PGC+中心化推荐的分发模式在AI时代会受到极大冲击。
近日，嘉程创业流水席第220席【探讨AI游戏2024最新趋势】，邀请了猫爪星云创始人刘华清分享，主题是《AI时代内容生产消费模式的迁移》。
以下是正文内容：
我是一名AI游戏开发者，具体职能是游戏策划。要探讨AI游戏的落地，首先需要从更大的方面开始，整体梳理“AI内容”是什么。所以，我今天分享的主题是AI时代内容生产消费模式的迁移。
内容生产模式的流变
首先，让我们从生产模式的迁移开始。以音乐为例，在前工业时代，人类社会的主要音乐形式呈现为原始歌谣，其创作模式是即兴创作，传播模式是口耳相传，而新内容的出现则依赖于既有内容在传播过程中发生的演化和流变。
随着工业时代的到来，人类社会主要的音乐范式转向古典音乐。古典音乐的创作基于乐理知识，专业的创作者需要以乐谱的形式记录规范化的曲式结构，并深度理解不同乐器的特质以进行编曲。从原始时代到工业时代，人类内容的主要来源发生了巨大变化。
到了AI时代，尤其是在Suno新版本发布后，事情开始变得更加有趣。原始歌谣基于“口嗨”，古典音乐基于专业乐理知识，但Suno建立在“脑洞”或者创作意愿的基础上，不需要专业知识，也不需要在山间或田野寻找灵感，只需拥有一些对音乐的碎片化概念，并将其输入到模型中即可生成歌曲。这就是所谓内容生产模式的转变。
AI内容产品共同特征
在Suno之外，我们会发现很多AI内容产品都会表现出类似的特征，不论是Midjourney、Character.ai还是Pika，这些产品至少都会呈现出这三点：
首先是生产侧和消费侧，这两者被打通，彼此之间的时空距离不复存在了。一名AI内容产品的用户，很可能兼具生产者与消费者的双重身份，或者说生产和消费成为用户在平台上同一个动作的两个不同阶段。
另外一点，AI产品的内容主体来自UGC+AIGC的生产模式。非专业的创作者通过输入prompt驱动内容生产，AI模型将用户脑中的概念转化为真实可触的数字内容。
最后一点，不少人提到“AI时代的第一生产力是想象力”，但我会对这个论点打个问号。想象力本身具有一定门槛，并非每个人都具有天马行空的巧思，但事实上绝大多数人都可以使用AI内容产品进行生产。所以第一生产力其实是比想象力更低一层的东西，它可能是创作意愿，可能是审美偏好。
AI内容消费侧的变化
从生产侧看去，一款真正意义上的AI内容产品很有可能会表现出以上三点特征，那么在消费侧又将如何呢？
我的判断是PGC+中心化推荐的分发模式在AI时代会受到极大冲击。在体验各种AI内容产品的时候，我们会发现专业的创作者处于失位的状态。在Suno、Midjourney的发展规划当中，绝不会将“招募专业的内容生产者”列上清单，随着AI产品的日渐普及，专业创作者的生存空间势必会受到挤占。
我想我们不妨对PGC进行一番祛魅，PGC内容能够受到消费者的广泛接受，是因为它们受到了中心化的大众传媒的强力加成，这造成了我们现代生活的基本困境之一：我们每个人都被迫消费了大量我们自己并不感冒的头部内容产品。但AIGC不一样，它的出现本身就意味着对正襟危坐的严肃内容的价值的消解，因为生产基于我们内心的审美偏好，产出的结果对于我们自身而言必定是优质内容，不妨说AIGC是最精准的定制化推送。
这个观点可能难以被大家接受，但私以为PGC在人类历史上只在很小一段时间内处于统治地位。人类早期的歌曲诞生自口头的即兴创作，但不仅仅是歌曲，诸如故事、神话、诗歌，前工业时代的人类文化内容都来自集体创作，来自去中心化的创作。某种意义上来说，PGC+中心化分发模式仅在17世纪到20世纪盛行。
国内社会仍处于现代社会阶段，现代人喜欢为各种事物赋予崇高的意义。我们往往将《三国演义》《水浒传》视为罗贯中、施耐庵等寥寥几位天才的智慧结晶，但事实并非如此。如果我们深入研究《西游记》《水浒传》《三国演义》的成书过程，会发现这些书籍实际上是集体创作的产物，源自宋元民间故事和下层说书人使用的话本，事实上体现了人民群众的智慧。如果仔细去想，我们还会发现更多的优质内容都不属于PGC。
生产模式的转变和消费模式的转变必定会同时发生。目前主流市场中最流行的消费模式仍然是被动消费，然而，随着生成式AI市场渗透率的提高，消费模式将会日渐趋近于主动消费——作为一个消费者，需要什么便主动提出诉求，大模型直接或间接地把诉求变为现实。反映在内容领域，就是自下而上的个性化表述终将成为我们主要的消费对象。
目前AI游戏的创作局限
游戏是内容产品的一个子类，但这一类型的产品对生成式AI的反应相对滞后。2023年年初，许多人认为生成式AI的首个落地场景是游戏。然而在一年半之后的今天，我们遗憾地发现事情并非如此。身为AI游戏开发者，私以为问题并不在于大模型的能力局限，恰恰在于我们自身的循规蹈矩和浅尝辄止。目前许多AI游戏创作思路仍然是重度堆积资产：选定一个既有的品类按正常流程加以实现，然后在已被实现了85%的游戏中接入大模型API。这套流程的产出可能并不完全符合前面对AI产品的定义。
让AI游戏成为玩家自我表述的载体
在我看来，AI游戏团队应该做的并非游戏本身。预先准备所有素材并构建高度完整的游戏体验，这必然是一个传统的PGC生产流程。但如果我们暂且接受前面的一些暴论，那么生成式AI与PGC两者相互犯冲，以PGC的生产模式实现AI游戏是一种南辕北辙的行为。
如果AI游戏团队不直接做游戏，应该做的很可能是某种能够承载玩家创作意愿或审美偏好的东西，而且需要找到载体——模态或者产品形态——放大玩家的自我表述。
当身为AI游戏开发者的我们进行这方面的探索时，最好不要过度使用Prompt输入框。私以为如果提供给玩家的只是一个个名为“角色设定”或“故事内容”的空白文本框，本质上是对玩家的专业创作能力提出了相当严苛的要求，是一种后患无穷的做法。
对于AI内容产品来说，由于内容来源依托于UGC+AIGC，因此必须降低生产成本，尽可能降至零。这样做是因为生产成本越低，能够进入内容分发池的初始量就越大，而内容数量能够解决很多很多问题。既然AI游戏是AI内容产品的子类，在降低门槛方面绝不可以怠慢。
降低生产成本的关键在于如何有效地拆解创作要素。我们可以运用各种结构主义原理来将内容的最小单位拆解为萌要素、故事母题、情节装置等，鼓励玩家点选从而实现拼贴艺术式的生产，这种对于创作要素的选择本身便是一种游戏化设计。
AI游戏设计思路——以《巴别图书馆》为例
我们目前的项目名为《巴别图书馆》，这是一款将创作权下放给玩家的AI游戏，玩家能够以极低的心智成本在这个游戏平台中产生内容资产。具体而言，玩家可以创作的最小内容资产单位是故事设定，包括角色、场景、道具、世界现象和任务目标。这些内容不仅可以用于驱动游戏，还可以作为交易品产生商业价值。
玩家创作的故事设定将被封装成卡牌。这些卡牌不仅会出现在玩家的收藏卡册中，也会在商城中分发供其他玩家购买。卡牌的组合能够形成完整的世界观，世界观的表现形式是多模态的模拟游戏。通过收集卡牌组合世界观，无穷无尽的可游玩内容将被创作出来，这是一个不断积累的过程。我们希望通过这种模式强化玩家的创作意愿和氪金的冲动，毕竟只有获得更多卡牌，游戏的体验上限才会不断提高。
以上是我要分享的内容。
Q&A
席友：AI游戏和之前做游戏时感觉最突出的点是什么？成本下降吗？还是玩法迭代？
刘华清：成本下降确实是一个突出的点。我们现在是一个小团队，之前对游戏选题有很严格的限制。但现在有了生成式AI，相当于在游戏中加入了实时产生内容的引擎。之前不敢做的东西，现在可以尝试，包括复杂的世界观。
另外，从游戏到AI游戏有很大不同。在我来看，现阶段AI游戏更偏向于AI而非游戏，在生产侧需要克制自己，不再是做好一切设计，需要我们从创作上放低身段，更加为玩家着想，建立更深层次的共情。
全文完
