让我们先把这个烫手山芋放在一边吧：执行制作人 Aleksander Grøndal 在接受 RPS 采访时谈到了该游戏对生成式 AI 和机器学习技术的使用，Embark 的撤离射击游戏 Arc Raiders 不包含任何从 Youtube 视频生成的枪支模型。
在此澄清之前，Edge 杂志在线部分发表了采访，其中 Embark 首席执行官帕特里克·索德伦德 (Patrick Söderlund) 对工作室的内部技术提出了各种主张，包括建议开发人员“可以从 YouTube 获取视频，通过我们的工具和管道提供视频，并[制作]视频中武器的 3D 模型。”根据 Grøndal 的说法，这种特殊技术实际上并未在《Arc Raiders》中使用。 “这是一个研究项目，我们现在不会在游戏中使用它，”他在周一的视频通话中告诉我，此前他进行了一次广泛且总体上令人愉快的实践。
然而，如果 Arc 不使用人工智能生成枪支模型，那么它确实会使用生成式人工智能。在我们本周的早期访问审查之前（我不是在写，尽管我可能会整理一两个片段），我要求 Grøndal 澄清一些细节。
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根据 Grøndal 的说法，Arc 的游戏内生成 AI 实现仅限于语音吠叫（即诸如“让我们去目标 B”之类的感叹）以及类似的、更短的功能更丰富的音频片段。这些是通过将软件模型应用于演员提供的语音数据而产生的，这种做法被称为“文本到语音”。与开发者之前的《The Finals》一样，相关配音演员已同意将他们的录音用于此目的。
“我们找到我们喜欢的声音、我们喜欢的演员，然后我们与他们签订录制合同，”格伦达尔解释道。 “所以我们将它们用于对话，一般来说，这是现场录音。然后我们还创建了它们的克隆，并将其用于游戏中较小、较短的内容，例如物品名称之类的东西，或游戏中的标注。”
视频游戏配音的人工智能生成一直是讨论的焦点，即生成式人工智能的采用是否会导致裁员和工作机会普遍减少，而微软的 Copilot 等大预算工具通常被描述为一种在不增加成本的情况下神奇地提高生产力的方式。去年7月，美国演员工会SAG-AFTRA发起罢工，要求视频游戏发行商同意对公司对录音的处理进行适当限制，以保护演员的生计。
图片来源：Embark Studios
总决赛因使用文本转语音而受到批评，Embark抗议早在 2023 年，“制作没有演员的游戏并不是最终目标。”在我关于《Arc Raiders》的采访中，我向 Grøndal 询问了有关 Embark 配音演员合同的更多细节 - 开发人员可以使用这些语音数据做什么有任何限制吗？ Grøndal 无法透露具体细节，部分原因是他没有手头的信息，部分原因是通常的保密原因，但我已通过电子邮件跟进询问 Embark 是否可以分享一些大致情况。
然而，Grøndal 能够告诉我更多有关《Arc Raiders》开发中使用的其他实践和技术的信息，他认为这些实践和技术需要与“生成式人工智能”明确区分开来。 “除了[文本到语音]，我们不使用任何生成式人工智能，因为我们围绕它创建内容 - 地图、网格或纹理，”他继续说道。 “我们使用摄影测量技术，这在当今的游戏行业中非常常见，我们拍摄多张物体照片，然后将它们放入软件中，软件帮助我们从中创建模型。但这不是[生成式]人工智能——它已经存在了 15 年左右。”
他还讨论了开发人员在动画中使用机器学习的情况。简单介绍一下，机器学习是总括术语用于研究和开发无需明确指令即可执行任务的算法，其历史可以追溯到几十年前。就像程序生成一样——开发人员为生成器设计规则，而不是让软件从数据集中的模式导出自己的规则——机器学习为当今更知名的生成式人工智能工具（例如 ChatGPT）提供了信息。但开发人员经常用它来指代当前 genAI 热潮之前的技术。
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在 Edge 采访中，Söderlund 讨论了使用“AI”为某些敌人创建动画。 “如果我们不必为每一帧手工制作动画或使用动作捕捉，而是创建一个模型，赋予它物理属性，然后使用人工智能训练它行走，会怎么样？”他说。上周，我将此评论链接到一篇中等文章作者：Embark 软件工程师 Tom Solberg，于 2019 年发布，其中描述了如何通过在 3D 测试环境中使软件代理受到不同的刺激来将游戏中的蜘蛛机器人设置为可信地行走。
“这就是我们所做的机器学习，这是我们长期以来的一个研究[项目]，这有助于我们将一些物理特性融入到我们的机器人中，”当我今天问及这项技术与 Arc Raiders 的关系时，Grøndal 解释道。他补充说，这项技术的目的是“模仿我们已经手工创造的东西”，并且输出并不是一个功能齐全的蜘蛛机器人对手——它需要进一步的工作才能成为视频游戏的一部分。 “这并不是‘嘿，让这件事做起来，然后就开始了’，”格伦达尔说。 “远非如此。更重要的是，它可以帮助支持一些机器人的创建。”
虽然 Solberg 在 2019 年的帖子中确实引用了机器学习作为用较小的团队创建精美动画的一种方式，但 Grøndal 也坚持认为 Embark 的机器学习实验无法“取代”开发人员——或者至少目前还不能。 “你在 Medium 上看到的研究是很久以前的事了，到目前为止，这些研究都不一定适用于游戏引擎的运行时，”他说。 “我记不清那篇文章是在什么背景下写的，但我们的目标并不是取代任何开发人员。
“使用这种技术非常困难，”他继续说道。 “它并不能为你解决任何直接的问题。所以你会看到我们的一些机器人使用机器学习，就像你谈到的那样，只是让它们达到[它不会]完全打破某种机器人的幻想的地步——这是大量的工作。温和地说，那里没有任何捷径。”
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当前关于生成式人工智能的讨论既激烈又非常混乱。我认为这部分是由于记者的无知——我不确定我自己对生成人工智能的报道是否非常准确或连贯，尽管我支持这篇关于巨额预算的生成人工智能“副驾驶”的文章。视频游戏专业媒体在结构上缺乏处理此类主题的能力：我们中很少有人拥有技术专长或思考时间来跟上和批评如此快速变化的行业。但很多混乱也归因于高管和投资者随心所欲的言论，他们的目的只是将生成人工智能作为一个概念进行炒作，将具有截然不同应用的新旧技术混为一谈。
如果 Embark 最终使用生成式 AI 来填充游戏的武器库，这将产生一些令人沮丧的讽刺，因为《Arc Raiders》的核心就是回收废弃的零件。游戏发生在一个充斥着杀人机器人的世界里，从配备速射炮塔的黄蜂飞行无人机到猛扑的蜘蛛怪物。幸存的人类生活在地下城市中，一些勇敢的灵魂通过强化电梯冒险到地表，收获旧电池和布料等手工部件。
因此，游戏中的所有枪支设计都是 DIY 幻想，而不是您在类似射击游戏中看到的华丽的军用吊杆。与现实世界中的轻机枪、瞄准步枪等有功能对应，但总的来说，所有东西看起来都是用冰箱电机和衣架锤打而成的。 “我们希望它们有这种临时的感觉，与表面几乎抛光的完美 ARC 形成鲜明对比，”Grøndal 告诉我。这种即兴创作的美感也让武器给人一种一次性的感觉，这对于以抢劫为核心的游戏很有用。 “突袭者队的部分共识是，武器不是永久性的，”格伦达尔继续说道。 “你的余生不再是你和这支步枪。如果它坏了，你就用别的东西拼凑起来。”
人们可能很容易将 Arc 闪亮的猎杀机器人视为当前对生成人工智能的恐惧的隐喻。它们流畅、无缝的设计，加上其起源之谜，让我想起像 OpenAI 这样的公司如何不透明地了解他们使用哪些数据来“训练”他们能歌善舞的人工智能伙伴。 Arc Raiders 至少让我能够将这些狡猾的机器人炸成碎片，从而得到宣泄。