微软用AI“重制”了一代FPS经典，但没有人感到开心

希望下次微软的AI团队端出成果的时候，能给玩家和开发者更多惊喜，而不是惊吓。

前段时间，微软放出了一个有些独特的游戏试玩——玩家只需打开浏览器，就可以玩到1997年上市的FPS名作《雷神之锤2》。

之所以说“独特”，是因为这个游戏完全由AI生成画面并运行，玩家动动手指在网页上一点，就能免费畅玩《雷神之锤2》第一关。

不过只要稍微尝试一下，就会发现这个《雷神之锤2》……不是很“畅”，甚至可以说体验糟糕透顶。

微软放出的试玩页面里，游戏只能以“640×360”的分辨率运行，帧率还只有20出头，伴随着巨大的输入延迟。一旦动起来，画面会进一步变糊。敌人更是堪称灾难：他们宛如一坨坨会不断变化和移动的果冻，只能勉强看出一点点人样。

除此之外，游戏还有众多生成式AI独有的奇门Bug：

玩家遇到敌人后只要转动视角让敌人从视野中消失，AI就会误以为敌人不存在，从而让玩家无伤通过。

在场景内移动时，AI也是根据场景中有代表性的地标，参考此前输入的模型来推断玩家的位置并呈现对应的画面。倘若玩家选择低头看地，几秒后AI就会被空无一物的地板贴图弄晕，玩家再次抬头会发现眼前的场景变成了一片不知所云的混沌，只能发出“你把我干哪来了”的疑问。

毫无疑问，这个糟糕的成果很快遭到了玩家和媒体的一致差评。不少玩家表示有这资金和人力，不如多给Xbox做点第一方游戏提高竞争力，外网有媒体评论干脆直称，微软此举是“对生命的侮辱”。

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从技术上来说，用生成式AI来还原游戏中也不算是多新鲜的玩意了。去年8月，我们就曾报道过谷歌的团队如何使用AI 模型GameNGen来还原FPS鼻祖《毁灭战士》。

仅通过图像和操作数据来进行训练，就能让AI一定程度模拟出游戏内容。但正如前文所提到的，目前AI的水平充其量也就是技术演示，糟糕的流畅度和花样百出的“Bug”，让它远到不了实用化的程度。

平心而论，可以自由俯仰视角的《雷神之锤》在复杂度上比《毁灭战士》还是要高了一些

熟悉生成式AI的朋友可能知道，只要内容一长，不少AI都会变成健忘的“人工智障”。这本质上是因为生成式AI依靠大量训练数据制作“模型”，然后根据近期的画面和模型来“推测”后续画面。

对于现有的AI来说，这个“近期”的窗口都不太大。在AI版《雷神之锤2》里，AI记忆的画面窗口仅有0.9秒，根本无法实现电子游戏所需要的前后一致性。

同样也是考虑到潜在的负载，游戏的时长也进行了限制，游玩几分钟后，页面就会提示玩家当前进程已达上限，只能从头来过。

这个《雷神之锤2》别说“好玩”了，连“能玩”这个及格线都没有达到，也难怪一些网友吐槽：“在这个AI版本上浪费时间，还不如回头玩几十年前的Dos版”。

在AI技术诞生之后，关于要如何使用AI技术一直有着各种各样的讨论。其中，使用AI直接替代人类、输出最终成品一直是最受争议的方向。

而在微软自己针对AI项目的访谈中，也出现了令人哭笑不得的一幕。一个月前的一场对谈中，当微软游戏业务CEO菲尔·斯宾塞问及开发者对于AI的展望时，忍者理论开发者Dom Matthew开始疯狂“叠甲”，一边表示AI作为工具对于游戏开发潜在的优势，一边不忘使劲强调自家游戏在创作时并未直接使用AI输出，也并不打算使用AI直接输出内容。

不难看出，求生欲拉满的游戏开发者十分清楚玩家们的雷区在哪。

网友在视频下面评论到：Dom像是被人用枪指着一样

但此次由AI自行“重制”的《雷神之锤2》，毫无疑问又是“使用AI直接输出内容”，一脚踩到了众多网友和业内人士的雷区中。

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你要说微软对这个结果毫无预期，倒也未必。

尽管微软的AI网站Copilot Labs发表了诸如“仿佛是在传统引擎中游玩《雷神之锤2》一般”的溢美之词，但在微软的开发者博客中，他们对于自己放了个什么东西还是非常有数的。

AI版《雷神之锤2》的众多缺陷他们心知肚明，除去健忘这个老大难问题，像是和敌人的交互不正确、数值前后不统一、游戏时长有限等问题，也被开发者自己一一列举出来。

他们非常清楚这个版本根本玩不了，更别提什么“复刻原版游戏的乐趣”。开发者在博客中直言：“与其说是在玩游戏，更像是在玩这个‘模型’。”

某种意义上，这也是这个AI版《雷神之锤2》的初始目标：展示一下微软自家AI的“游戏理解”。

这个名为Muse AI的AI模型是微软旗下的众多产品之一。作为卖点，Muse AI能在输出游戏画面的同时，输出正确的手柄指令。也就是说，当Muse AI输出一段游戏角色向前跳跃的影像时，它也会输出“向前推动遥杆”和“按下跳跃键”的指令，就像是一名玩家在“脑补”游戏画面和操作那样。

为了实现这个目标，AI开发团队找到了微软旗下的忍者理论工作室，并利用他们的多人对战游戏《尖峰战队》的对战数据来对Muse AI进行训练。虽然从在线数上看，《尖峰战队》早已“凉凉”，但作为用户协议的一部分，所有玩家的对局都会上传到服务器保存，因此有着相当可观的对战视频可以用于AI训练。

《尖峰战队》的Steam版已经“鬼服”了

同时作为当年众多《守望先锋》追赶者之一，游戏中的角色能力众多，也有多种多样的立体机动能力，游戏的复杂度相当高。即使是一名普通玩家也需要一段时间来理解各种角色的特性和技能，对于思路异于常人的AI而言更是一个挑战。

在“喂食”了相当于七年的游戏时长、超过十亿的图片和指令用以训练后，Muse AI一定程度上理解了游戏。

虽然从团队放出的视频成果来看，果冻状的角色、抽象的动作和300x180的画面和10fps的帧数，很难感受到多少“游戏乐趣”。

但和《尖峰战队》的实机游玩仔细对比后，可以看出Muse AI不光搞清楚了“砍人”的基本交互，像是展开双翼进行飞行、攒满能量槽释放大招等进阶规则也还原得有模有样。

甚至除了能拿起手柄直接游玩之外，Muse AI还能兼职当一下“开发工具”。在一个视频中，我们看到微软的开发人员将一个油桶图片直接拽进了AI创作出的游戏窗口，这个图片马上就变成了可交互的物体，被角色一刀砍爆。

而在《尖峰战队》的训练基础上，AI团队进一步优化了流程。在《雷神之锤2》的AI版中，开发者只“投喂”了相当于六周游戏时长的内容，远少于之前的七年，还实现了更高的分辨率和帧数，算得上是进步明显。

Muse AI的确体现出了不少有趣的能力，但说一千道一万，以目前的水平对玩家和从业者来说都还是鸡肋。想要玩游戏的话，这个又卡又抽象的“果冻对战”显然不如直接打开Xbox，游戏的原生开发工具也能更快更稳定地完成开发和调试。微软AI团队的这番努力，让不少人感觉像是自我感动或是浪费资源。

不过，菲尔·斯宾塞的发言中透露，他对这个AI模型的“就业前景”还是十分期待的。

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在微软官方的访谈中，菲尔·斯宾塞提到，他认为在未来，Muse AI会在老游戏保留方面提供不小的帮助。“有很多经典老游戏游戏都依赖于特定的硬件，”斯宾塞说道，“随着这些硬件老化磨损和停产以及其他原因，想要玩到这些老游戏会越来越困难。”

这也算是他们自己的经验之谈，Xbox主机一直在向下兼容方面提供着不错的支持。截至目前，2155款Xbox 360游戏中，有632款可以在最新的Xbox Series上进行游玩。考虑到当年丰富的独占阵容的确极具吸引力，有些玩家甚至会为了回顾经典老游戏而特地买一台Xbox Series S。

但在2023年的声明中，微软提到“由于授权、法律和技术原因，我们已经达到了向下兼容的极限。”这不是单纯的客套话，比如恐怖游戏《心灵杀手》就在2017年因为音乐版权到期而下架商城，最后靠着微软发行方提供的版权协助，Remedy才能在2018年将其重新上架。

并不是所有游戏都会像《心灵杀手》这般好运，能得到足够的场外支援。有些游戏涉及到更多授权难题，或是在原开发商关门后未能妥善交接，就算微软有心下场也未必能解决。

IP授权游戏是此类问题的重灾区

众多游戏厂商的代码保管水平也比很多玩家预期的要“草台”很多，因代码丢失导致的开发问题并不少见，不少游戏在制作重制版时都遇到了类似的问题。

比如著名即时战略游戏《星际争霸》就有着戏剧性的经历，包含原代码的“母盘”在丢失后几经转手，最后被一位粉丝意外购得并归还给暴雪。

而经典科幻RPG《质量效应》在推出三部曲重置合集《质量效应 传奇版》时也缺少了一款小型DLC，原因是该部分的代码备份意外损坏，完全无法复原。

理论上说，开发者们可以尝试用自己的经验重新开发，或者利用反编译工具尝试还原部分代码。但对于商业游戏制作者来说，这投入的额外人力成本是否值得就是另一个问题了。

1997年的《银翼杀手》也因搬家而遗失源码，重制版开发者不得不逆向研究游戏

比如《质量效应》丢失的DLC预计需要6个月重新开发，由于DLC并不涉及主线剧情，因此生软和EA不出意外地放弃了“人为复原”的计划。

最终还是被mod制作者靠着“用爱发电”给移植了

谁也说不好在多年后，如今的经典游戏又会有多少因为各种原因而遭遇下架或是代码遗失的境况，而未来的平台又会遇到怎样的兼容性问题。

这种情况下，AI就有其价值了。它可以靠着互联网留存的游玩视频进行训练，并在不使用原代码和原生开发工具的情况下还原游戏，省去了开发者“暴力破解”的功夫。在理想情况下，的确有着相当的可能性和便利性。

当然，就像这个糟糕的AI《雷神之锤2》表现出来的那样，单靠AI模型自己发挥还是不够的。正如同微软AI项目名称“Copilot”所指，AI只能做个副驾驶打打辅助，真的掌舵人还得是开发者自己。

前文提到的忍者理论工作室首席Dom Matthew，在叠甲之余也说了不少十分通透的感想：“AI开发的关键，不是直接用它生成内容，而是让它将创意开发者们解放出来。它让我们能更快、更好地将脑中的创意具现化出来。”

只希望下次微软的AI团队端出成果的时候，能给玩家和开发者更多惊喜，而不是惊吓。