生成式AI在遊戲開發全生命週期的應用與實踐

在遊戲開發全生命週期中，生成式人工智能（Generative AI）已從一紙空談躍升為實踐應用的主流技術，並在多個環節中展現出驚人的效能。這股勢力不僅重新定義了遊戲開發的流程與步驟，更進一步地提升了生產效率和玩家體驗。

今年台北國際電玩展期間，除了琳瑯滿目的新作展示外，遊戲產業背後的技術力量——人工智能特別是生成式 AI——已經從去年的話題轉變為實際應用。AWS 台灣生成式 AI 資深商務推廣經理楊書維和網創資訊業務經理楊婕分別從雲端基礎設施和具體解決方案的角度，詳解了生成式 AI 如何融入遊戲開發的每一個細節，包括編碼、美術，以及解決知識斷層與客服問題。

楊書維指出，生成式 AI 已不僅限於圖像生成，而是滲透到遊戲開發（Build）、營運（Operate）和成長（Grow）三大階段。他認為，當前遊戲產業面對的主要挑戰包括內容需求增加、跨平台佈署的困難以及高漲的成本。AWS 在過去一年中觀察到，生成式 AI 已從單純的圖像生成，進化至生產力環節的核心場景，主要應用於編碼輔助、NPC 與內容生成、創意發想、在地化翻譯和品質測試（QA）。

以 Amazon Q Developer 為例，這款工具能直接幫助開發者撰寫或優化程式代碼，有效克服了分散式團隊協作的技術障礙。另一個有趣的案例是索尼互動娛樂利用 AWS 技術打造「玩家教練」系統。根據楊書維分享的數據，85%的玩家在遊戲失敗時會怪罪自己，但事實上，很多時候是遊戲設計問題或是玩家不明白如何玩。通過 AI 分析玩家行為數據，系統能即時提供個性化的指導，如建議玩家調整射擊準心位置，這比傳統死板教學更能留住玩家。

此外，在開發 MMORPG《美洲新世界》時，Amazon Games 利用生成式 AI 模擬了新種族（例如半人馬）加入遊戲後的平衡影響。這種做法不僅生成功能性內容，還成為了數值平衡的「虛擬測試員」，大幅縮短了遊戲正式上市前的調整時間。

楊婕則指出，遊戲公司內部處理大量資訊時常面臨知識孤島（Knowledge Silos）問題。由於遊戲開發涉及策劃、美術、程式等多個部門，文件散落在 Wiki、Confluence 等服務或資深員工腦海中。「只要人一離職，知識就斷層」，楊婕直言，為了找一份設定檔或解決一個漏洞（Bug），導致跨部門溝通的潛在成本往往高得嚇人。由網創資訊推出、建立在 AWS Bedrock 基礎環境上的 NAVI 企業級 AI 知識庫解決方案，旨在打破這種情況。

NAVI 的核心在於安全性與靈活性，因為遊戲設定和原始碼是公司的最高機密，通過私有化部署和權限管理，企業能更放心地將資料「餵」給 AI。此套系統主要適用於兩個領域：

1. 內部的「遊戲分析師」：開發人員或專案經理可以使用自然語言詢問 AI，例如「我們上次更新的 Boss 數值設定在哪？」或「這段編碼的邏輯是什麼？」

2. 外部的「超級客服」：整合生成式 AI 的客服系統能理解遊戲語境，提供合適回答。當玩家提出「這關怎麼過？」等問題時，AI 可基於遊戲攻略庫給出精確建議，甚至處理多語種需求。

總結而言，AI 已從單純的「工具」進化為開發者的「協作夥伴」。透過生成式 AI 的應用，不僅提高了開發效率，還讓玩家體驗更加豐富多元。未來，隨著 AI 深入核心開發環節，資料隱私與安全性將成為下一個關注焦點。遊戲公司導入 AI 的前提是企業級資安合規，而這場由生成式 AI 引發的革命，才剛剛開始。