一年前，笔者曾采访过一位游戏领域的资深从业者，他讲过一个有趣的观点：如果要创业做游戏项目，先去找好的原画师，因为游戏画面不好看，游戏就先凉了一半。

让人没想到的是，仅仅一年以后，原画师们就成为被AI冲击最惨烈的群体。不久前，Unity 中国总裁兼首席执行官张俊波在一次采访中就曾表示，不少游戏公司，已经裁掉了一半甚至80%的美术，下一步受到冲击的就会是模型师，之后，游戏测试、程序员，甚至游戏策划和脚本的工作，很可能也会受到冲击。

比如昨天，在百度的文心大模型技术交流会上，百度智能云就用刚发布的“Comate”代码助手，现场开发了一款“贪吃蛇”小游戏。只需输入“canvas”，以及中文备注，“Comate”就能自动识别语义，生成游戏画布代码，再输入颜色、方向、食物的简单词汇，就能理解指令，补全代码，生成游戏。

今年5月，Unity参与GDC并发布的《游戏行业趋势报告（2023）》中，将AIGC首次作为游戏发展的未来趋势被收录。报告预计，未来AI将进一步渗入游戏开发工作流中，为图像、音频、视频、代码等每一个创作环节增速。

图片来源：《游戏行业趋势报告（2023）》

生产力决定生产关系，当AI可以绘图、编代码甚至比人做得更好后，原有的生产方式和组织架构就注定会被改变。被裁员的原画师只是开始，剩下的游戏岗位上，从业者们也是人人自危，对同一个问题满是担忧——下一个会是我吗？

而要回答这个问题，需要我们对游戏行业有更深刻的了解和思考。

一般来说，一个游戏项目组通常包括：

项目经理，负责整个项目的计划、执行和控制，协调项目内各个团队的工作。

策划，负责游戏设计、系统设计、任务设计、关卡设计和场景设计等工作，为游戏提供清晰的游戏规则和玩法。

美术，负责游戏中的美术制作，包括原画、模型、贴图、动画等方面的制作。

前端，负责游戏前端开发，包括页面设计、HTML/CSS/JavaScript等前端代码的编写。

后端，负责游戏后端开发，包括数据库设计、API接口开发、服务器端代码的编写等。

测试，负责游戏的测试工作，包括功能测试、性能测试、安全测试等方面的工作。

运营，负责游戏的运营工作，包括用户运营、活动策划、数据分析等方面的工作。

最初的电子游戏，是开发者一行行代码敲出来的，但是随着技术的不断积累，也出现了各种提高生产力的工具。比如绘图的Photoshop、建模的3DMax，还有Unity为代表的游戏引擎，后者已经成为创建游戏的核心工具。二维的图片、三维的模型、音频、脚本还有动画，这些资产在外部完成后被导入游戏引擎，即使不懂编程的开发者，也可以通过鼠标点击，将它们转化成引擎中的资源，逐渐集成和迭代到成品游戏。

从这个角度来说，机器对人的替代从未停止过，只是来的更猛烈了一些。DoNews采访了Unity中国技术平台总监杨栋，交流他观察到的行业变化。

“原画确实是重要，但是当前有部分初级原画师可以被替代掉，只是因为AI作画的能力，目前来讲是所有AIGC里面最强的一类。”杨栋曾经在大型游戏公司中工作，对游戏制作的各个流程都非常熟悉。

“初级原画师会先按照需求，找大量的reference（参考），形成自己的想法。他们实际上是拿很多的图在各种各样的拼，把它拼成自己最终脑子里想象的那个东西，拼凑的这些元素也是找出来的。从这个角度而言，初级原画师更像是一个素材的采集者或者是重构者，而不是原创者。AI训练集里的数据，肯定超过人脑和硬盘能装下的图片，那就可以生成更漂亮或者更独特的画，会更有竞争力。所以他们就被替换掉了。”

相比之下，高级或者大师级的原画师，本身有非常强的原创能力和个人画风，虽然AI也可以模仿画风，但产生不了原创且独特的思维，所以很难被替代——但这样的人并不多。

不过，其他的游戏岗位，即使是初级工作要被替代，也还需要一段时间。“如果说影响建模的话，现在AIGC建模建出来的东西质量是没法用的，只能参考，还不能立即投入使用。”杨栋说道，“对编程而言，我觉得AI技术是是并不是一个替代，而是正向辅助，比如说我平常写代码，以前可能写一个算法得从头想或者找别人写过的代码来改，现在可以直接问GPT，它会给你写一版，我不会直接用，会先看看写的对不对，然后去试用，大多数时间它会出错，但你可以让它纠错。”

不难发现，所谓对人工的替代，基本都体现在出现了更好的AIGC工具上，替代性越强，“失业风险”越大。那么在游戏引擎这一核心工具上，也会出现类似的情况吗？不久前，Unity发布了一段名为“Unity AI”的视频，视频中以文本框的形式输入一系列指令，如“创建一位3D女性角色”或者“添加两秒雷声”，不禁让人畅想，未来是否一句话就能生成对应的资产。

不过杨栋表示，这个视频里的内容，可能要两三年后才可以实现：“那个视频表达的是一种愿景，就是说可以拿大语言模型去帮助Unity开发者自动的生成场景，但现在大语言模型本身并不能直接生成模型，生成模型是另外的AI能力，而且能力还不大行。大语言模型能够理解你在说啥，它可以把你说的东西分割成Unity可以执行的操作步骤，比如说场景里要放多少个模型、放在哪里、在什么地方打上什么样的光、让射出去的子弹可以跟所有物体进行碰撞等，没有神奇到说一句话，直接一个游戏场景就完成了，要一句话生成一个游戏还早。”

AI看了足够多的文字，就学会了对话，看了足够多的图片，就学会了作画，给AI玩足够多的游戏，它能学会创造游戏吗？

“理论上是可行的，但现实是比较骨感的，我们看到现在把视频喂给AI，AI自动生成视频，也没有真正实现，而游戏，比文字、图片还有视频都要复杂好几个量级，所以我觉得AI短时间内还没办法生成大型游戏。”杨栋说道。

总而言之，冲击会有，彻底颠覆还要等等。

但可以肯定的是，游戏行业的效率会越来越高，游戏开发的门槛也会降低，除了担忧多少人会被裁员，我们也要看到，AI也提高了游戏质量的上限。

不久前，英伟达创始人黄仁勋在演讲中，展示了游戏视频中一间具有赛博朋克感的拉面店，和里面恍若真人的拉面店老板。视频中，拉面店老板Jin可以即时与玩家kai进行语音对答，比如说，对玩家抱怨拉面店附近的犯罪活动影响到了他的生意，并在玩家询问是否能提供帮助时，回答出罪犯首领Kumon Aoki，并指引玩家前往地下搏击馆寻找游戏Boss。

图片来源：英伟达

据介绍，这是英伟达推出的用于游戏中人物模型开发的“ACE for Games”服务（ACE：Avatar Cloud Engine）。借助大语言模型，游戏中对NPC输入背景故事等必要资料，NPC即可实时与玩家产生互动，产生符合逻辑的语言对话、表情等。

“这就是未来游戏的样子。”黄仁勋说道。

可以预见，AI将会在游戏行业中无处不在，而且游戏行业的特殊性在于，它的核心竞争力不应该是更“便宜”，而是更“好玩”。AIGC降低了大量专业化工作（比如原画）的门槛，提高了内容质量的上限（比如NPC对话），反而可能会刺激更多玩法上的创新。

而创新，或者说创意，就是人类最难被替代的优点之一。张俊波在采访中乐观的表示：“如果AIGC真的成功地颠覆了游戏创作的流程，有可能会带来另一波创业公司，给市场上带来更多的选择和机会。”

而在相对悲观的预测中，即绝大部分的人类工种甚至创意性工作都被AI替代了，“但一定有很多事情是人工智能不能做的，还是会有很多员工持续去做那些事情，最终不管怎么用AI，哪怕把别的工作替代完了，全世界还是会剩下程序员，去解决AI程序的问题。”