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| 這個新技術，有很大的想像空間。 |
文/不覺
昨天，網易戀愛手遊《遇見逆水寒》上線的新玩法「大宋傀儡戲」，讓我看到了一個行業的潛在機遇。
在這個玩法裡，玩家可以扮演劇情角色，與人工智慧AI共同創作劇本。例如下圖中，玩家輸入「別生氣了嗚嗚嗚親愛的」，AI就能根據玩家的發言，給出具體的場景描述：「A在B旁邊蹲下，輕輕拍了拍他的肩膀，然後用手指輕輕在他眼睛周圍畫了一圈。」
紫色的對話內容為AI所編寫
在看到之前，我沒想到AI還會用「蹲下，拍肩膀，用手指在他眼睛周圍畫圈」這一系列無聲的動作，來表達一個人請求與另一個人和好這件事。更讓我在意的是，這個玩法意味著一個可能：AI可以創造遊戲劇情了。這可能會對諸如女性向、二次元等重劇情內容的遊戲，產生非常大的影響。
玩家與AI共同演出的戲劇
不妨讓我們先再了解下「大宋傀儡戲」玩法。顧名思義，在這個玩法裡，AI就像傀儡，而玩家輸入的言語則是操縱傀儡的機關線索，雙方共同配合演出一幕戲劇。
圖源網路
整個遊戲過程可以分為籌備與演出兩個階段。籌備階段，戲班主（房東）需要選擇一段故事劇本，而剩下的玩家就可以選擇想扮演的角色，開始演出。
由AI根據參演角色編寫的故事開頭
每個劇本有既定的多個階段目標和一個終極目標。遊戲開始後，玩家按順序依次發言，而不是人的AI會依據玩家發言編寫故事。如果AI認定其創作的故事達成了階段目標，戲劇就會進入下一輪。直至故事達成最終目標。
需要說明的是，以上截圖中的劇本走向還算比較正常。如果玩家不按套路出牌，AI其實也會化身人工智障，寫出一些前言不搭後語的劇本。比如下圖中戲劇要達成一個「角色A與B相遇」的目標，但玩家直接說「我已經在」，AI就反而寫了個兩個人分開的劇本，需要另一名玩家圓場。
「嗯？我在呢。」
為了豐富玩法的趣味程度，《遇見逆水寒》還在遊戲裡搭建了戲臺。玩家除了參演以外，還可以作為觀眾圍觀，以直播或回顧的形式，從不同角度體會玩法的樂趣。
據《遇見逆水寒》官方表示，「大宋傀儡戲」是國內首個AI接入遊戲中，與玩家共同創作劇本的玩法。AI時而機靈、時而秀逗的表現，也戳中了玩家的樂趣點。
用30 G資料訓練的「傀儡」
事實上，這個玩法並非《遇見逆水寒》項目組獨創。在它幕後，還有一位重要的參與者：伏羲實驗室。
此前的採訪中，葡萄君曾介紹過網易這一專攻人工智慧的神秘部門。他們已經在《逆水寒》、《倩女幽魂》系列等多款產品中，將人工智慧成功落地。而這次「大宋傀儡戲」的新玩法，主要與人工智慧領域的自然語言處理（以下簡稱NLP）有關。
更具體的說，「大宋傀儡戲」的玩法核心其實是「GPT-2的中文語料訓練」。所謂的GPT-2，全名為GeneralPretrainedTransformer（生成型預訓練變換器），它是一種強大的NLP模型，甚至有著「史上最強通用 NLP 模型」的稱號。
而伏羲實驗室這次使用的就是有7億個參數、非常龐大的GPT2-LARGE，我們不妨把這個模型稱為「傀儡」。為了達成「大宋傀儡戲」玩法，「傀儡」先是經過了海量中文小說的預訓練，然後再熟讀了《遇見逆水寒》的劇本，有了故事劇情的生成基礎。據伏羲實驗室介紹，他們用於訓練的文字資料將近有30 GB。
在設計玩法時，為了讓玩家更自由，伏羲實驗室還讓「傀儡」可以區分兩種不同的文檔類型。一種是對話輸入，另一種是旁白輸入。這樣在遊戲時，玩家既可以選擇扮演角色發言，獲得更強的沉浸感；又可以在特殊情景下，化身旁白進行引導。
「傀儡」訓練完畢後，伏羲實驗室又使用了一系列技術，降低劇本中無關角色的出現概率，提高劇本的生成質量。而且創作時，「傀儡」其實會一次生成多條劇情，再根據過往經驗規則進行判定，比如句子是否完整、是否含有負面詞表等，挑選出最好的劇情展現給玩家。
最後，為了滿足手機的硬件需求，讓AI在遊戲中運行地更加流暢，伏羲實驗室還使用了人工智慧領域的壓縮和蒸餾技術，將龐大的「傀儡」壓縮到將近原先一半。在效果損失不大的情況下，讓速度提高了一倍。
總的來看，GPT2作為一個開源模型，任何人都可以直接使用。但國內公司依然需要用中文語料重新對其進行訓練，比如伏羲實驗室就用了8張專業級顯卡，花費6w多對「傀儡」進行了10天的訓練，才有了最終的效果。
對於網易的這次嘗試，一位AI行業的從業者也對葡萄君說：「能落地總歸是好的，根據用戶反饋改也比閉門造車好。」
AI技術在遊戲行業的潛力
闡述完具體的玩法與技術，我們或許可以再想想：AI創造遊戲劇情，會對行業有哪些影響？
就個例而言，《遇見逆水寒》是一款戀愛手遊，屬於文字AVG。這類遊戲需要通過大量的文檔來塑造角色形象。在這裡，人工智慧的NLP能力有著不小發揮空間。
除了文字AVG，人工智慧的NLP能力在女性向、乃至二次元遊戲也有用武之地，特別是玩家與角色間的情感鏈接建立。比如針對二次元遊戲的庭院，即玩家可自由與NPC互動的板塊，AI就可以讓NPC更加自然，減少人工設置內容的成本。一個可以參考的案例是，此前伏羲實驗室就試圖在一款MMO手遊中，讓NPC兒童可以根據聊天內容自我學習，讓玩家養育小孩的體驗更加真實。
再往大了說，這個技術還有更大的潛力。在內容層面，AI可以快速地創造文檔。在人類的助力下，它或許可以降低文案、劇情的制作成本，甚至在未來顛覆劇本的創作流程；從玩法出發，遊戲裡又可以補充一個像「大宋傀儡戲」這樣的內容，為玩家創造一個暢想人物關係的空間；而從玩家UGC生態角度考慮，人工智慧也許會形成讓玩家意外的討論點。
甚至，海外還有像《AI Dungeon》這樣以NLP為核心的遊戲。在這款文字AVG裡，玩家可以選擇不同的劇本題材，比如奇幻、神秘 、世界末日和僵屍等。然後再選擇自己想扮演的角色，騎士、巫師、農夫……配上一個響亮的名字，一場冒險就開始了。
「變成一隻龍」
不過，NLP與遊戲行業的結合依然存在很多問題：
第一，NLP在遊戲中的落地更為困難。據伏羲實驗室介紹，NLP可在很多互聯網軟體的溝通中發揮重要作用。但遊戲的核心樂趣在於玩法，與NPC的溝通只是遊戲中比較小的一部分。因此要想實現技術的落地，仍需行業做出探索。
第二，人工智慧NLP的能力在現階段像是個沒法控制的黑盒子，編寫出的語言仍時不時會有瑕疵，落地在遊戲中穩定性缺乏保障。
第三，UGC內容存在不少敏感問題。而這些都是廠商要考慮的。
葡萄君還記得2020年來臨之前，我們編譯過一篇標題為《2020年就要來了，10年前遊戲行業的那些大膽預言成真了嗎？》的文章。其中提到一名行業高層曾在2009年預測，十年後我們就能與AI進行交流，呈現出脫離劇本、不依賴配音錄制的真實對話。但現階段來看，這一目標還是有些遙遠。
這種落差或許會讓人有些遺憾，但也有更多積極的事情在發生。例如最新一代的GPT-3，在答題、寫文章、翻譯甚至生成代碼方面的效果都非常好，創造的遊戲劇情也更加自然和連貫了。在葡萄君與伏羲實驗室交流的時候，他們還用「令人驚嘆」來形容GPT-3，並且預測若干年內，GPT-3（和它更強或更便宜的變體）或許會深刻地改變人們工作的方式。
而針對遊戲行業，它對二次元、文字AVG等品類，也許也會有難以估量的影響。相信隨著OpenAI、伏羲實驗室等人工智慧領域探索者的努力，AI與人自然對話這事不會是個天方夜譚。
參考資料：
量子位——《試試這個文字冒險遊戲，故事是AI寫的：情節豐滿邏輯不亂，進去就出不來了，在線可玩》
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