ChatGPT的爆火,百度“文言一心”的发布,王慧文、李开复等TMT领域知名人物躬身入局,让处于场景应用瓶颈期的AI领域再次沸腾,背负全新价值的AIGC也成为大街小巷热议的焦点。
在这个过程中,游戏作为有望率先实现AIGC落地的行业之一,一众游戏公司也纷纷开启军备竞赛,通过高薪招聘AIGC人才,加码AI技术研发与平台搭建等方式,以此获得开启游戏AIGC时代的入场券。在AIGC技术的应用大幅提升生产力之后,游戏公司将从耗时耗力的重复劳作中解放出来,“如何使用AIGC工具展现游戏创意 ”或将成为游戏公司在新一轮竞争中的核心议题。
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此外,在寄望于AIGC给游戏产业带来新一轮变革时,设备成本、版权归属、数据隐私等风险仍是游戏行业难以回避且急需解决的挑战。
游戏公司抢滩AIGC
步入2023年,在“降本提效”的基调下,游戏公司仍在用较为优厚的薪资待遇招揽AIGC方面的人才。据不完全统计,腾讯、网易、三七互娱(002555)、巨人网络(002558)、完美世界(002624)、昆仑万维(300418)等游戏公司陆续放出与AIGC技术相关的岗位,且月薪大部分在3万以上。
在谈及AIGC领域的布局时,完美世界相关负责人表示,已推动公司旗下游戏工作室对AIGC进行技术培训与投入使用。通过AI技术进行智能整合,为项目打通方案,满足功能要求,如游戏中的智能NPC、场景建模、AI剧情、AI绘图等方面,对于开拓设计思路与创意灵感、提升游戏研发效率起到了很好的推动作用。
游戏公司纷纷加码AIGC的背后,是AIGC对提升游戏生产效率的关键作用。
完美世界相关负责人向南都记者透露,“AIGC的趋势已成现实,游戏厂商如想在AIGC的时代保持独特的研发优势,则一考验团队人才储备,二考验技术应用能力,即AIGC工具由谁用、用得如何。”
中信建投(601066)证券的研报显示,游戏是所有内容制作中,工业化程度、交互/实时性要求最高的,一直以来存在着“高质量-低成本-短时间”的不可能三角。而AIGC技术的应用则有望将打破游戏制作流程的不可能三角,包括能辅助游戏制作流程,实现降本增效;升级现有的游戏体验;进一步降低制作门槛,推动游戏创新活跃等。
“游戏行业的失败率极高,100个游戏可能成功的只有3个;前期投入成本巨大,研发成本动辄上亿;再者是开发周期长,一款中等制作体量的游戏研发周期预计在2—3年,获得收益则需要更长时间。”行者AI CEO尹学渊表示,在运用AIGC技术后,游戏研发团队只需设定最初的创意方向,然后将大部分耗时耗力的执行工作交给人工智能,形成一套“自动化完成”的生产线,以此大幅降低游戏行业的试错成本。
伽马数据联合创始人、首席分析师王旭表示,从游戏公司AIGC岗位需求看,可分为AIGC美术、AIGC算法研究两类,前者的目的是提高美术内容的生产效率,并推动相关模式普及,甚至应用到用户的内容制作层面,降低创作门槛,加快创意实现的过程。后者则是制作和优化适合游戏内容生产的AI工具,满足协作项目在视觉、音频、文字生成方面的具体需求等。
在游戏体验的提升方面,AIGC也将扮演重要的角色。中手游肖健曾向南都记者透露,可以想象一下,届时开放世界RPG游戏用AI来设计NPC,所遇到的每个NPC都是依据庞大的设定库随机组合演绎而来,有着其独特的背景、性格、说话方式、真正实现千人千面,游戏体验将会变得非常鲜活生动,而这只是AIGC给我们带来的可能性的一小部分。
相关资料显示,游戏公司通过内部自建和购买服务方案等方式加强在AIGC的布局。比如,亲自下场组建AI实验室或者平台的“自研派”包括腾讯的AI Lab、Cros,网易的伏羲、AI Lab,米哈游的逆熵研究院;而沐瞳科技、龙渊网络、灵犀互娱等游戏公司则是通过采用超参数AI Bot、行者AI Bot以及启元世界游戏AI解决方案等方式入局。
据《2022年中国游戏产业报告》,国内游戏市场收入下降、规模缩减《报告》显示。
从场景应用到参与内容生产,
AIGC变得更有“显示度”
对于游戏行业而言,AIGC并非新鲜事物。此前,AIGC在游戏领域的美术、对战、剧情等环节早有应用,如今AI在预训练大模型、文本、图像生成技术取得突破性进展后,使得AIGC技术突破了智能程度和通用性的受限,以更有显示度的姿态出现在大众面前。
有业内人士表示,过往AI在单独品类上或者单独功能上作用还是蛮大的,MOBA以及FPS里面的智能NPC就能拥有顶级玩家的竞技水平。比如DeepMind的AI程序“AlphaStar”以10:1的比分战胜2位《星际争霸 2》的顶尖职业选手。
“AIGC之所以具有更高的“显示度”,是因为它涉及的不仅是AI技术在游戏产业中的应用,更是AI技术对于游戏产业的根本变革。”尹学渊表示,类似AlphaGo的强化学习技术主要是用于游戏NPC、游戏测试、数值优化等方面,属于很好的应用场景但没有解决根本问题。而AIGC则是让AI技术直接参与到游戏内容的生成中。这意味着游戏开发者可以利用AI技术来生成游戏中的角色、场景等内容,从而加快游戏开发进度、提高游戏品质、降低游戏开发成本。
三七互娱集团高级技术总监王传鹏表示,相较于上一波AI热潮(2016-2020),此次的关键更新点在于预训练模型、各生成技术分支及跨模态技术的突破,使AI在智能性、应用门槛、通用性等方面均有所优化,有望带来可规模化的业务价值。
游戏生态悄然改变,
创意展现成分水岭
随着AIGC在游戏行业应用程度的不断加深,传统的游戏开发模式周期长、成本高、效率低、创意受限或许将不再困扰游戏开发,游戏产业生态和分工也将随之发生改变。
王传鹏表示,游戏行业中的部分管线流程极大可能会因为AIGC人才而得到较大的效率提升;游戏行业会进入人和机器跟另外一群人和机器的竞争,如何利用好AI可能成为游戏企业发展的核心竞争力。
与此同时,游戏产业工种及其工作职责的变化也成为游戏行业难以回避的话题。
“和两个游戏团队聊天,团队一把原画外包公司砍了,团队二把翻译外包公司砍了。AI已经实际开始影响到很多人的岗位了。”心动公司CEO黄一孟曾发文表示,“AI不一定能替代你,但是未来善用AI做角色模型的人可以替代你。大家需要做好迎接变革、拥抱变化的准备,利用原本的专业技能和积累,第一时间把AI作为工具为自己所用。”
在谈及AIGC对于游戏赋能作用的时,西山居CEO郭炜炜认为,“原画师未来的职业定位可能就要变成原画训练师,以前是自己画,以后可能是告诉AI画什么并不断学习修正。”
“目前,游戏产业链分工的改变并不明显,因为AIGC暂时从可用性和经济性的角度来看,还不能代替美术、翻译这些外包。”不过,易观分析师廖旭华表示,AI早已对游戏行业的内容分工产生了影响。如近两年兴起的TA(技术美术),就是基于AIGC的技术与艺术相结合的工程师,TA在项目中也主导着游戏美术与程序的协作。
在这个过程中,“如何使用AIGC工具展现游戏创意 ”或将成为游戏公司在新一轮竞争中的核心议题。
尹学渊表示,AIGC技术的应用大幅提升生产力之后,将会使得游戏市场更加多样化和个性化,游戏公司需要更加注重用户体验和游戏创意,创造出更具有吸引力和特色的游戏产品。
“AIGC只是游戏开发的一个工具而已,跟引擎、数据分析、动作捕捉等等是本质上是一样的,都是工具而已。”廖旭华认为,游戏的本质还是创意工作,由于AI不具备感性思维,因此AI不能准确理解游戏所要表达的感性内容,策划提出一个角色原画需求,优秀设计师可以通过沟通,理解角色的性格、故事,并且很好地画出来,AI没办法代替这个过程,只能成为设计师在绘图过程中的工具。
此外,尹学渊还分析,AIGC技术的应用也将会催生出新的游戏市场和商业模式,如基于AI技术的游戏开发平台、基于AI技术的游戏定制服务等,这将会带来更加丰富和多样化的游戏生态。
成本、版权仍是障碍,
但“杀手级”应用即将出现
“目前AIGC主要应用在平面制作、声音合成、文本输出等文本和图像方面,受技术成熟度限制,在3D内容和视频上仅为探索阶段。”王传鹏表示,现阶段游戏生产以及发行方面用到的3D模型以及视频素材,AIGC生成还是比较有难度的,距离工业化水准还是有差距的,因为这个过程是非常复杂的,对于AIGC生成还存在技术挑战。在自然语言方面,针对正确解决用户问题,ChatGPT也是有差距的,需要开放模型结合公司数据进行小范围的适配才能解决这个问题。
因此,AIGC生成3D模型(包括纹理,骨骼,动作)、AIGC生成视频(帧流技术)以及AIGC生成符合设定的对话(智能客服)等是AIGC仍需“补课”的环节。
与此同时,如何算清成本账以及规避产权风险也是AIGC能否在游戏产业顺利落地与发展的关键。
王旭表示,一是AI技术的研究需要投入大量资源和成本,很多游戏公司,特别是中小团队来较难自研AI工具,只能使用行业通用产品再研究,这将牵扯到很多问题,普及起来也需要更长的时间。二是现有人才如何真正接受并驾驭AI工具的问题,特别是对于需要创造性工作的岗位,如何利用AIGC提高效率的问题。
“AIGC的版权风险尤为需要关注。”有游戏产业分析师坦言,目前,我国法律体系尚未对 AIGC 的著作权归属进行明确划分,其中关于AIGC 是否构成作品、AIGC 作品该归谁、AIGC是否会涉及侵权等问题与权责仍需做进一步的探讨与划分。
完美世界相关负责人表示,“目前,行业对AIGC技术的开发和运用仍处于试水期,未来还有广阔的发展空间等待挖掘。”
对此,廖旭华补充道,目前AIGC在游戏产业的应用多以试验性为主,真正的大面积、常态性的应用还很少,技术可靠性和经济性等问题仍有待提升。下一个阶段便是,开始逐一尝试规模化应用,在某个产品或者环节进行全面应用并不断试错调整,最终形成相对稳定、广泛的应用阶段,像游戏引擎一样成为游戏开发的基础工具之一。
红杉中国在《生成式AI:一个创造性的新世界》中预测,文字类和代码类AI生成将在2023年进入成熟期,图像类AI生成将于2025年进入成熟期,视频类、3D、游戏类AI 生成将于2030年进入成熟期。
同时,红杉中国还在上述文章中表示,AIGC如今处于第四波发展浪潮,杀手级应用出现,随着平台层的稳固,模型继续变得更好、更快和更便宜,模型的获取趋于免费和开源,应用层的创造力已经成熟。“就像十年前移动互联网的拐点被一些杀手级应用打开了市场一样,我们预计生成式AI的杀手级应用程序也会出现,比赛开始了。”
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