Begemann, Andrew & Hutson, James. (2024). Empirical insights into AI-assisted game development: A case study on the integration of generative AI tools in creative pipelines. Metaverse. 5. 2568. 10.54517/m.v5i2.2568.

Article ID: 2568
Vol 5, Issue 2, 2024
DOI: https://doi.org/10.54517/m.v5i2.2568
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這篇是2024年投稿在Metaverse(Met, eISSN: 2810-9791)的文章，主要在研究 generative AI (GAI)在遊戲產業的潛在危險及好處，剛好看到覺得蠻有趣的就整理了一下重點。

然後我讀這篇是用ChatDoc整理重點的。

1. 這篇文章大概在講什麼

這篇文章主要探討了生成人工智慧（Generative AI, GAI）對遊戲開發的影響，特別是在沃斯特波利坦理工學院的夏季創新計劃（Summer Innovation Program, SIP）中，早期專業人士對於GAI的看法和實際應用。研究強調了不同角色對GAI的看法差異，藝術家對使用GAI持有懷疑態度，並對其倫理問題表示擔憂；而程序員則較願意接受GAI，認為它在編程任務上有一定的幫助。該研究通過定性訪談和現場觀察，顯示出對GAI的看法存在分歧，並強調需要對其在遊戲開發行業中的作用進行更細緻的理解。總體來說，這項研究呼應了GAI作為工具的潛力，同時指出其在創意過程中可能帶來的挑戰和好處。

2. 做了那些實驗

在《探索生成人工智慧對遊戲開發的影響：來自麻省理工學院夏季創新計劃的早期專業人員的見解》這份文件中，所進行的實驗包括以下幾個方面：

1. 訪談：對2023年夏季創新計劃（SIP）的26名實習生進行了個別和團體訪談，這些訪談旨在了解他們對生成人工智慧（GAI）的看法和使用情況。這些受訪者大多數樂意分享他們對GAI的想法和擔憂。

2. 參與觀察：研究小組獲得了在SIP的現場工作場所以及計劃組織的遊戲展示或專業網絡活動中的參與觀察許可，以收集有關實習生的日常活動和團隊討論的資料。

3. 數據分析：使用主題編碼技術對訪談和現場記錄進行了質性數據分析，並根據主題對訪談記錄中的相關引用進行了分類。

這些實驗的目的是深入探討GAI在遊戲開發流程中的應用及其對藝術創作和編程過程的影響。研究發現不同職位的實習生對GAI的接受度和應用方式有所不同，例如，程序員對GAI的接受程度較高，而藝術家則表現出更大的抵觸情緒。

3. 訪談主要針對什麼

訪談主要針對SIP（Summer Innovation Program）實習生對生成式人工智能（Generative AI，簡稱GAI）的感知和應用。研究重點包括他們在遊戲開發過程中如何看待和使用GAI，特別關注技術的潛在優勢與風險，以及其對創意過程的影響。此外，訪談也探討了實習生對GAI在產業中的角色、工作的未來、職業機會等主題的看法.

4. 幫我整理訪談的問題

根據文檔內容，訪談的問題主要集中在以下幾個方面，具體如下：

1. 關於GAI在遊戲開發中的主流假設

• 主要問題：在遊戲開發中，有哪些主導的關於GAI的假設？

2. SIP實習生對GAI的一般看法

• 主要問題：SIP實習生對GAI的看法如何？例如，對行業、遊戲開發工作、工作機會、未來職業和遊戲開發教育的影響等。

3. GAI的實際使用情況

• 主要問題：GAI在實踐中是如何被使用的？。

4. GAI工具在創作過程中的角色

• 主要問題：在實習生的創作過程中，GAI工具的出現情況如何？將GAI融入開發工作流的情境是什麼樣的？。

這些問題旨在探討實習生對GAI的看法及其在遊戲開發中的應用，並對創作過程中面臨的挑戰進行深入分析。

5. 訪問對象是怎麼挑選的

根據文件的內容，訪問對象是通過選擇在麻省大學伍斯特（Worcester Polytechnic Institute）的夏季創新計劃（Summer Innovation Program, SIP）中的實習生進行挑選的。具體來說，研究團隊共訪問了2023年SIP的26名實習生，其中所有人參加了小組訪談，並且9人還參加了個別訪談。這些實習生的選擇是基於他們在遊戲開發、音樂製作、哲學等各種教育和經驗背景的多樣性，這為研究提供了豐富的觀點和經驗分享。

6. 用了什麼研究方法

在這份文檔中，研究方法主要包括以下幾個方面：

1. 訪談：研究團隊對SIP的參與者進行了質性訪談，這是收集數據的主要方式。這些訪談包括個別訪談和團體訪談，並獲得了WPI機構審查委員會的批准和受訪者的知情同意。

2. 參與觀察：研究人員也被允許在SIP的現場工作地點進行參與觀察，這包括日常工作活動和任何遊戲展示或專業網絡活動。這些現場錄音和參與觀察的筆記提供了對訪談數據的分析支持[2a]。

3. 主題編碼：對收集的質性數據進行了主題編碼，訪談記錄中的相關引述被按照主題進行分類[2b]。

這些方法的組合使得研究團隊能夠深入了解遊戲開發者對生成AI（GAI）的看法、反應和使用方式。

7. 最後的結論是什麼

最後的結論是，這項研究指出生成式人工智慧（GAI）在遊戲開發領域的影響仍需進一步調查。透過對在Worcester Polytechnic Institute的夏季創新計畫(SIP)參與者的訪談，研究發現大部分受訪者對GAI持有懷疑態度，尤其是藝術家，他們對於GAI的使用表達了明顯的抵制情緒，並且對於道德問題非常敏感。雖然程序員相對較願意接受GAI，並在某種程度上找到使用它的方式，但總體來說，受訪者對GAI的廣泛應用持保留態度，並且更希望GAI作為補充工具來幫助他們的工作，而不是取代他們的創作過程。

未來的研究應該著重於如何在職業發展計畫中具體應用GAI，以及對遊戲開發工作流程造成的影響。