这样的游戏，既有《巫师3》、《2077》这样的开放天下大作，也有《奇异人生》、《底特律：变人》这类剧情互动类游戏。

只管这样的机制，是为了让玩家以为自己的选择更有“意义”，更能影响游戏天下的命运。

然而，玩过此类游戏的玩家都明白，实在各个不同的分支、结局，是早就已经被编剧写好了的。

在某些情形下，为了看到特定的结局，部分玩家每每会忍不住去查攻略，看看究竟做出若何的选择，才能触发特定的剧情。

如果不知道这些选项背后的剧情，选起来可能会很纠结

在这种情形下，游戏的走向和剧情，归根结底是可预知、可掌握的。

然而，基于这次GPT所带来的各种AI革命，却让人看到了这类“多剧情选择”类游戏更自由的可能。

一、没有剧本的NPC

5月29日，在中国台北举办的2023年台北国际电脑展（Computex）上，老黄向人们展示了一种名为Omniverse Avatar Cloud Engine（以下简称ACE）的AI技能。

这个技能，简而言之，便是让游戏中的NPC具有了“即兴创作”的能力。
换句话说，NPC与玩家的对话，不再是基于已经写好的台词，而是会根据玩家的语音，进行实时反应和天生。

在这段演示中，玩家通过与拉面店的老板“闲聊”的办法，得知了城东边一个犯罪头目的踪迹，并顺带接下了个支线。

而实时进行的对话，则是由一套被称为NeMo的系统天生的。

全体NeMo系统，可以分为两大部分：NeMo Language技能是用于构建、定制和支配措辞模型的做事，它可以根据游戏设定和角色背景天生适宜的对话内容。

Dialogue Manager是用于管理对话状态和策略的系统，它可以根据玩家的语音输入和NPC的措辞模型，决定NPC该当说什么。

虽然英伟达的技能看似繁芜，但早在该技能公布前，民间就早已有人弄了个“低配版”的NeMo。

详细做法是，在《上古卷轴》这样的游戏里，以MOD的形式添加GPT-4到角色的对话系统中，再通过语音识别技能，让玩家用说话的办法，实现与NPC的实时互换。

这类技能的问世，在让游戏变得更生动的同时，也无意中让一些游戏制作人梦寐以求的剧情机制，真正地有了现实的土壤。

而这些天马行空的制作人，就包括了《生化奇兵》的设计师肯·列文，

在前段韶光的采访中，肯·列文表示，他的下一款游戏《犹大》（Judas）将采取被他称作是“剧情乐高”的系统。
从而更加突出“玩家驱动”的主要性。

实际上，关于“剧情乐高”的玩法，肯·列文在2014年的GDC演讲中就进行了磋商。

在他的理念中，这个思路是将剧情拆分为最小的、可触的组件，并将其不断重新排列，类似一个个乐高玩具那样，从而探索出广泛剧情走向的方案。

在肯·列文看来，既然目前的游戏，已经仿造出了一种基于真实天下的物理系统，那么对应的，在剧情方面也该当有这样一个类似叙事的“物理引擎”，能让统统剧情、角色自然地相互互换、相互碰撞。

在这样的叙事系统中，叙事元素互动的关键点，将完备交给玩家。

然而，由于当时（2014年）的AI技能远不及本日这样发达，因此肯·列文的想法履行起来，必定会碰着很多技能上的困难。

一个显著的技能难点是：如何让这个弘大的、基于各个成分关联起来的叙事系统，能够自然而有逻辑的运转，并传达出游戏所蕴含的情绪、基调？

在天生式AI突飞年夜进的本日，这统统彷佛终于有了答案：

在之条件到的ACE等实时互动技能的加持下，编剧不必再挖空心思地构思每个NPC的戏份、台词，它们完备可以用实时天生的对话策略和行为逻辑，自发地与玩家驱动剧情。

二、AI版DND

这种与NPC实时互动的办法，人工编写的剧情分支，究竟有什么实质上的不同？

我们可以通过一个假想的场景来进行比较：

假设我们在玩一个以中世纪为背景的冒险游戏，游戏中有一个邪术师NPC，我们在游戏中碰着了他，他向我们提出了一个问题：你知道这个天下上最强大的邪术是什么吗？

在以往人工编写的剧情分支中，玩家每每会面临几个固定的选项：

A. 我不知道，你见告我吧——邪术师会见告我们是韶光，由于它可以改变统统。
随后会约请我们加入他的研究团队

B. 我不在乎，你别烦我。
—— 邪术师会嘲笑我们是一个无知和屈曲的家伙，之后向我们展示一种强大的邪术。

C. 我以为是恐怖，你呢？—— 邪术师会奸笑地点头，然后他会向我们透露自己的阴谋。

而如果利用实时交互技能来推进剧情，我们将不会有固定的选项，而是可能会依据玩家个性、行为的不同，涌现各种结果：

如果我们回答得很大略或很模糊，比如说“我不知道”或“可能吧”，邪术师可能会对我们失落去兴趣，转身离开。

如果我们回答得很粗暴或很无礼，比如说“你闭嘴”或“你去去世吧”，邪术师可能会对我们发怒，并对我们施展一种强大的谩骂邪术。

如果我们回答得很诙谐或很奇怪，比如说“我以为是喷鼻香蕉”或“我以为是你妈”，邪术师可能会以为我们很有趣或很奇特，问我们更多的问题或给我们更多的信息。

在这样的机制中，由于每个玩家个性的不同，NPC对应的反馈也会不一样，而每段由此生成的剧情，也都将是独特的，别人无法体验的。

于是，一个真正“千人千面”的游戏剧情系统，就由此形成了。

不过，这种“随意率性妄为”的玩法虽然看起来很胡来，但也并非在游戏史上没有先例，一个最类似的例子，便是很多人耳熟能详的DND跑团机制。

DnD跑团的玩法，简而言之，便是一种角色扮演+多人互动+一定随机性的机制。

游戏开始时，玩家可以创造或选择各种角色，例如勇猛的战士，或是狡诈的盗贼。

接着，游戏的主持人DM，会主持这些玩家的冒险，让他们经历某段剧情，对抗某个BOSS。

这个过程里，1/3靠玩家和DM的想象力，1/3是靠游戏的规则书，1/3是靠骰子来决定各种行为的成功与否。

在这样的玩法中，玩家的想象力很大程度上决定了游戏的走向。

如果你乐意，你完备可以将喷鼻香蕉当成武器，去捅某个BOSS的鼻孔。

如果我们将与NPC实时互动的机制，与DND的玩法进行对应，那么由AI驱动的游戏角色，实际上就代替了DND中的主持人以及其他玩家。

在此根本上，依赖着一定的随机性，游戏在没有编剧插手的情形下，就能让玩家与NPC一贯驱动着剧情走下去。

然而，为了避免这样互动，彻底变成凌乱无章的随机事宜，以至于剧情的走向变得毫无逻辑，或偏离游戏主题，这个由AI驱动的剧情机制，也须要自己的“规则书”。

三、预知统统的AI

这样的“规则书”，实际上便是全体游戏天下运行的逻辑和规律。

在此根本上，游戏能根据玩家的详细行为、决策，进行相应的推理预测，从而一步步构建出全体游戏的剧情走向。

可问题是，无论是之前的各种“多剧情选择”游戏，还是DND的跑团机制，实际上都是在用人脑有限的想象，来仿照和预测玩家行为的后果。

而这种办法的局限性就在于，当人们采纳了“AI版DND”的玩法，即玩家与NPC实时互动的办法来驱动剧情后，由于每个玩家个性的不同，一定会造成NPC反馈“千人千面”的情形。

在这种情形下，用人工的办法，是险些不可能穷尽所有的结果的。

在《底特律：变人》中，想象如此多的分支，已经很不随意马虎了

在这种情形下，人类就须要一种具有“预测”能力的AI，来代替自己进行推理、想象。

而这样的AI，在现实中也已经涌现了。

就在不久前，图灵奖得主、Meta的首席人工智能科学家Yann LeCun，就勾勒了一个不同于当前GPT的新型AI模型——天下模型。

而这类天下模型，与当前的AI大模型最大的差异，就在于其可以通过不雅观察***的办法，来学习关于真实天下的大量背景知识，并由此推断出什么可能，什么合理，什么不可能。

Yann LeCun构想的天下模型，由六大部分组成

在Yann LeCun看来，大部分人类所拥有的知识（例如骑自行车、洗碗等），实在和措辞无关，以是这部分内容，仅通过文本来演习的GPT，是捕捉不到的。

而通过“看***”来学习的AI，与GPT比较，能够更加准确地把握天下运行的各种“知识”。

例如，某个司机可能以前没有在雪地上开过车，但他（很可能）知道雪地会很滑，如果开得太猛，车就会打滑。

而正是这种知识性知识，使人和其他动物不仅能够预测未来的结果，而且能够补充缺失落的信息。

这也是为什么，在Yann LeCun看来，现在的GPT“连狗都不如”

于是，在具备了各种知识之后，这样的AI模型，就能根据现实天下的规律，对各种事宜进行剖析、预测。

在Yann LeCun的天下模型中，最繁芜的是一个名为“天下模型模块”的部分。

它有两个浸染：（1）评估感知未能供应的关于天下状态的缺失落信息；（2）合理预测天下的未来状态。
天下模型可以预测天下的自然演化，也可以预测由行为者模块采纳的一系列行动所产生的未来天下状态。

在从各种事宜中抽象出潜在的因果关系后。
该大模型就能天生多个可能的未来状态，并根据本钱或目标来评价和选择它们。

而当这样具备了“预测能力”的AI，与NPC的实时互动技能相结合后，我们就不难想象，两者会碰撞出若何奇妙的结果。

举个假想的例子，如果天下模型在游戏中，想要设计一段“男主和女主在赛博朋克天下中，逃离垄断企业追杀”的剧情。

它就会用预测器来预测下一段电影的择要，比如“男女主角终极逃过了追杀”。

但是它也知道这个预测不一定准确，由于剧情可能有很多不同的走向。
比如“因追兵太多，男主为救女主角捐躯了。
”，或者“浮空车被击毁，二人双双身亡”。

以是它用一个潜在变量来表示这些不愿定性，比如“垄断企业的实力”或者“男女主角的关系”。

这样，“天下模型”就可以天生多个可能的剧情，并根据因果关系、天下不雅观设定来选择它们。

有了这类AI技能的加持，大概在未来的某一天，真正依赖“玩家驱动”，并且在剧情上有着更多选择、更自由可能的游戏机制，就将不再只是某些开拓商宣扬时的浮夸之词了。