生成式人工智能（Generative AI）在創意領域的受歡迎度不斷上升，其有潛力通過支持人類的創意創意-新想法的產生來改造創意產業。然而，模型能力的限制提出了將這些技術更充分地集成到創造性實踐中的關鍵挑戰。迭代調整和發散性思維是利用技術實現創造力支持的關鍵，但這些實踐沒有得到最先進的生成式人工智能模型的充分支持。

電子游戲在娛樂產業中占據了最大份額，全球有數十億人玩和購買電子游戲。而 生成式人工智能 在電子游戲開發中的作用一直有待明確。

2025年2月19日，微軟研究院的研究人員在國際頂尖學術期刊 Nature 上發表了題為：World and Human Action Models towards gameplay ideation 的研究論文。

該研究以電子游戲開發為切入點，揭示了如何通過精準把握用戶需求來驅動生成式人工智能模型的開發與評估，使其與創意工作流深度契合。研究團隊研究開發了一個可協助電子游戲設計師迭代設計游戲的生成式人工智能模型——“世界與人類行動模型”（World and Human Action Model，WHAM），其生成的穩健三維世界能遵循設計用于電子游戲的機制。

這項突破為構建真正智能化的創意增強系統奠定了技術基礎，預示著人機協同創作新時代的到來。

生成式人工智能正通過賦能人類創意構思 （新想法的生成過程） 來重塑創意產業格局。然而，現有模型的能力局限為其深度融入創意實踐帶來了關鍵挑戰。

為了理解電子游戲開發者的需求，研究團隊采訪了創意團隊的 27 名電子游戲設計師。這些設計師認為當前用于打造電子游戲的 AI 方案缺乏生成許多不同創意（發散性思維）的能力。他們還強調了通過設計過程來持續微調游戲各方面（迭代實踐）的重要性。

也就是說，當前即使最先進的生成式人工智能模型（例如GPT-4、Stable Diffusion）在生成創意方面也存在著幾點挑戰——

迭代優化支持不足 ：缺乏對"設計-測試-修正"循環工作流的系統性支持；

發散思維受限 ：在跨模態概念聯想（例如將敘事元素轉化為關卡機制）方面的表現顯著低于人類設計師水平；

修改持久化缺失：用戶對生成內容的調整無法有效反饋至模型知識庫，導致重復勞動率高達 62%。

隨后，研究團隊開發了名為“世界與人類行動模型” （World and Human Action Model，WHAM） 的生成式人工智能模型模型，該模型使用了 3D 多玩家戰斗模擬器《嗜血邊緣》（Bleeding Edge）中七年的人類玩家體驗進行訓練。

WHAM概述

研究團隊發現，WHAM 或能設計出符合《嗜血邊緣》預存在機制的復雜 3D 電子游戲序列，其關卡設計具有明顯的多樣性，且創意人員可對輸出進行迭代調整。研究團隊還開發了 WHAM 示范器，作為供用戶操作和自定義 WHAM 輸出的一個可視化界面。

考慮到由于 WHAM 僅通過玩游戲的訓練就能學會生成序列，無需任何先前知識，這個工具或能輕松轉換用于生成來自其他電子游戲的關卡。

研究團隊指出，WHAM 一類的生成式人工智能工具可能無法作為設計過程的終點，而應該作為一個輔助人類游戲設計師的工具。對該方法的進一步研究或有助于分析創意團隊可以在設計流程的不同階段如何使用 WHAM。

總的來說，該研究我們開發的世界與人類行為模型（WHAM）實現了三大關鍵創新：

一致性 ：通過分層狀態機架構，確保生成的游戲玩法序列在物理規則和敘事邏輯兩個維度保持內在一致性；

一致性結果

多樣性 ：采用潛在空間擾動技術，使關卡設計方案的創意發散度提升 3.2 倍；

多樣性結果

持久性 ：能夠在生成過程中持久化用戶的修改，通過建立動態知識圖譜系統，可將用戶調整內容的 83% 有效轉化為模型參數更新。

編輯流程與定性持久性結果

相較于需要人工定義領域結構的傳統創意支持工具（例如Procedural Content Generation算法），生成式人工智能通過數據驅動的結構學習展現出更廣泛的應用潛力。WHAM 模型在 3A 游戲原型開發中的實測表明，其可將概念設計階段耗時縮短 58%，同時提升跨部門協同效率 41%。這項突破為構建真正智能化的創意增強系統奠定了技術基礎，預示著人機協同創作新時代的到來。

論文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41586-025-08600-3

來源：生物世界

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