AI彻底颠覆了我玩RPG的方式

把这篇帖子转过来，因为我觉得你们可能会感兴趣。当ChatGPT和其他开源LLM刚出现时，有很多关于这些技术如何改变游戏行业的猜测。我记得有帖子和评论讨论什么时候能有AI驱动的NPC。英伟达在2024年就展示了ACE，那是一个由云端LLM服务器驱动的NPC。快进到今天，AI领域确实有不少悲观情绪，对于几乎所有闭源公司来说，这种担忧合情合理。但好的一面是，开放权重的LLM已经进步到如果你知道如何正确使用，它们会非常出色。举个例子：Skyrim。据我所知，Skyrim是最早将LLM集成到游戏NPC中的试验场之一，这要归功于它的模组友好特性和通用的奇幻设定。第一个出现的模组是Mantella。虽然它相当简陋，但很好地证明了LLM可以用于驱动与NPC的对话。接着出现了Herika模组，那是一个由LLM驱动的独立NPC，名叫Herika。它扩展了LLM的能力，使其能看到NPC的动作、对话、世界事件等，让AI在更多上下文中变得更聪明。Herika的开发者随后将功能扩展到所有NPC，并将模组改名为“AI Follower Framework”，然后又改名为“CHIM”（这参考了《上古卷轴》背景中一些形而上学的把戏）。我用了CHIM很多次，之后迁移到了另一个名为SkyrimNet的LLM模组。它和CHIM做的事情基本一样，但在我看来它的界面和控件对用户更友好。在完成了一个专为LLM游戏体验定制的500多个模组的自定义列表，并用SkyrimNet玩了大约40小时后，我觉得自己再也无法正常玩RPG了。如果你知道它的局限性并懂得如何正确使用，这个工具能带来的涌现式叙事量是惊人的。在使用LLM之前，我下载了大量的任务模组和自定义随从模组，以求在Skyrim中获得新体验。不幸的是，这些模组的质量参差不齐。Rigmor系列模组增加了一个名叫Rigmor的新NPC，她有自己的背景故事和深入的任务，但写作几乎剥夺了所有的角色自主性。Interesting NPCs模组是另一个大型模组，增加了很多有深度的角色，但天哪，这些NPC变得非常说教和过度哲学化。至少对我来说，SkyrimNet完美解决了这个问题。有了SkyrimNet，我不再需要下载海量的NPC和任务模组。这一个模组就让我能够创建NPC个性并真正与他们进行角色扮演。（疯狂吧，我知道。在角色扮演游戏中进行角色扮演。）如果你有创意，愿意调整系统，并且接受一点点瑕疵，你就可以角色扮演你自己的整个任务线。例如，在原始Skyrim游戏中，有一个叫Ranmir的NPC，他因为认为妻子Isabelle离开了他而抑郁。当你调查她的失踪时，你会在一个洞穴中发现她的尸体。然后你向Ranmir报告她的死讯，他得到了解脱，然后任务就结束了。但对于我的角色，我扮演的是一名死灵法师，而且我刚从冬堡学院获得了“死者奴役”法术。所以我没有让Isabelle的尸体白白浪费，而是决定把她变成一具死者奴役体，并使用LLM来驱动她的智能。在《上古卷轴》中，死灵法术的理论是通过召唤来自湮灭的魔族并将其灵魂放入凡人的尸体来运作的。对于这个角色扮演，我为召唤的魔族编写了一个背景故事，并给她取名为Volla。这个Volla弱小、胆怯、恐惧，但对泰姆瑞尔充满了漫游的渴望。在获得了Isabelle的新身体后，她与我的死灵法师一起旅行，并最终成长为一名强大的战士。然而，她意志的薄弱让Isabelle的原本意识开始重新控制自己的身体，威胁要将Volla从泰姆瑞尔抹去。但Volla对Isabelle身体的占据也同样威胁要抹去Isabelle。通过大量的角色扮演和角色发展，Volla和Isabelle学会了共存，最终融合成一个既非Volla也非Isabelle、又同时是两者的新人格。如果不继续深入我那糟糕的同人小说，我想说整个任务线是通过实时游戏中使用LLM涌现式地产生的。这只是我目前为止游戏经历中的众多例子之一，我相信未来还会有更多。所以，这些是优点，现在说说缺点。SkyrimNet、CHIM和LLM的默认参数意味着，如果你有一个想要通过故事实现的既定剧情和角色弧线，你必须经常手把手地引导AI。毕竟LLM读不懂你的心思，往往会默认为通用的叙事方式。如果不是我直接向提示中注入了角色动作和对话，我与Isabelle和Volla的故事根本不会发生。LLM基本上只产生你的创造力所能想象的东西。它本身不会特别有创意。如果你想要高质量且快速的NPC响应，准备好订阅OpenRouter或其他LLM服务。我避免使用ChatGPT或Gemini等闭源模型，因为它们的定价以及我对它们商业模式的普遍厌恶。我一直在使用两个开放权重模型进行角色扮演：Google Gemma 4 31B用于NPC对话，Deepseek V3.2 0324用于函数调用。你也许可以在高端工作站GPU（如NVIDIA RTX Pro 6000）上以高速运行Gemma 4 31B，但你肯定无法运行Deepseek V3.2。它有6850亿参数，你需要在家里建一个专用数据中心才能本地运行。因此，最经济合理的做法是给OpenRouter账户充值几美元，然后将SkyrimNet连接到你的OpenRouter令牌。然后你必须将SkyrimNet连接到文本转语音引擎，如果你有一台额外的NVIDIA设备（在我的例子中是一台旧的8GB显存游戏笔记本），运行起来并不难。响应速度非常快，完全没有影响角色扮演，但这种设置要么需要巨大的计算资源，要么需要订阅服务。最后，目前要想获得良好体验，你必须有爱折腾的心态。如果你是那种喜欢摆弄Linux命令行或喜欢从GitHub仓库编译小众软件的人，那么为使用LLM而模组化Skyrim不会有任何问题。但对于99%的玩家来说，这种设置非常非常技术性，肯定不适合你。至少现在还不适合。随着更小的本地LLM质量的提高和技术的进步，我可以看到SkyrimNet对普通用户来说变得越来越无缝。我希望这类技术能在那些优先考虑涌现式叙事的游戏中得到应用。我能理解为什么大多数玩家会偏爱手工打造的精致叙事，比如那些叙事性强的游戏如《天国：拯救》、《赛博朋克2077》或《战神》。但如果你想讲述自己的故事，并让AI通过NPC对话创造特别时刻，那么这项技术适合你。在过去10年里，我已在Skyrim中度过了3000小时：200小时是原版，2800小时是模组版。我原本打算靠每月发布的好模组再玩几百小时。但现在有了LLM集成，我觉得自己基本上可以永远玩Skyrim，即使TES 6发布之后也会继续，除非那个游戏也有类似的模组。我希望那些优先考虑涌现式叙事的游戏能利用这项技术来延长它们的寿命。如果这没有发生，我希望它们至少向玩家开放模组功能，这样社区就能像Skyrim那被破解的模组场景一样实现它。