Ubisoft NEO NPC 游戏资讯

游戏现场：与NEO NPC的对话与体验

我试图说服Iron来酒吧玩。

她是我们在上个月GDC期间遇到的Ubisoft的NEO NPC之一。她的任务是和我一起制定入室计划。在游戏中，我们面前有一块大白板，上面是建筑的地图……但我觉得在酒吧里玩会更有趣。

“我们在酒吧会更放松一些，”她承认。“这是个不错的主意，但我们需要专注。”

早些时候，我遇到了另一位名叫Bloom的NEO NPC。我喜欢他的衬衫，并告诉了他。他解释说他在二手商店用8美元买的。我也变得渴望停止谈论任务，赶快去那家商店。我们最后讨论了这家二手店可能是敌人的掩护，需要调查。

NPC与游戏的边界：自由与限制

换句话说，尽管我努力想打断游戏，NEO NPC们都不为所动，似乎在说：“别胡闹，我们得专注于游戏。”

Ubisoft NEO NPC项目的叙事总监Virginie Mosser表示：“这是在完全自由和完全控制之间的平衡。”

“如果我们说[这张桌子]代表完全自由，在这个范围内[一个较小的区域]，NPC们可以自由行动，但不能超出范围，因为那样对于我们来说不有趣。这个框架由叙事设计师和游戏设计师共同创建。如果试图将Iron带出这个区域，她会说是时候集中注意力了。也许我们会扩大这个范围……我们才刚刚开始探索可能性。对于这些NEO NPC，我们希望他们有一定的框架限制。”

“但在完整的游戏中，也许你可以去酒吧讨论任务。”

生成式AI与玩家的角色

Iron对去酒吧不感兴趣，但承认这是个不错的主意。生成式AI的使用在法律、伦理和艺术层面都引发热烈讨论。我们的总编辑Brendan Sinclair上周也专门讨论了这个话题，指出由生成式AI生成的文本没有背后的人类意识，没有玩家可以互动的意识。

然而，在一些游戏中（尤其是Ubisoft的许多游戏），玩家的行为元素超出了创造者的控制。他们可以选择不同的任务路线，扮演好人或坏人，甚至跳过某些任务。在线多人游戏通常更偏向于由玩家自己创造故事，而非单纯的剧情脚本。这可以被认为是让玩家在故事中扮演主动角色的延伸，比如NEO NPC的设计。

创意与技术：共同驱动未来

Ubisoft的制作高级副总裁Guillemette Picard表示，未来方向将由创意人员主导：“唯一的途径是让创意人员和技术人员共同参与同一项目。创意方会引领方向，如果生成式AI不能带来价值，它就不会被采纳。这将无法创造出真正的好游戏。我们不能仅仅为了技术而开发。”

此次GDC的原型实验旨在探索可能性和用户反应，而Ubisoft团队相信这里潜藏着改变游戏行业的巨大潜能。

未来展望：AI对游戏的深远影响

“我们非常兴奋，但同时很难谈未来的宏伟愿景：更具沉浸感的世界、更具适应性的角色和更具反应性的叙事。当你谈起这些时，很难明白其背后的具体内容，”Virginie Mosser解释说。

“我希望能给出一个宏伟的愿景，但我相信它会变得截然不同，并且会改变AAA、移动端以及小型游戏，因为没有必要局限于某一种。”

关于NEO NPC的评价褒贬不一。我觉得这里有潜力（当然仍需改进），但GDC之外的反应则相对更为保守。

“我们的试玩反馈大致相似，有人感到惊讶，也有人需要时间接受。仍有一些问题，比如它是小众的吗？它能被广泛接受吗？我们还不知道，”Picard说。

“我对GDC演讲的热烈反响感到惊讶，排队非常长，甚至无法招待所有人。这说明这个话题充满不确定性，但非常引人关注。”

她补充说：“这个实验的经验告诉我们，如果不亲自体验，很难想象自己能做些什么。我们真切感受到差异。”

常见问答（FAQ）

Q: NEO NPC会对玩家的选择做出怎样的反应？

A: NEO NPC的设计使他们能够根据游戏中的情境作出一定的反应和行为，但仍在预设的框架内。这意味着，他们可以对玩家的行动产生反应，但不会完全自主或超出设定范围。

Q: 未来AI在游戏中的应用会影响玩家体验吗？

A: 是的，AI的应用可以让角色更具适应性和沉浸感，创造更丰富的互动体验。但同时也会带来伦理和技术上的挑战。开发者需要在创造性和控制之间找到平衡，确保游戏既有趣又有序。

游戏创新：AI赋能下的个性化NPC开发

在游戏行业中，使用生成式人工智能（Gen AI）已经引起了广泛关注。一些行业专家和开发者正积极探索将AI融入到游戏设计中，以创造更丰富、更自主的角色体验。第一线的从业者表示：“我们期待将这项技术推向市场，让玩家参与其中……因为讲述这个故事并不容易。”

开发者视角：从疑虑到创新

Ubisoft的Véronique Mosser指出，作为一名编剧，最大的挑战就是学会“放手”。她强调，P玩家的体验现在变得更加以玩家为中心：“他们正在构建属于自己的故事。”

对于生成式AI可能带来的就业影响，Mosser回应：“这一直是一个担忧——如果游戏可以自主编写剧情，那对编剧的工作意味着什么？这也是我一开始参与这个项目的原因。”

她回忆道：“我一开始对AI了解不多，但我需要理解它对我的职业意味着什么，也关乎玩家和行业。通过与Ubisoft的数据科学家Melanie Lopez合作，我学到了很多关于生成文本的知识。这让我思考：我的角色在未来会是什么样？我会如何在这个不断变化的环境中创作？”

她特别提到，传统上，她与角色的互动是预设和固定的，但引入“NEO NPC”后，故事变得更加自由：“这意味着有即兴表演和应变，角色会出现突发事件……这让我深感兴趣，也让我放下一些控制。”

AI赋能：角色训练与互动

在她的工作中，Mosser负责训练角色，设定他们的性格和背景，然后由AI接管角色的实时表现。例如：“我们进行了一些玩家测试，发现他们会挑战NEO NPC的边界。玩家可以与角色进行调情或对话——看到角色如何反应非常有趣。”

她举例，“Bloom被设计得很友善，但如果出现侮辱，角色反应消极，我会调整他的性格设定，让他更平和。这是一个长时间的训练和迭代过程，目的是不断优化角色表现。”

创作控制的转变：从掌控到引导

Mosser指出，作为编剧，接受“失控”是主要挑战：“在传统创作中，你可以掌控角色的一切，但在NEO NPC中，你需要学会退后，接受演变和即兴的可能。”

她补充说：“游戏中每个角色都将是独一无二的，玩家的故事也会不断发展。我的角色仍在故事的开始，未来玩家可能会发现我之前未曾预料的细节。”

“放手到一定程度是必要的，作家不可能一开始就设定好所有细节。角色行为要保持连贯性和一致性，像照料青少年一样，我依然会监控和引导。”

行业责任：多样性与偏见

关乎生成式AI的另一个核心问题是训练素材的偏见。Ubisoft特别重视多样性和包容性，避免偏见角色的出现破坏这一路线。“我来自多个行业，对数据偏见影响深有体会，”Picard解释道。“在健康和金融等敏感领域工作过，深知偏见的问题。”

她强调：“Ubisoft拥有强大的包容与多样性部门，从项目一开始就参与其中，确保团队具有必要的多元背景。这让我对最终产品充满信心。”

未来展望

Mosser总结道：“这个项目的核心是D&I（多样性与包容性），我们意识到这方面的问题，未来将不断探索解决方案。”

常见问答

Q: AI技术会取代游戏编剧的工作吗？

A: AI主要是辅助创作，帮助开发更具自主性和个性化的NPC。人类编剧仍然在设计剧情大纲、设定角色性格方面发挥关键作用，AI是一个工具，而非完全取代者。

Q: 如何确保AI生成的内容不带偏见？

A: Ubisoft投入大量资源进行多样性培训，确保训练数据多元化，并由专业团队监控内容，最大程度减少偏见与不适当的表现。

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游戏人工智能的发展与未来

AI与偏见问题

UBISOFT的代表Guillemette Picard表示：“我们早期就开始与设计团队合作，同时也与数据科学家探讨偏见问题。这一切都依赖于训练过程。我们希望不断改进他们的回答，但这是一个充满偏见的世界，因此也存在复制现实偏见的风险。”

她补充道：“通过这个实验，我们发现，如果不亲身体验，很难想象你能做出什么改变。”

技术进步与挑战

Picard提到：“技术发展迅速，但当前的主要挑战是让生成式AI在本地环境中运行。目前，它依赖线上运算，这在保密和环保方面都不理想。不过我有信心，我们在两年内能实现，甚至可能只需要六个月。”

创意的核心

她强调：“归根结底，这还是取决于创意人员。”

她问：“什么时候创意人员会看到一种彻底改变他们游戏玩法思维的事物？在GDC上展示的内容表明，它确实在重塑任务的定义。我相信，凭借我们内部的创意总监团队，这个变化速度会很快。”

生成式AI的影响与创作者的体验

针对生成式AI可能带来的影响，存在一些怀疑声音。不同创作者对此的看法不尽相同，但至少对Mosser而言，看到她的角色“活”了起来，带来了一份兴奋。

她说：“我比较多感情。角色一直在我脑海中，当我完成一本书时，总会觉得有点难过，因为那角色似乎‘走’了。但在这里，这个角色永存。这个感觉难以用语言表达，因为我从未想过自己能不用写对白就和角色对话。”

她继续描述：“我跟一个叫Lisa的角色打招呼[来自Ubisoft的第一个原型项目]，她也会说‘你好，我很开心，欢迎来到这个岛’。我当时有点害羞，因为不知道她会说什么。和Lisa的对话成为我作为作家的一大精彩瞬间。”

未来展望与结语

Picard总结道：“未来创意人员将会看到许多令人振奋的变化。我们相信，随着技术的不断进步，游戏设计会带来前所未有的体验。”

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常见问答

Q: 生成式AI会如何影响游戏开发的未来？

A: 生成式AI有望让游戏开发变得更加高效和富有创造力。它可以帮助设计更丰富的剧情、角色，以及动力机制，同时也会带来一些偏见和伦理方面的挑战，开发者需要不断优化和调控这种技术。

Q: 什么时候生成式AI可以在本地运行？

A: Picard表示，目前技术尚未完全成熟，但他们预计在两年内（甚至可能六个月内）能实现本地化运行，以满足更高的保密和安全需求。

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