随着人工智能技术的飞速发展，其在游戏行业的应用也日益广泛，引发了业界对于AI是否将取代传统游戏制作岗位的讨论。近年来，游戏美术领域已经深刻感受到了AI的冲击，不少大型游戏公司纷纷引入AI技术辅助前期设计和后期细节刻画，而中小型厂商则更倾向于使用AI来替代美术外包，这一趋势已成为行业新常态。
然而，游戏美术之后，游戏策划似乎也面临着前所未有的挑战。近日，香港科技大学和中国科学技术大学联合发布了一款名为GameGen-X的模型，该模型专为生成和互动控制开放世界游戏视频而设计。它能够自主生成开放世界游戏视频，模拟各种游戏引擎的功能，包括生成游戏角色、动态环境、复杂动作以及多样化事件，展现出极高的技术实力。
为了训练GameGen-X，研究人员构建了首个大型开放世界游戏视频数据集OGameData，该数据集涵盖了超过100万个来自150余款游戏的不同游戏视频片段，为模型的训练提供了丰富的素材。通过多模态控制信号，如结构化文本指令和键盘控制，使用者可以影响GameGen-X生成的内容，从而实现对角色互动和场景内容的精准控制。
尽管GameGen-X的发布在游戏行业引起了不小的震动，但游戏策划们或许暂时还不必过于担心自己的饭碗。毕竟，与Midjourney、Stable Diffusion等成熟的AI技术相比，GameGen-X的影响力尚显有限。利用AI大模型直接生成游戏画面虽然具有巨大的想象空间，但由于技术难度极高，短期内仍难以实现大规模应用。
事实上，在GameGen-X之前，已有海外团队推出了类似的Oasis模型，宣称能够实时生成游戏画面。然而，在相关DEMO中，基于Oasis制作的《我的世界》类游戏却因其画面模糊、游戏场景不断变化而饱受诟病，可玩性大打折扣。
目前，AI在游戏行业的应用仍主要集中在为NPC角色提供行为指令等固化任务上。虽然这些AI能够通过“行为树”、“状态机”等方式组成游戏AI，但其表现是否逼真仍取决于开发者的设计和调校水平。
相比之下，Oasis和GameGen-X作为程序化内容生成（PCG）的升级版，虽然展现出了更为鲜活灵动的特点，但同时也面临着一致性诅咒的挑战。由于现阶段AI大模型的记忆力有限，直接生成的游戏画面往往难以保持一致性，导致游戏体验不佳。
游戏可玩性的保障也是一大难题。即使解决了一致性问题，所生成的游戏也可能因素材限制而无法超越传统游戏的品质。同时，“world simulator”（世界模型）的缺失也使得玩家与游戏世界的交互受到限制。
因此，虽然AI直接生成游戏画面在技术上取得了一定的突破，但要想构建一个具有完整体验的游戏仍面临诸多挑战。这或许意味着，在真正的AGI落地之前，游戏策划们仍将在游戏开发中扮演着不可或缺的角色。
