生成式 AI 在遊戲設計中的應用主要集中於幾個方面：內容生成、遊戲平衡性調整、NPC（非玩家角色）行為模擬以及遊戲設計的自動化

內容生成

生成式 AI 最直觀的應用是在遊戲內容的生成上。例如可以用來生成豐富的遊戲場景、複雜的地圖結構以及多樣化的角色外觀。以往遊戲中的這些內容會需要設計師花費大量時間創作，而生成式 AI 可以根據設計師提供的參數或範例，快速生成大量的內容。

如程式內容生成 (Procedural Content Generation, PCG) 技術結合生成式對抗網路或自回歸模型，能夠生成隨機且獨特的地形、迷宮和建築物。這樣的應用在 Sandbox Game，如《Minecraft》中尤為常見，這類遊戲依賴於廣闊而多變的世界來提升玩家的探索體驗。

遊戲平衡性調整

遊戲的平衡性對於玩家體驗至關重要。生成式 AI 可以通過模擬不同的遊戲場景來自動調整遊戲的難度和平衡性。這種技術能夠通過分析玩家的行為資料來調整遊戲的規則、敵人的難度、資源的分配等，從而創造出更具挑戰性但又不至於過於困難的遊戲體驗。

增強式學習 (Reinforcement Learning, RL) 在這方面展現出強大的應用潛力。通過讓 AI 模擬多種遊戲策略，遊戲開發者可以發現平衡性問題並自動優化遊戲規則。例如，在多人競技類遊戲中，生成式 AI 可以模擬不同玩家的對抗策略，並據此調整遊戲的平衡，使每個玩家都能夠在遊戲中找到適合自己的挑戰

NPC 行為模擬

NPC 的行為設計對於遊戲的沉浸感和真實感至關重要。生成式 AI 可以用來生成智慧且動態調整的 NPC 行為，使其能夠根據玩家的行動做出合理的反應。

例如，自然語言處理可以使 NPC 與玩家進行更自然的對話，而不僅僅是依賴預先設定的腳本。生成式 AI 還可以幫助設計出更加複雜的 NPC 互動系統，使其行為更加真實和不可預測。這種 NPC 行為模擬不僅提升了遊戲的沉浸感，還增加了遊戲的可玩性。

遊戲設計的自動化

生成式 AI 也開始影響遊戲設計的整體流程，自動化技術可以幫助開發者快速迭代設計原型，減少手動工作量。例如，生成式 AI 可以自動生成遊戲劇情分支、設計多結局系統，並且能夠根據玩家的選擇動態調整故事線的發展。

參考

• Aishwarya Oscar, Generative AI in Game Design: Procedural Content Generation and AI-Driven NPCs, https://medium.com/@aishwarya_62914/generative-ai-in-game-design-procedural-content-generation-and-ai-driven-npcs-d93dc15d39d9
• Ubisoft, How Ubisoft’s New Generative AI Prototype Changes the Narrative for NPCs, https://news.ubisoft.com/en-us/article/5qXdxhshJBXoanFZApdG3L/how-ubisofts-new-generative-ai-prototype-changes-the-narrative-for-npcs
• Oliver Carson, Generative AI Potential in Game Development, https://www.pubnub.com/blog/generative-ai-potential-in-game-development/