前作销量近百万年度最佳制作人做了款奇怪的三人约会游戏？平博PINNACLE｜Z Talk
2018 年的一天，还在 NYU 读书的周栋在匹兹堡的公交车上突发奇想，这个点子后来变成了三年后发布的第一款独立游戏《笼中窥梦》，也是 Optillusion 工作室成立后第一款独立研发的游戏。
2022 年，真格天使轮投资 Optillusion。同年，周栋的《笼中窥梦》获得了「2022 Apple Design Award」年度 iPad 游戏大奖，截至目前全平台销量近百万份。
近日，Optillusion 工作室打造的新游戏《Pick Me Pick Me》在 Steam 平台推出试玩 Demo，聚焦 AI+玩家对战派对风格。访谈中，周栋分享了自己对 AI 时代游戏生产与团队工作方式变革的思考，展现了对 AI+ 游戏现状与未来的洞察。
2019 年毕业后，他在纽约创办了工作室，一直自研自发。团队陆续扩充了两次，现在已有 16 人规模，在国内深圳也有办公点。
周栋的首款作品是当年拿奖拿到手软的《笼中窥梦》，关注独立游戏的朋友对这个游戏应该不会感到陌生。
从解谜游戏到 AI 派对游戏，这一转折看似巨大，但周栋说，他们只有在市面上找不到重合度高的产品时，才会选择立项。
周栋告诉我，在接触 AI 之后，他觉得 AI 能给沉闷的游戏行业注入新鲜血液，这也正是他做《Pick Me Pick Me》的原因。
游戏是回合制，两位玩家轮流与 AI 进行对话。玩家要通过巧妙、有趣或者迎合 AI 喜好的发言获得游戏的胜利。
一类是给对手挂 DEBUFF。比如颠倒句意，让对方的发言逻辑混乱；或者是随机尴尬事件，让对手拿错水杯，喝下放了假牙的水……
另一类是给自己挂 BUFF。如「读心术」，看穿 AI 现在到底在想什么，让自己的发言更投其所好；或者是「护驾！」让自己免除负面影响，稳如老狗。
除了随机抽取的卡牌，AI 角色也让每一局游戏的体验大不相同，因为他们会有自己的喜好和独特的性格。而且因为游戏使用了先进的大语言模型，你和 AI 聊多时新的话题他们都能聊上几句。
以 Ada 为例，她刚开始给人的感觉像是否定型人格，无论玩家说什么都会感到无聊。
但她实际上喜欢《赛博朋克 2077》《双城之战》，不喜欢沉闷的学校生活。你跟她讲我们一起逃课去夜之城她会很来劲，问起《双城之战》她会说非常欣赏金克丝的性格等等。
开发者在 Discord 上还发布了一些角色海报，仅凭角色简介就能感受到人设之间的差异：爱好下棋的聪明三无少女（东乡一二三？），喜欢黑暗幻想但爱喝多加珍珠的奶茶的酷哥，激推莎士比亚的哈姆雷特……
一局游戏十几分钟，节奏很快。虽然 AI 会提供一个轻量的奖励，但输赢的概念并不强烈，被 AI 青睐只是增加一点成就感，核心还是让玩家享受聊天的过程。
你可以感觉到，这确实是个比较新鲜的产品。对周栋而言，这款产品是他们团队在 AI+游戏领域首个可落地的尝试。
在交谈里，他聊到 AI 时代的生产方式应该是「因果倒置」的，开发者要通过大量生成和筛选来寻找最优解，而不是一开始就预设明确的目标——这和传统从概念到落地的线性流程正好相反。
他鼓励每个成员多用 AI 给工作找捷径，希望团队能顺应 AI 的思维方式去设计内容、解决问题，最终形成一个在 AI 时代下，一个团队或者公司该有的形态。
我们应该如何理解 AI+游戏的未来？AI 是否会改变游戏叙事的可能性？在 AI 时代，开发者的角色会被完全重塑吗？
周栋：我观察到现在很多人会买了游戏不玩，我认为这是因为新游戏也很难让我们真正兴奋。毕竟游戏的品类就这么一些，要创造新品类很有难度。
作为每天都在接触游戏的开发者，我们也会有类似的疲惫感。很多时候你会觉得或许休闲游戏才是最好的去处？有这种迷思的，比如说很多人可能玩到最后就想玩三消。（笑）
那时大家不会立刻去找攻略，这反而让游戏形成了一个「魔术圈」。玩家们在这个圈内探索，不会轻易跳脱出来。这种不确定性反而带来了强烈的神秘感。
但现在很多游戏的设计思路是，手把手教你完成所有步骤，就像在打工。我们希望回归那种游戏本身有吸引力，而不是靠催促玩家参与的体验。
比如，开放世界游戏刚出来时，大家还不知道它的套路，它就很吸引人。后面大家熟悉了开放世界的模块化设计后，那种新鲜感就消失了。即使是玩《塞尔达传说》，你也能预见它的任务结构。
传统游戏，尤其是手游，从最初的新鲜感到后来的套路化，大家都和运营商「斗智斗勇」，神秘感越来越少了。
Q：但《Pick Me Pick Me》的玩法并不复杂，玩家在短时间内重复体验而失去新鲜感怎么办？
周栋：我们会考虑增加更多卡牌来丰富戏剧性。我们也在探索其他模式，比如多人模式或同步输入的玩法。
传统的社交游戏基本都能做，比如把真心话大冒险的玩法融进去，让 AI 作为主持人带动整个氛围。
Q：听起来你们在追求前沿技术的同时，也保留了一种返璞归真的趣味？你认为自己有这种倾向吗？
一开始以为玩得越多越好，但后来我发现，只玩自己真正享受的游戏，反而更有趣。
我个人喜欢玩 galgame，而且挺喜欢玩一些老游戏。老游戏的创作不会被市场之类的因素影响，能带来一些现代游戏中找不到的独特体验。
比如一些老的 galgame 里有跳跃时空的设定，你的存档位本身就是一种资源。存档不仅仅是保存进度，而是游戏机制的一部分。
我觉得游戏需要这种体验，我相信 AI 能够做到，这也是我们在这方面一直探索的原因。
这类游戏本质是在说服 AI 去达成一个目的，比如说服 AI 开门让你进出，说服 AI 提供线索，或者让 AI 不要生气等等。
作为吸血鬼的玩家，需要说服 AI 打开门。作为一个成功的 AI 游戏商业化案例，《Suck Up！》让周栋看到 AI 游戏的潜在商业价值和用户群。
我们在这个基础上加入了社交互动，让玩家之间的交流成为核心乐趣。整个机制围绕聊天展开，本质上是一个「花式说话」的派对游戏。
周栋：最大的不同在于玩家之间的互动。纯 AI 聊天受技术和成本限制，体验好不好取决于 AI 聪不聪明。
而《Pick Me Pick Me》让玩家之间互相竞争，AI 则作为助兴的主持人（moderate）。游戏的乐趣取决于与你互动的玩家有没有乐子，而不是单纯依赖 AI。
我们偏好片面、脸谱化的角色，比如刻薄、温柔、中二病、霸道总裁等等。主要是让每个角色带来不同的话题和聊天风格，营造更欢乐混乱的派对氛围。未来还会加入玩家自定义角色的功能。
我们准备了一些测试集，比如问 AI「埃菲尔铁塔有多高？」它回答数字显然很无聊。
我们的调整方向是让 AI 能以更幽默或更有互动感的方式回应，比如反问玩家：「你问这个干嘛？我们现在吃饭，不是聊这个话题吧。」
周栋：《Pick Me Pick Me》的目标用户是「作者型玩家」，也就是喜欢表达、乐于输出的人。
与之相对的「读者型玩家」更倾向被动接收信息，是传统的读故事的玩家，可能不知道如何与 AI 互动。
我们也做过市场调查，读者型玩家的数量大约是作者型玩家的四倍，但作者型玩家的基数已经足够大，因此我们优先专注于他们。
这款产品是我们认为在现有技术下（API 调用成本可控，AI 响应速度足够快，游戏体验流畅）可以顺利落地的产品。
未来，我们会尝试开发面向读者型玩家的游戏。不过不是完全坐等技术进步，而是需要理解 AI 技术的极限，然后在开发时根据这些极限来设计。
周栋：我们的核心目标就是推动游戏的边界，如果能为社交 AI 游戏提供一种新的设计思路，那当然是最好。但这个东西也不完全取决于我们自己。
不只是 AI 游戏，整个 AI 产业都很有意思。除了提升研发效率，AI 还能催生新的游戏范式，比如「说服类」游戏就是我们目前看到的一个重要方向。
我相信未来 AI 的玩法会逐步渗透到游戏中，可能作为核心玩法，也可能是调味料。也许最终会有革命性的呈现，但一定不会是我们现在能想象到的形态。
Q：有本书讲「玩游戏，就是自愿去克服非必要的障碍」，但 AI 带来了更多自由。
周栋：对，游戏有规则和限制，它的本质是戴着镣铐跳舞。某种意义上说，AI 本身是反游戏的，因为它会拆掉那些镣铐，给你完全的自由。但这样并不一定好玩，这正是游戏设计需要去解决的问题。
第一种是顺应 AI 的特性，为它做游戏化的包装，把 AI 的自由度包装成有趣的玩法。
第二种做法可能没那么直观，它并不是运用 AI 的完全自由度，而是它「建立关联的能力」。
这是一种感性的能力，我认为 AI 不是通过逻辑来判断事情，而是通过感觉来判断。
很多开发者试图让 AI 替代逻辑，但我觉得这是不可行的。我们应该让它替代游戏里感性的部分，这是一个可能的发展方向。
Q：就像很多人用 chatGPT ，追求的其实是 AI 提供的情绪价值？
周栋：有点类似。情绪价值确实是 AI 感性能力的体现，平博 平博官网而我们在《Pick Me Pick Me》里也正是利用这一点。
对玩家来说，和 NPC 互动的目的很简单，不是拿任务就是拿奖励。但有些游戏把一个简单的 2 选 1 过程，变成了复杂的自由交流，这反而不好玩。
玩家想要的可能是快速完成任务，而不是绕来绕去地聊天。这样繁琐的流程，反而拖累了本来核心的游戏机制。
周栋：这确实是个很好的方向，本质上还是属于工具类的应用，它带来的是单点的效率提升。但工具类的效率提升是有限的，最终的效果往往会趋向收敛。
比如，在立项初期，我们就要考虑现阶段 AI 能够量产的风格，然后围绕这个风格去开发和设计产品，而不是等到项目启动后再用 AI 工具辅助。
这种思维方式不仅能提高效率，还可能让我们发现一些全新的机会。与其死守传统的线性思维，不如顺着 AI 的逻辑去寻找更有效的路径。
从原理上来讲这不是一个恰当的例子，但是很方便理解：比如说为什么需要 Prompt Engineer？我们要通过设计提示词，把大语言模型生成的海量信息过滤掉，留下有用的内容，这就是一个熵减的过程。
和大语言模型沟通的过程，实际上是在帮助它做减法，让它提供更精准的信息的过程。
AI 驱动的流程本质上是通过大量生成和筛选来寻找最优解，而不是一开始就预设明确的目标——这和传统从概念到落地的线性流程正好相反。
以《Pick Me Pick Me》为例，我们在游戏设计层面也做了熵减。
我们把 AI 限定在特定的场景设定里，比如一个派对游戏的环境，让它在这个框架内发挥。这样可以避免很多不必要的情况发生。
比如，如果游戏里 AI NPC 需要和你一起出门，而游戏本身并没有出门的场景或素材，这就会显得 OOC（out of character，角色脱离设定）。
所以，我们会限制这个部分，比如让 NPC 不愿意出门，或者一旦出门游戏就结束。
这种限制让游戏体验更加流畅，而不是被 AI 的自由度拖累。就像给 AI 盖上一块「遮羞布」，把它的不完美变成游戏的一部分。
周栋：首先，目前 AI 生成文本的技术相对成熟，文本可以结构化，做成游戏会更可控一些。所以我们就要思考如何把「聊天」变成游戏。
如果玩家只是单纯和 AI 聊天，他们的乐趣大多来自 AI 有多聪明。但如果 AI 只是一个主持人或者中间人，情况就变得很不一样。这里 AI 不是游戏的主角，游戏好不好玩，取决于你的朋友会不会聊天，所以我们选择做 PP。
其次，为了让游戏里的角色快速落地，我们的做法是先用 AI 生成概念图，再从中挑选并细化成 3D 模型，这样既高效又能节约美术成本。
最后，我们还要考虑游戏的商业模式。AI 调用有成本，我们必须确保买断制能够覆盖 API 成本，同时为付费玩家提供增值体验，比如新角色和服装。
Q：如果给你们未来三年的发展设定一个目标，最希望团队或产品在哪方面取得突破？
周栋：我一直鼓励团队去接触 AI。我希望在这个时代，团队能顺应 AI 的思维方式去设计内容、解决问题，最终形成一个在 AI 时代下，一个团队或者公司该有的形态。
虽然 AI 现在还有很多潜在的风险或者影响，比如版权问题、道德风险之类的，但这些其实只是现在产业不成熟导致的。
策划可以用 AI 生成概念图，更清晰地向美术传达想法，提高沟通效率。甚至在考虑游戏素材时，他可以借此思考素材是否能量产化，风格是否能自成一派。程序员则更多用 AI 来辅助代码和解决问题。很多繁琐的小活，直接问 AI 生成初步结果再优化，会更高效。
周栋：现在的开发流程已经不只是单纯提高效率了，而是整个思维方式都在变。我们需要从最开始就用 AI 的思维来规划，去找到只有 AI 时代才能实现的、独特的产品。
如果能顺应这种变化，平博 平博官网从设计到运营都会产生新的机会。不过，AI 的效果如何，最终取决于人的创意和使用方式，而不是 AI 本身有多强大。
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