如果你是一位遊戲開發者，看到Podcast能夠交由AI生成後，你可能也會想說AI能不能協助你遊戲劇本的創作，當然，遊戲劇本的複雜程度絕對是沒辦法全權交給AI生成的，劇本的細節和整合還是得交給遊戲劇本的設計者做主導。在遊戲劇本設計中，AI 的引入為分支故事與開放結局帶來全新的可能性。傳統上要設計多條分支路線、每個分支的劇情細節與結局，往往需要編劇大量構思、手動撰寫並維護一致性。而現代的大型語言模型（如 GPT 類別模型）能從提示 (prompt) 演化出故事段落、角色對話、轉折選擇，甚至不同結局的文本版本，讓劇本創作變得更具動態性與效率。
一種做法是透過「元提示分支法」（meta-prompting）：從一條主線劇本出發，在每個關鍵決策點，向 AI 提示「如果做選擇 A／B／C，可能會發生什麼後續事件？」系統便能生成多條可選劇情分支。這樣的策略在 “WHAT-IF: Exploring Branching Narratives by Meta-Prompting Large Language Models” 中被提出，允許從線性敘事出發，創造多種分支路線並將其結構保存為圖形結構以便管理。
更進一步是 程序化人工敘事 (Procedural Artificial Narrative) 的方法，例如 PANGeA 框架，就將遊戲設計者提供的高階意圖與規則，與 AI 模型協作生成故事內容、NPC 互動與世界變化。它不僅生成劇情線，也能因應玩家自由輸入進行即時互動，並使用驗證機制將 AI 回應與遊戲主敘事保持對齊。
在實務工具層面，許多遊戲開發平台已經開始提供「劇本輔助」或「分支可視化」模組。舉例來說，Inworld 的 Script Assist 可以在編劇過程中就自動從 AI 建議對話線與後續選項，並讓開發者快速插入新的分支節點。
AI 劇本生成也有成功案例與現成應用，比如 AI Dungeon 就是利用語言模型動態生成玩家輸入後的敘事與選項，讓每一局遊戲都具高度非線性與自由度。
當然，用 AI 生成劇本也有挑戰：

• 一致性與邏輯性：AI 有時會生成前後矛盾的情節，需要人為校正。

• 主題與風格掌控：若未在提示中嚴格規範，AI 可能跑偏風格或主題。

• 資源與成本：頻繁呼叫大型模型可能有成本與效能限制。

總之，AI 在分支故事與開放結局劇本中的應用，讓劇本設計更具彈性與可擴展性，也能降低手動重複勞動的負擔。未來若能在一致性、風格控制與性能效率上持續改善，AI 劇本生成有機會成為互動敘事設計的重要工具。