徐麗芳 左濤

摘 要：隨著互動敘事浪潮的興起，游戲逐漸成為互動敘事實踐的競技場。作為一款智能化的純文字冒險游戲，AI Dungeon采用OpenAI發(fā)布的語言預(yù)測模型GPT-2、GPT-3和來自冒險類互動小說生產(chǎn)社區(qū)choose your story.com的訓(xùn)練文本，創(chuàng)建了高度自由的開放性敘事結(jié)構(gòu)。它首次展現(xiàn)了玩家與NPC用自然語言交流的可能性，并初步擁有了模擬人物性格的能力;它自動生成的文本具有更完整的邏輯和更仿真的情感;而它采用的半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型則可大大節(jié)省游戲開發(fā)的人力成本。盡管對AI Dungeon的游戲性仍存在爭議，但它對人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用依然值得關(guān)注。

關(guān)鍵詞：AI Dungeon 人工智能 互動敘事 數(shù)字出版

隨著人工智能技術(shù)、動作捕捉技術(shù)與軟件開發(fā)水平的進步，互動敘事產(chǎn)品形態(tài)日趨多元。從早期的超文本小說、文字冒險游戲，發(fā)展至添加了更多元素的交互紀(jì)錄片、互動電影、電子游戲，[1]互動敘事產(chǎn)品越來越成為大眾娛樂產(chǎn)業(yè)的重要組成部分。在眾多媒介中，電子游戲無疑是互動敘事實踐的最佳場域，其中不乏《生命線》（Lifeline）、《底特律：變?nèi)恕罚―etroit： Become Human）等可讀性與可玩性兼?zhèn)涞募炎?。這是因為電子游戲能夠?qū)崿F(xiàn)文字、聲音、影像等多種敘事符號的完美融合，為讀者傳遞最佳的視覺效果與沉浸感。

作為互動敘事發(fā)展初期誕生的產(chǎn)品形態(tài)，文字冒險游戲又被稱為電子小說或互動小說（Interactive Fiction，IF），其作為游戲的最大亮點是對故事的承載和表達能力。最早的文字冒險游戲《巨洞冒險》（Colossal Cave Adventure）①誕生于1976年，設(shè)計靈感來自桌面角色扮演游戲②《龍與地下城》（Dragon and Dungeon，DND）。這種全新的交互設(shè)計在當(dāng)時的游戲領(lǐng)域引起廣泛關(guān)注，并出現(xiàn)了不少模仿之作。1987年，《巨洞冒險》資深玩家羅貝妲·威廉斯（Roberta Williams）、肯·威廉斯（Ken Williams）夫婦共同開發(fā)了世界上第一款有圖像的冒險游戲《謎之屋》（Mystery House），一經(jīng)推出便大受歡迎，并對日式文字冒險游戲的發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響。[2]此后，冒險游戲不再局限于單純的文字描述，不斷加強在視覺和聽覺方面的呈現(xiàn)效果，并融合動作、策略、卡牌等多種玩法。最終，以《古墓麗影》（Tomb Raider）為代表的動作冒險游戲逐漸成為美式冒險游戲的中堅力量，而推理類和戀愛類冒險游戲則在日本、中國的游戲市場中展現(xiàn)出旺盛的生命力，出現(xiàn)了諸如《命運之夜》（Fate/ stay night）、《迷霧之夏》（The Vigilant Villa）等代表性作品。相較之下，AI Dungeon（見圖1）更像是原始版文字冒險游戲，與讀者的交互方式只有文本的輸入與輸出，其創(chuàng)始團隊則是名不見經(jīng)傳的研究人員，也幾乎沒有宣傳推廣措施。但是，在第二版上線的6周內(nèi)，AI Dungeon便獲得100多萬用戶，并產(chǎn)生了約600萬個故事。[3]目前，它的用戶規(guī)模已突破150萬，[4]平均月營收約1.5萬美元;[5]其所在公司更被數(shù)字出版資訊平臺“數(shù)字圖書世界”（Digital Book World，DBW）列入2020年度“最佳新興出版公司/技術(shù)”候選名單。[6]

一、AI Dungeon概況

AI Dungeon是尼克·沃爾頓（Nick Walton）在一次“黑客馬拉松”（hackathon）中突發(fā)奇想的產(chǎn)物。當(dāng)時他還在楊百翰大學(xué)（Brigham Young University）的深度學(xué)習(xí)實驗室工作，研究方向主要是自動駕駛技術(shù)。他一直深為《龍與地下城》中玩家所擁有的高自由度而著迷。那么，能不能利用人工智能技術(shù)來設(shè)計一款類似的冒險游戲呢？這個想法很快成為現(xiàn)實。AI Dungeon 1（亦稱AI Dungeon Classic）于2019年5月上線。它采用最小GPT-2模型（Generative Pre-Training，即生成式預(yù)訓(xùn)練），玩家只能在由人工智能生成的有限的交互動作列表中進行選擇，最終形成的故事連貫性也較差。與以往的互動敘事產(chǎn)品相比，AI Dungeon 1的表現(xiàn)形式并無多大突破，在敘事設(shè)計上甚至比大多數(shù)作品更加粗糙。2019年11月，人工智能研發(fā)公司OpenAI發(fā)布完整版GPT-2模型，其參數(shù)從初期1.26億個增長到15億個。這意味著AI Dungeon做出針對性反饋的準(zhǔn)確性將大大提高。1個月后，應(yīng)用了全新機器學(xué)習(xí)模型的AI Dungeon 2上線。它的訓(xùn)練文本主要來自冒險類互動小說生產(chǎn)社區(qū)choose your story.com。[7]這使得新版本能夠更好地把握目前冒險故事的流行趨勢。一開始，AI Dungeon 2以開源形式發(fā)布于谷歌云端服務(wù)器Colab上，玩家只有下載5GB的模型后才能試玩游戲。但是，這個充滿實驗性的作品以爆炸般的速度吸引了大批玩家，其強制性下載所產(chǎn)生的帶寬費用在幾天內(nèi)便超過2萬美元。[8]沃爾頓不得不因此暫時封存游戲。

這次事件后，沃爾頓意識到AI Dungeon所擁有的商業(yè)潛力，于是成立一家初創(chuàng)公司Latitude，由團隊中的其他成員負責(zé)公司長期戰(zhàn)略規(guī)劃，他則擔(dān)任首席技術(shù)官一職。此后，AI Dungeon 2陸續(xù)發(fā)布了更為方便的網(wǎng)頁版和移動端游戲，并在著名的眾籌網(wǎng)站Patreon上推出會員服務(wù)來維持公司長期運轉(zhuǎn)，這也是公司目前主要的營收來源。AI Dungeon將會員分為銀、金、鉑3檔，每月依次須交會員費4.99美元、9.99美元、29.99美元。用戶在支付會員費后即可解鎖相應(yīng)專屬服務(wù)，如語音旁白解說、自定義場景和角色，甚至創(chuàng)建非游戲內(nèi)容。在穩(wěn)定的資金支持下，AI Dungeon 2的基本功能日漸豐富，陸續(xù)上線了多人游戲模式、交流社區(qū)、用戶生成內(nèi)容（user generated content，UGC）以及個人故事庫等，而這些也進一步延長了游戲壽命。2020年7月，開發(fā)人員引入OpenAI最新發(fā)布的GPT-3模型。該模型支持的參數(shù)達到了1750億個，其學(xué)習(xí)能力與維持故事連貫性的能力都遠超GPT-2。這個全新版本被稱為AI Dungeon Dragon，目前尚處于測試階段，僅對會員開放。

二、技術(shù)賦能：完全開放的敘事結(jié)構(gòu)

玩AI Dungeon的流程并不復(fù)雜。以網(wǎng)頁版為例，玩家在注冊并登錄后便可開始選擇游戲模式，如單人模式、多人模式或特色方案。在單人模式中，玩家首先需依次確定故事背景如“幻想”“世界末日”，人物形象如“公主”“幸存者”等。玩家可以對預(yù)先給定的故事背景和人物設(shè)定進行自由組合;付費玩家還可以自己創(chuàng)建背景和人物。在輸入角色姓名后，AI Dungeon會自動生成故事開端和主線任務(wù)，玩家需要不斷輸入文本來續(xù)寫故事，以完成主線任務(wù)并最終逃出地下城（如圖2）。在每次輸入文字后，AI Dungeon會在瞬間給出相應(yīng)反饋文字，來阻止玩家快速通關(guān)。這聽起來有點像枯燥的人-機版故事接龍，因此AI Dungeon添加了一些傳統(tǒng)文字冒險游戲的小功能來優(yōu)化體驗：當(dāng)玩家不知道輸入什么文字時，可以從游戲提供的4個選項中選擇;如對當(dāng)前敘事支點的情節(jié)不滿意時，玩家可不斷點擊“刷新”按鈕來使游戲生成新的故事情節(jié);玩家還可以回到上一個動作處重新輸入文字，以更好地把握故事走向。而在多人模式中，發(fā)起游戲的玩家需要手動設(shè)置故事背景和人物，再以短代碼或超鏈接形式邀請其他玩家加入。此外，付費玩家可將自定義的游戲故事發(fā)布于名為“特色場景”（Featured Scenarios）的游戲內(nèi)置社區(qū)中（如圖3）。其他玩家則可在點擊“播放”按鈕后，無需接受邀請直接體驗該故事世界，并在下方留下評論以幫助創(chuàng)建者完善故事世界。

與常見互動敘事產(chǎn)品相比，AI Dungeon最大的特點在于完全開放的敘事結(jié)構(gòu)。故事語法理論認(rèn)為，可以把故事情節(jié)中的事件或狀態(tài)切割成一個個節(jié)點;節(jié)點可按照故事環(huán)境、發(fā)生事件、反應(yīng)、行為（解決）、結(jié)果的順序依次串聯(lián)起來，最終使故事呈現(xiàn)穩(wěn)定的線性結(jié)構(gòu)。[9]但是，由于互動元素的引入，敘事節(jié)點的次序、關(guān)聯(lián)和組合方式不再固定，并且通常在交互過程中臨時構(gòu)成;[10]敘事結(jié)構(gòu)因此變得更為復(fù)雜和多元?？偟膩砜矗壳按蟛糠只訑⑹伦髌凡捎妙惥€性敘事結(jié)構(gòu)和樹狀結(jié)構(gòu)。前者是線性敘事結(jié)構(gòu)的變形。玩家在故事推進過程中的所有行動都不會影響主線劇情的發(fā)展，敘事分支的指向大多殊途同歸。后者則是大多數(shù)互動游戲采用的敘事結(jié)構(gòu)，即單一視角下的多支線選擇。開發(fā)者預(yù)先設(shè)計幾條劇情線，玩家選擇將會影響劇情走向，但故事也無法脫離預(yù)定結(jié)局。然而，AI Dungeon是完全開放的敘事世界。它沒有特定開端，角色和故事背景均可由玩家自定義;敘事支點處不存在選擇限制，支點間沒有權(quán)重區(qū)別，也就沒有預(yù)先設(shè)定的故事走向;雖然生成的故事總是以逃出地下城結(jié)束，但逃出地下城的方式并沒有限制。也就是說，AI Dungeon的游戲時長與趣味性完全取決于玩家的想象力，而非開發(fā)人員的敘事設(shè)計。

GPT-2、GPT-3技術(shù)是這種高度自由的開放性敘事結(jié)構(gòu)得以實現(xiàn)的關(guān)鍵。它們是由OpenAI發(fā)布的語言預(yù)測模型，基于2017年提出的Transformer模型而架構(gòu)③，使用非監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和監(jiān)督式微調(diào)相結(jié)合的機器學(xué)習(xí)方式來處理語言理解任務(wù)?；驹硎歉鶕?jù)句子的一部分預(yù)測下一個有可能出現(xiàn)的詞匯及概率，然后自動生成下一個詞匯，如此循環(huán)往復(fù)，直到形成一段完整文本。目前最常見的例子是輸入法的智能聯(lián)想功能。原始Transformer語言模型由編碼器（encoder）和解碼器（decoder）組成，而GPT-2和GPT-3是通過一套堆疊得盡可能多的Transformer解碼器模塊構(gòu)建的;為了保證預(yù)測的準(zhǔn)確率，需要用海量文本和算力來對其進行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，模型通常會學(xué)習(xí)更長的文本序列，并且一次處理多個詞（token）。完整版GPT-2使用的是從網(wǎng)上爬取數(shù)據(jù)的名為“WebText”的40GB超大數(shù)據(jù)集。AI Dungeon 2在此基礎(chǔ)上還額外增加了冒險類文本的訓(xùn)練。GPT-3的訓(xùn)練文本達到45TB，其自動生成的文本具有更完整的邏輯和更仿真的情感，因此可為AI Dungeon玩家提供更優(yōu)質(zhì)的閱讀體驗。由于GPT-2、GPT-3都采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，因此大大節(jié)省了游戲開發(fā)的人力成本。

當(dāng)然，最新版AI Dungeon仍無法在內(nèi)容質(zhì)量上與《底特律變?nèi)恕返然訑⑹录炎飨噫敲馈Ｊ紫?，由于現(xiàn)有GPT模型無法保持長期的邏輯連貫，AI Dungeon 2至多只能根據(jù)玩家最近8次輸入的文本給出反饋。因此，當(dāng)游戲進程過長時，故事很難擁有完整而連續(xù)的世界觀——即便玩家一開始便限定了故事背景。其次，一般而言富媒體互動敘事作品能夠為讀者提供多感官體驗，并賦予其主動參與甚至操縱環(huán)境和對象的權(quán)力，因此讀者在閱讀時更容易混淆現(xiàn)實與虛擬的邊界，從而進入沉浸狀態(tài)。但受限于成本，AI Dungeon 2的敘事符號只有單一文字，沒有音樂和音效，也沒有能造成視覺沖擊的動態(tài)影像，因此互動敘事作品本可具有的優(yōu)點無法充分體現(xiàn)。最后，AI Dungeon 2僅可在開頭用一段話來簡單交代背景，無法通過圖像、聲音、關(guān)卡、人物等環(huán)境因素間接傳遞游戲內(nèi)容和情感，因此玩家的代入感并不強，很難從“旁觀者”視角轉(zhuǎn)換為主動參與者身份。[11]

三、真實度VS游戲性：開放一定好嗎？

盡管玩法上仍顯粗糙，但不可否認(rèn)AI Dungeon獨特的敘事結(jié)構(gòu)讓一直熱衷于打造更加開放、更逼近現(xiàn)實的游戲開發(fā)者看到了希望的曙光。游戲的魅力本就來源于玩家在其中所獲得的“被賦權(quán)的感覺，源自于可以在世界中采取行動的能力，并且這種能力或傾向可以切實改變此一世界”[12]。當(dāng)前，游戲玩家可操縱“身體”來完成奔跑、跳躍、攀爬、種植、畜牧、戰(zhàn)斗等各種動作，也可以通過不同選擇來影響故事走向?？雌饋?，他們似乎已經(jīng)成為游戲世界的主人。然而，還缺少了最關(guān)鍵一環(huán)，即通過與游戲世界里的“人”（非玩家角色， Non-Player Character，NPC）互動來“改變世界”。一般而言，NPC在游戲中充當(dāng)玩家與游戲世界的介質(zhì)，起著提供信息或者道具的作用，其與玩家的良性互動可有效提高故事可信度。但受限于人工智能的發(fā)展水平，現(xiàn)有NPC有時反而破壞了游戲的真實感：盡管NPC視覺逼真度不斷提高，但其行為模式仍過于簡單，往往沿著預(yù)定路徑推進游戲;而由于NPC無法理解自然語言，玩家與之進行的對話通常是人為的、受限制的，只能在固定語句選項中進行選擇。顯然，NPC需要更加豐富的行為類型，并應(yīng)能響應(yīng)玩家的各種話題。[13]AI Dungeon首次展現(xiàn)了玩家與NPC用自然語言交流的可能性，并擁有了初步模擬人物性格的能力?？梢栽O(shè)想，當(dāng)GPT模型強大到可以模擬多個人物、自動生成的文本更符合人類表述和情感模式時，架構(gòu)玩家與玩家、玩家與NPC、NPC與NPC之間完整的社交系統(tǒng)將不再是幻想，而游戲的真實程度也將因此得到極大提升。

然而，這種開放敘事結(jié)構(gòu)也飽受爭議。拋開人工智能倫理問題，僅從游戲性角度來看，如果每次選擇都很重要，就意味著每次選擇都沒那么重要。因為很難在每一條敘事線上都創(chuàng)造足夠大、足夠多的波動，來使每一個分支故事都具備強大的戲劇張力。因此，在許多互動敘事作品中，用戶選擇的樂趣并不來自行為本身，而來自對相關(guān)信息的掌握量和選擇后得到的差異化回饋。據(jù)此，柯瑞斯·克勞福德（Chris Crawford）曾提出應(yīng)該賦予互動故事世界用戶的能力：一是用戶需要能夠做出戲劇性的重大決策;二是呈現(xiàn)給用戶的選擇必須是經(jīng)過權(quán)衡的;三是故事必須向用戶提供足夠多選擇，但其中大部分選擇的權(quán)重都應(yīng)該相對較小;四是互動敘事不能只提供促成圓滿結(jié)局的決定，必須允許用戶做出可能導(dǎo)致各種結(jié)果的選擇。[14]他認(rèn)為只有這樣，才能充分激發(fā)用戶持續(xù)體驗多種故事可能的積極性，而這與AI Dungeon的敘事結(jié)構(gòu)可謂南轅北轍。另外，開放互動敘事的內(nèi)容質(zhì)量在很大程度上取決于玩家的藝術(shù)素養(yǎng)和邏輯能力，無疑變相拔高了作品進入門檻，縮小了受眾范圍。

問題根源在于互動與敘事之間似乎天然存在矛盾?；訑⑹沦x予讀者做出敘事決策的權(quán)力，使原本屬于作者的敘事權(quán)部分轉(zhuǎn)移給了讀者，由此產(chǎn)生的作品具備了不同于傳統(tǒng)敘事的非線性結(jié)構(gòu)，同時也引發(fā)了敘事性差、敘事難度增大等問題。而這些問題在作為互動敘事競技場的游戲領(lǐng)域格外突出。部分游戲?qū)W研究者認(rèn)為，游戲與敘事文本歸屬于完全不同的媒介。盡管游戲中也存在時間、角色、環(huán)境、事件等敘事元素，但因其更強調(diào)競爭、任務(wù)、動作、探索等游戲性元素，因此不能將傳統(tǒng)敘事規(guī)則和經(jīng)驗完全移植到互動環(huán)境中來。面對質(zhì)疑，敘事學(xué)研究者指出這種判斷犯了將游戲整體視為一個敘事而存在的錯。實際上，敘事只是游戲設(shè)計的一個層面。這派學(xué)者提出，可以將游戲理解為“一個可以提供跨媒體敘事功能的環(huán)境”;就像敘事在文學(xué)和電影兩種不同媒介中的差異化表現(xiàn)，以計算機為載體的電子游戲也可以有自己獨特的敘事特征。[15]游戲同樣可以講故事，只是敘事模式與傳統(tǒng)線性敘事模式不同，由此產(chǎn)生多種敘事結(jié)構(gòu)。正如媒介研究學(xué)者亨利·詹金斯（Jenkins Henry）所說：“如果游戲講故事的話，那么它講故事的模式不可能像其他敘事媒介一樣，故事不是一個可以從一個媒介管道任意傳送到另外一個的空泛的內(nèi)容。”[16]

四、小結(jié)

大眾對互動性、個性化內(nèi)容的集體追求，使互動敘事越來越成為數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的風(fēng)口。AI Dungeon利用GPT-2、GPT-3技術(shù)，為讀者提供了一個完全開放的故事世界，使人機之間的自然語言交流成為現(xiàn)實，也為游戲設(shè)計師們打開了開放式敘事結(jié)構(gòu)的大門，并因此贏得廣泛關(guān)注和好評。實際上，它并不是唯一應(yīng)用GPT-2的產(chǎn)品。AI Dungeon 1出現(xiàn)不久，與沃爾頓同為神經(jīng)學(xué)博士的內(nèi)森·惠特摩爾（Nathan Whitmore）開發(fā)了一款名為GPT-2 Adventure的游戲，其流程與AI Dungeon幾乎一模一樣，但它所生成的文本比后者更加機械，重復(fù)也更多;另外一家名為“Talk to Transformer”網(wǎng)站的人工智能可參照用戶提供的文本示例自動完成故事，[17]但這種互動是一次性的，用戶與人工智能之間無法通過長期交流來調(diào)整故事發(fā)展方向，因此其對敘事的控制權(quán)極其有限。最終，只有AI Dungeon順利完成了從實驗品到商品的轉(zhuǎn)型。在文字冒險游戲之外，玩家還能通過它的自定義功能來進行其他活動，如和虛構(gòu)的名人互動[18]、與心理學(xué)家交流[19]等。這是因為除冒險內(nèi)容外，AI Dungeon的訓(xùn)練文本還包括大量的萬維網(wǎng)內(nèi)容如整個英語維基百科，因此其足以模仿任何已知的人物形象。盡管目前語言預(yù)測模型還不夠完善，其游戲性也還存在爭議，但AI Dungeon的開放性敘事結(jié)構(gòu)顛覆了長久以來的游戲敘事設(shè)計理念，其對人工智能的創(chuàng)新運用依然存在可取之處。因此，其未來走向值得持續(xù)關(guān)注。

注? ? 釋：

①《巨洞冒險》，由美國程序員威爾·克羅瑟（Will Crowther）研發(fā)。游戲只有單純的文字描述，玩家的主要任務(wù)是找到一個傳說中藏有大量寶藏和金子的洞穴并活著離開，其間可輸入簡單的指令來推進故事發(fā)展和切換視角，如“l(fā)ook”“take”“go left”等。

②桌上角色扮演游戲（Tabletop Role-playing game，TRPG），是當(dāng)前常見的電腦角色扮演游戲（Computer Role-playing game，CRPG）的基礎(chǔ)。玩家分為主持人和扮演者，主持人負責(zé)描述和維護游戲規(guī)則，扮演者通過各種方式來扮演和還原故事角色。

③2017年，谷歌在一篇論文《Attention is All You Need》中創(chuàng)造性地提出了一種注意力（Attention）機制，通過堆疊編碼器和解碼器來形成Transformer模型架構(gòu)。與以往常用的RNN系列模型相比，Transformer模型可以更好地完成時間序列任務(wù)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于神經(jīng)語言程序?qū)W（Neuro-Linguistic Programming， NLP）領(lǐng)域。轉(zhuǎn)引自：【NLP】Transformer模型原理詳解[EB/OL].[2021-01-07]. https：//zhuanlan.zhihu.com/p/44121378.

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（作者單位系武漢大學(xué)信息數(shù)字出版研究所;武漢大學(xué)信息管理學(xué)院出版科學(xué)系）