摘 要：随着互动叙事浪潮的兴起，游戏逐渐成为互动叙事实践的竞技场。作为一款智能化的纯文字冒险游戏，AI Dungeon采用OpenAI发布的语言预测模型GPT-2、GPT-3和来自冒险类互动小说生产社区choose your story.com的训练文本，创建了高度自由的开放性叙事结构。它首次展现了玩家与NPC用自然语言交流的可能性，并初步拥有了模拟人物性格的能力;它自动生成的文本具有更完整的逻辑和更仿真的情感;而它采用的半监督学习模型则可大大节省游戏开发的人力成本。尽管对AI Dungeon的游戏性仍存在争议，但它对人工智能的创新应用依然值得关注。
关键词：AI Dungeon 人工智能 互动叙事 数字出版
随着人工智能技术、动作捕捉技术与软件开发水平的进步，互动叙事产品形态日趋多元。从早期的超文本小说、文字冒险游戏，发展至添加了更多元素的交互纪录片、互动电影、电子游戏，[1]互动叙事产品越来越成为大众娱乐产业的重要组成部分。在众多媒介中，电子游戏无疑是互动叙事实践的最佳场域，其中不乏《生命线》（Lifeline）、《底特律：变人》（Detroit： Become Human）等可读性与可玩性兼备的佳作。这是因为电子游戏能够实现文字、声音、影像等多种叙事符号的完美融合，为读者传递最佳的视觉效果与沉浸感。
作为互动叙事发展初期诞生的产品形态，文字冒险游戏又被称为电子小说或互动小说（Interactive Fiction，IF），其作为游戏的最大亮点是对故事的承载和表达能力。最早的文字冒险游戏《巨洞冒险》（Colossal Cave Adventure）①诞生于1976年，设计灵感来自桌面角色扮演游戏②《龙与地下城》（Dragon and Dungeon，DND）。这种全新的交互设计在当时的游戏领域引起广泛关注，并出现了不少模仿之作。1987年，《巨洞冒险》资深玩家罗贝妲·威廉斯（Roberta Williams）、肯·威廉斯（Ken Williams）夫妇共同开发了世界上第一款有图像的冒险游戏《谜之屋》（Mystery House），一经推出便大受欢迎，并对日式文字冒险游戏的发展产生了深远影响。[2]此后，冒险游戏不再局限于单纯的文字描述，不断加强在视觉和听觉方面的呈现效果，并融合动作、策略、卡牌等多种玩法。最终，以《古墓丽影》（Tomb Raider）为代表的动作冒险游戏逐渐成为美式冒险游戏的中坚力量，而推理类和恋爱类冒险游戏则在日本、中国的游戏市场中展现出旺盛的生命力，出现了诸如《命运之夜》（Fate/ stay night）、《迷雾之夏》（The Vigilant Villa）等代表性作品。相较之下，AI Dungeon（见图1）更像是原始版文字冒险游戏，与读者的交互方式只有文本的输入与输出，其创始团队则是名不见经传的研究人员，也几乎没有宣传推广措施。但是，在第二版上线的6周内，AI Dungeon便获得100多万用户，并产生了约600万个故事。[3]目前，它的用户规模已突破150万，[4]平均月营收约1.5万美元;[5]其所在公司更被数字出版资讯平台“数字图书世界”（Digital Book World，DBW）列入2020年度“最佳新兴出版公司/技术”候选名单。[6]
一、AI Dungeon概况
AI Dungeon是尼克·沃尔顿（Nick Walton）在一次“黑客马拉松”（hackathon）中突发奇想的产物。当时他还在杨百翰大学（Brigham Young University）的深度学习实验室工作，研究方向主要是自动驾驶技术。他一直深为《龙与地下城》中玩家所拥有的高自由度而着迷。那么，能不能利用人工智能技术来设计一款类似的冒险游戏呢？这个想法很快成为现实。AI Dungeon 1（亦称AI Dungeon Classic）于2019年5月上线。它采用最小GPT-2模型（Generative Pre-Training，即生成式预训练），玩家只能在由人工智能生成的有限的交互动作列表中进行选择，最终形成的故事连贯性也较差。与以往的互动叙事产品相比，AI Dungeon 1的表现形式并无多大突破，在叙事设计上甚至比大多数作品更加粗糙。2019年11月，人工智能研发公司OpenAI发布完整版GPT-2模型，其参数从初期1.26亿个增长到15亿个。这意味着AI Dungeon做出针对性反馈的准确性将大大提高。1个月后，应用了全新机器学习模型的AI Dungeon 2上线。它的训练文本主要来自冒险类互动小说生产社区choose your story.com。[7]这使得新版本能够更好地把握目前冒险故事的流行趋势。一开始，AI Dungeon 2以开源形式发布于谷歌云端服务器Colab上，玩家只有下载5GB的模型后才能試玩游戏。但是，这个充满实验性的作品以爆炸般的速度吸引了大批玩家，其强制性下载所产生的带宽费用在几天内便超过2万美元。[8]沃尔顿不得不因此暂时封存游戏。
这次事件后，沃尔顿意识到AI Dungeon所拥有的商业潜力，于是成立一家初创公司Latitude，由团队中的其他成员负责公司长期战略规划，他则担任首席技术官一职。此后，AI Dungeon 2陆续发布了更为方便的网页版和移动端游戏，并在著名的众筹网站Patreon上推出会员服务来维持公司长期运转，这也是公司目前主要的营收来源。AI Dungeon将会员分为银、金、铂3档，每月依次须交会员费4.99美元、9.99美元、29.99美元。用户在支付会员费后即可解锁相应专属服务，如语音旁白解说、自定义场景和角色，甚至创建非游戏内容。在稳定的资金支持下，AI Dungeon 2的基本功能日渐丰富，陆续上线了多人游戏模式、交流社区、用户生成内容（user generated content，UGC）以及个人故事库等，而这些也进一步延长了游戏寿命。2020年7月，开发人员引入OpenAI最新发布的GPT-3模型。该模型支持的参数达到了1750亿个，其学习能力与维持故事连贯性的能力都远超GPT-2。这个全新版本被称为AI Dungeon Dragon，目前尚处于测试阶段，仅对会员开放。
二、技术赋能：完全开放的叙事结构
玩AI Dungeon的流程并不复杂。以网页版为例，玩家在注册并登录后便可开始选择游戏模式，如单人模式、多人模式或特色方案。在单人模式中，玩家首先需依次确定故事背景如“幻想”“世界末日”，人物形象如“公主”“幸存者”等。玩家可以对预先给定的故事背景和人物设定进行自由组合;付费玩家还可以自己创建背景和人物。在输入角色姓名后，AI Dungeon会自动生成故事开端和主线任务，玩家需要不断输入文本来续写故事，以完成主线任务并最终逃出地下城（如图2）。在每次输入文字后，AI Dungeon会在瞬间给出相应反馈文字，来阻止玩家快速通关。这听起来有点像枯燥的人-机版故事接龙，因此AI Dungeon添加了一些传统文字冒险游戏的小功能来优化体验：当玩家不知道输入什么文字时，可以从游戏提供的4个选项中选择;如对当前叙事支点的情节不满意时，玩家可不断点击“刷新”按钮来使游戏生成新的故事情节;玩家还可以回到上一个动作处重新输入文字，以更好地把握故事走向。而在多人模式中，发起游戏的玩家需要手动设置故事背景和人物，再以短代码或超链接形式邀请其他玩家加入。此外，付费玩家可将自定义的游戏故事发布于名为“特色场景”（Featured Scenarios）的游戏内置社区中（如图3）。其他玩家则可在点击“播放”按钮后，无需接受邀请直接体验该故事世界，并在下方留下评论以帮助创建者完善故事世界。
与常见互动叙事产品相比，AI Dungeon最大的特点在于完全开放的叙事结构。故事语法理论认为，可以把故事情节中的事件或状态切割成一个个节点;节点可按照故事环境、发生事件、反应、行为（解决）、结果的顺序依次串联起来，最终使故事呈现稳定的线性结构。[9]但是，由于互动元素的引入，叙事节点的次序、关联和组合方式不再固定，并且通常在交互过程中临时构成;[10]叙事结构因此变得更为复杂和多元。总的来看，目前大部分互动叙事作品采用类线性叙事结构和树状结构。前者是线性叙事结构的变形。玩家在故事推进过程中的所有行动都不会影响主线剧情的发展，叙事分支的指向大多殊途同归。后者则是大多数互动游戏采用的叙事结构，即单一视角下的多支线选择。开发者预先设计几条剧情线，玩家选择将会影响剧情走向，但故事也无法脱离预定结局。然而，AI Dungeon是完全开放的叙事世界。它没有特定开端，角色和故事背景均可由玩家自定义;叙事支点处不存在选择限制，支点间没有权重区别，也就没有预先设定的故事走向;虽然生成的故事总是以逃出地下城结束，但逃出地下城的方式并没有限制。也就是说，AI Dungeon的游戏时长与趣味性完全取决于玩家的想象力，而非开发人员的叙事设计。
GPT-2、GPT-3技术是这种高度自由的开放性叙事结构得以实现的关键。它们是由OpenAI发布的语言预测模型，基于2017年提出的Transformer模型而架构③，使用非监督预训练和监督式微调相结合的机器学习方式来处理语言理解任务。基本原理是根据句子的一部分预测下一个有可能出现的词汇及概率，然后自动生成下一个词汇，如此循环往复，直到形成一段完整文本。目前最常见的例子是输入法的智能联想功能。原始Transformer语言模型由编码器（encoder）和解码器（decoder）组成，而GPT-2和GPT-3是通过一套堆叠得尽可能多的Transformer解码器模块构建的;为了保证预测的准确率，需要用海量文本和算力来对其进行训练。在训练过程中，模型通常会学习更长的文本序列，并且一次处理多个词（token）。完整版GPT-2使用的是从网上爬取数据的名为“WebText”的40GB超大数据集。AI Dungeon 2在此基础上还额外增加了冒险类文本的训练。GPT-3的训练文本达到45TB，其自动生成的文本具有更完整的逻辑和更仿真的情感，因此可为AI Dungeon玩家提供更优质的阅读体验。由于GPT-2、GPT-3都采用半监督学习模型，因此大大节省了游戏开发的人力成本。
当然，最新版AI Dungeon仍無法在内容质量上与《底特律变人》等互动叙事佳作相媲美。首先，由于现有GPT模型无法保持长期的逻辑连贯，AI Dungeon 2至多只能根据玩家最近8次输入的文本给出反馈。因此，当游戏进程过长时，故事很难拥有完整而连续的世界观——即便玩家一开始便限定了故事背景。其次，一般而言富媒体互动叙事作品能够为读者提供多感官体验，并赋予其主动参与甚至操纵环境和对象的权力，因此读者在阅读时更容易混淆现实与虚拟的边界，从而进入沉浸状态。但受限于成本，AI Dungeon 2的叙事符号只有单一文字，没有音乐和音效，也没有能造成视觉冲击的动态影像，因此互动叙事作品本可具有的优点无法充分体现。最后，AI Dungeon 2仅可在开头用一段话来简单交代背景，无法通过图像、声音、关卡、人物等环境因素间接传递游戏内容和情感，因此玩家的代入感并不强，很难从“旁观者”视角转换为主动参与者身份。[11]
三、真实度VS游戏性：开放一定好吗？
尽管玩法上仍显粗糙，但不可否认AI Dungeon独特的叙事结构让一直热衷于打造更加开放、更逼近现实的游戏开发者看到了希望的曙光。游戏的魅力本就来源于玩家在其中所获得的“被赋权的感觉，源自于可以在世界中采取行动的能力，并且这种能力或倾向可以切实改变此一世界”[12]。当前，游戏玩家可操纵“身体”来完成奔跑、跳跃、攀爬、种植、畜牧、战斗等各种动作，也可以通过不同选择来影响故事走向。看起来，他们似乎已经成为游戏世界的主人。然而，还缺少了最关键一环，即通过与游戏世界里的“人”（非玩家角色， Non-Player Character，NPC）互动来“改变世界”。一般而言，NPC在游戏中充当玩家与游戏世界的介质，起着提供信息或者道具的作用，其与玩家的良性互动可有效提高故事可信度。但受限于人工智能的发展水平，现有NPC有时反而破坏了游戏的真实感：尽管NPC视觉逼真度不断提高，但其行为模式仍过于简单，往往沿着预定路径推进游戏;而由于NPC无法理解自然语言，玩家与之进行的对话通常是人为的、受限制的，只能在固定语句选项中进行选择。显然，NPC需要更加丰富的行为类型，并应能响应玩家的各种话题。[13]AI Dungeon首次展现了玩家与NPC用自然语言交流的可能性，并拥有了初步模拟人物性格的能力。可以设想，当GPT模型强大到可以模拟多个人物、自动生成的文本更符合人类表述和情感模式时，架构玩家与玩家、玩家与NPC、NPC与NPC之间完整的社交系统将不再是幻想，而游戏的真实程度也将因此得到极大提升。
然而，這种开放叙事结构也饱受争议。抛开人工智能伦理问题，仅从游戏性角度来看，如果每次选择都很重要，就意味着每次选择都没那么重要。因为很难在每一条叙事线上都创造足够大、足够多的波动，来使每一个分支故事都具备强大的戏剧张力。因此，在许多互动叙事作品中，用户选择的乐趣并不来自行为本身，而来自对相关信息的掌握量和选择后得到的差异化回馈。据此，柯瑞斯·克劳福德（Chris Crawford）曾提出应该赋予互动故事世界用户的能力：一是用户需要能够做出戏剧性的重大决策;二是呈现给用户的选择必须是经过权衡的;三是故事必须向用户提供足够多选择，但其中大部分选择的权重都应该相对较小;四是互动叙事不能只提供促成圆满结局的决定，必须允许用户做出可能导致各种结果的选择。[14]他认为只有这样，才能充分激发用户持续体验多种故事可能的积极性，而这与AI Dungeon的叙事结构可谓南辕北辙。另外，开放互动叙事的内容质量在很大程度上取决于玩家的艺术素养和逻辑能力，无疑变相拔高了作品进入门槛，缩小了受众范围。
问题根源在于互动与叙事之间似乎天然存在矛盾。互动叙事赋予读者做出叙事决策的权力，使原本属于作者的叙事权部分转移给了读者，由此产生的作品具备了不同于传统叙事的非线性结构，同时也引发了叙事性差、叙事难度增大等问题。而这些问题在作为互动叙事竞技场的游戏领域格外突出。部分游戏学研究者认为，游戏与叙事文本归属于完全不同的媒介。尽管游戏中也存在时间、角色、环境、事件等叙事元素，但因其更强调竞争、任务、动作、探索等游戏性元素，因此不能将传统叙事规则和经验完全移植到互动环境中来。面对质疑，叙事学研究者指出这种判断犯了将游戏整体视为一个叙事而存在的错。实际上，叙事只是游戏设计的一个层面。这派学者提出，可以将游戏理解为“一个可以提供跨媒体叙事功能的环境”;就像叙事在文学和电影两种不同媒介中的差异化表现，以计算机为载体的电子游戏也可以有自己独特的叙事特征。[15]游戏同样可以讲故事，只是叙事模式与传统线性叙事模式不同，由此产生多种叙事结构。正如媒介研究学者亨利·詹金斯（Jenkins Henry）所说：“如果游戏讲故事的话，那么它讲故事的模式不可能像其他叙事媒介一样，故事不是一个可以从一个媒介管道任意传送到另外一个的空泛的内容。”[16]
四、小结
大众对互动性、个性化内容的集体追求，使互动叙事越来越成为数字内容产业的风口。AI Dungeon利用GPT-2、GPT-3技术，为读者提供了一个完全开放的故事世界，使人机之间的自然语言交流成为现实，也为游戏设计师们打开了开放式叙事结构的大门，并因此赢得广泛关注和好评。实际上，它并不是唯一应用GPT-2的产品。AI Dungeon 1出现不久，与沃尔顿同为神经学博士的内森·惠特摩尔（Nathan Whitmore）开发了一款名为GPT-2 Adventure的游戏，其流程与AI Dungeon几乎一模一样，但它所生成的文本比后者更加机械，重复也更多;另外一家名为“Talk to Transformer”网站的人工智能可参照用户提供的文本示例自动完成故事，[17]但这种互动是一次性的，用户与人工智能之间无法通过长期交流来调整故事发展方向，因此其对叙事的控制权极其有限。最终，只有AI Dungeon顺利完成了从实验品到商品的转型。在文字冒险游戏之外，玩家还能通过它的自定义功能来进行其他活动，如和虚构的名人互动[18]、与心理学家交流[19]等。这是因为除冒险内容外，AI Dungeon的训练文本还包括大量的万维网内容如整个英语维基百科，因此其足以模仿任何已知的人物形象。尽管目前语言预测模型还不够完善，其游戏性也还存在争议，但AI Dungeon的开放性叙事结构颠覆了长久以来的游戏叙事设计理念，其对人工智能的创新运用依然存在可取之处。因此，其未来走向值得持续关注。
注? ? 释：
①《巨洞冒险》，由美国程序员威尔·克罗瑟（Will Crowther）研发。游戏只有单纯的文字描述，玩家的主要任务是找到一个传说中藏有大量宝藏和金子的洞穴并活着离开，其间可输入简单的指令来推进故事发展和切换视角，如“look”“take”“go left”等。
②桌上角色扮演游戏（Tabletop Role-playing game，TRPG），是当前常见的电脑角色扮演游戏（Computer Role-playing game，CRPG）的基础。玩家分为主持人和扮演者，主持人负责描述和维护游戏规则，扮演者通过各种方式来扮演和还原故事角色。
③2017年，谷歌在一篇论文《Attention is All You Need》中创造性地提出了一种注意力（Attention）机制，通过堆叠编码器和解码器来形成Transformer模型架构。与以往常用的RNN系列模型相比，Transformer模型可以更好地完成时间序列任务，现已广泛应用于神经语言程序学（Neuro-Linguistic Programming， NLP）领域。转引自：【NLP】Transformer模型原理详解[EB/OL].[2021-01-07]. https：//zhuanlan.zhihu.com/p/44121378.
参考文献：
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[3]Nick Walton.How we scaled AI Dungeon 2 to support over 1，000，000 users[EB/OL].[2020-09-26].https：//medium.com/@aidungeon/how-we-scaled-ai-dungeon-2-to-support-over-1-000-000-users-d207d5623de9.
[4]Hengtee Lim. Can AI Make Video Games？– How Nick Walton Created AI Dungeon[EB/OL].[2020-09-26].https：//lionbridge.ai/articles/can-ai-make-video-games-how-nick-walton-created-ai-dungeon/.
[5]Adi Robertson.The infinite text adventure AI Dungeon 2 is now easy to play online[EB/OL].[2020-09-26].https：//www.theverge.com/2019/12/30/21042942/ai-dungeon-nick-walton-openai-gpt2-text-adventure-game-web-version-launch.
[6]The 2020 DBW Awards[EB/OL].[2020-09-26].https：//www.digitalbookworld.com/the-dbw-awards.
[7]Jason Boog.How the Creator of AI Dungeon 2 Used GPT-2 To Create Neverending Adventure Games[EB/OL].[2020-09-28].https：//towardsdatascience.com/the-creator-of-ai-dungeon-2-shares-gpt-2-finetuning-advice-e5800df407c9.
[8]John Harris. Creating the ever-improvising text adventures of AI Dungeon 2[EB/OL].[2020-09-28].https：//www.gamasutra.com/view/news/356305/Creating_the_everimprovising_text_adventures_of_AI_Dungeon_2.php.
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（作者單位系武汉大学信息数字出版研究所;武汉大学信息管理学院出版科学系）
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