英上就发表过类似的言论：

「未来只有两种人有理由继续坚持做游戏：一、最顶尖的、那 0.0001%的天才，去打造世人从未见过的东西；二、99%的业余爱好者，用来自娱自乐。」

米哈游创始人蔡浩宇

当不了那一小撮天才，但当个业余爱好者自娱自乐有什么不好呢？

生成和游戏的本质冲突

实际上，游戏是一个离 AI 很近的行当，对生成式工具的应用早已有之，包括进化算法和神经网络。

在游戏的程序化内容（PCG）生成方法中，设计师和工程师通过设计程序，仅仅只需要人工有限的输入，就可以生成游戏内容。比如角色、地图、材料，甚至是故事和 npc 角色等。但 PCG 的不会完全脱离人，基本的规则还是由开发者们来制定。

这是 AI 被寄予厚望去颠覆的地方： 一切都交给人工智能。让 AI 的不确定性，成为游戏的核心，创造每一次都不重复、永远独一无二的体验。

不确定性当然是给游戏带去乐趣的关键因素之一，但并不是唯一。更重要的是，LLM 自身所制造的幻觉，和开发者们精心编写出来的「随机性」，不是一码事。

法国鼎鼎大名的哲学家、社会学家罗歇·凯卢瓦，著有《游戏与人》一书。

他在里面提出了评价游戏的六条原则：

一、自由性：游戏者不是被迫参与游戏，否则游戏将立刻失去诱人和愉悦的休闲本质。

二、抽离性：游戏被限制在提前设定的、确切的空间与时间范围内。

三、不确定性：游戏进程不可能提前确定，游戏结果不可能提前获知。在游戏必要的创造过程中，游戏者必须掌握一定的主动权。

四、非生产性：游戏不创造资产、财富或任何形式的新元素。此外，除了游戏者之间的财产转移，游戏结束时的状况与其开始时的状况别无二致。

五、规则性：游戏受规则约束，这些规则暂时搁置惯常的法则，生成全新的、唯一有效的评判体系。

六、虚构性：游戏过程伴随着一种对次现实或非现实的独特认识，有别于日常生活。

这六条原则里，既有不确定性的一席之地，又强调了确定性规则对游戏的价值。

换句话说，如果一系列的取舍和平衡，才做到了第六条，让游戏过程区别于日常生活。

正是「确定」与「不确定」之间的微妙关系，让游戏开发如在钢丝上舞蹈，困难是有，却是创造美妙游戏体验的不二法门。

本期提到的游戏部分可以在线试玩，链接指路👇🏻：

Oasis：https://oasis.decart.ai/starting-point

AI Dungeon：https://play.aidungeon.com/

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