大語言模型對單機游戲交互性與情感構建的影響與策略分析

0引言

單機游戲作為電子游戲領域的關鍵構成部分，自誕生后就在技術革新與玩法創新上不斷邁進，單機游戲的歷史變遷呈現出數字娛樂技術的巨大跨越。玩家對沉浸式體驗和高度互動性的需求不斷增加，他們期望在游戲里獲得更豐富的情感體驗。因此，當今的單機游戲開發更注重在特定世界觀和故事框架內精心打造故事背景和自動化的角色互動。

生成式人工智能技術（AIGC）的迅猛進步使大語言模型（LargeLanguageModels，LLM）在游戲產業中展現出了前所未有的創新能力。單機游戲一般安裝在用戶個人設備上，將大語言模型部署到本地，因此增強玩家和虛擬世界的互動以及情感聯結十分可行。在以往的非聯網游戲中，玩家和角色的交流大多受預設腳本或者有限狀態機FSMs的限制，故事走向和NPC反應缺少靈活性，無法精準匹配每個用戶的行動模式。當前，如何運用科技手段強化虛擬人物的表現力、拓寬敘事空間、打造更有吸引力的情感旅程，成為單機游戲開發急需解決的關鍵課題。而以大語言模型為基礎的智能文本生成工具的應用，則為這類問題提供了有效的應對辦法。

在2023年舉辦的全球游戲開發者大會上，AI技術再度成為焦點。一些游戲公司將AI應用到NPC上，為玩家提供了全新的游戲體驗。事實上，游戲史上早已出現具有部分自主能力的智能體案例，如《生物》中擁有心理和生理狀態的Norns精靈、《黑與白》中有學習能力的精靈，以及《模擬人生》中借助人工生命技術創建的個性化精靈等。這些智能體增強了游戲的可玩性，不過在這些游戲中，AI技術僅作為預設游戲邏輯的一部分存在，NPC算法本質上仍是遵循固定規則的“聰明”程序。近些年，越來越多學者和開發者覺得NPC應當擁有更高的自主性和智能，能與虛擬世界自主交互，還可以借助各種學習算法適應環境，這類NPC被稱作自治NPC[1]。不過，要在游戲中創造出堪比玩家角色的高度自主角色，目前仍是游戲開發領域最具挑戰性的課題之一。

1大語言模型的技術背景與特性

在自然語言處理NLP這個領域中，深度學習之后的大語言模型LLM占據著相當關鍵的位置，這些模型主要依靠統計分析以及機器學習技術，預測序列里的下一個詞匯或者生成符合上下文意思的文本。近年來，以生成式預訓練轉換器GPT為代表的大規模語言模型，成為推動人工智能發展的關鍵力量。

大語言模型的關鍵要點在于打造自然語言序列的概率分布模型，借助對大量文本數據的分析，該模型可領會語法結構、上下文關聯以及語義特性，生成有邏輯連貫性的文本。當神經網絡技術引入之后，基于循環神經網絡RNNs以及長短時記憶網絡LSTM的方法逐漸替代傳統的建模方法，成為主流。不過這些方法在處理速度以及復雜上下文理解方面依舊存在一定的局限性。

2018年，Transformer架構的引入成為語言模型發展進程中的一個關鍵轉折點，此架構是基于自注意力機制構建的，其有效化解了前文提到的模型在處理長距離依賴方面所面臨的難題，為大語言模型發展奠定了根基。之后OpenAI推出的GPT系列以及Google研發的BERT成為行業標準，有力推動了大語言模型的深度優化，使其得到廣泛應用。

2大語言模型對單機游戲交互性的影響

在單機游戲中，互動性是增強玩家沉浸感與參與感的核心關鍵要素，傳統的互動設計盡管給予了玩家一定程度的選擇自由，然而在面對動態變化時卻呈現出局限性，對玩家與虛擬世界的深入互動造成了限制，大語言模型即LLM的應用則為這一領域帶來了全新變化。借助自然語言處理技術以及靈活的回應機制，LLM的運作會提升游戲的互動性與情感聯系。

傳統對話系統一般依靠預設腳本，這在一定程度上對玩家的表達自由以及互動深度造成了限制。基于大語言模型的動態對話技術可依照當下情境實時生成對話內容，使角色之間的互動變得更加靈活與真實，借助對玩家輸入內容的分析，LLM可對NPC的語言風格和情感色彩作出調整，促使對話更契合現實交流模式。另外，在虛擬世界構建以及玩家行為引導方面，環境描述與文本提示的即時生成具有重要意義，傳統文本依靠人工編寫，缺少針對玩家行為以及當前游戲狀態的靈活調整。而大語言模型的引人則改變了這一狀況，即時生成場景描述、任務提示成為現實，增強了游戲世界的細節感，也強化了玩家的沉浸體驗。例如，角色扮演游戲中，每個角色都有獨特的背景設定與對話風格，豐富了游戲的世界觀，激發了玩家的探索興趣。另外，在LLM配置下運行的任務系統可依據玩家選擇自動生成契合其興趣的任務目標與獎勵，相較于傳統的“選擇樹”或“對話分支”，語言模型打破了這些限制，在開放世界游戲類型中，玩家提出的問題會促使LLM立刻生成與大世界相關的任務或線索，而不再受限于開發者事先規劃的路徑。

3大語言模型對社交情感構建的影響

研究顯示，社交焦慮是網絡游戲過度使用的關鍵誘因之一，擁有社交焦慮特質的個體大多時候對現實社交有回避趨向，雖說他們內心期望構建積極社交形象，然而卻因自我效能感欠缺而出現持續性焦慮。這種情況下，網絡游戲依靠其匿名特性和非同步互動特點，可有效減輕社交壓力，更容易受到高社交焦慮群體的喜愛[2]。相比而言，傳統單機游戲因玩法機制的限制難以達成深度社交互動，不過引入大語言模型技術為虛擬角色賦能，可提升游戲內人機交互質量。這種技術創新能彌補單機游戲社交功能的不足，為那些具有社交焦慮且喜愛單機游戲的玩家群體提供了關鍵的情感補償途徑。

根據“普羅透斯效應”理論，可以明白網絡游戲里用戶情感的形成機制，經過精心設計的情節與角色塑造可讓玩家全身心投入游戲之中，并且與虛擬人物構建起深厚的情感聯系[3]。虛擬角色情感的動態呈現，是游戲情感構建的關鍵所在，LLM可實時對虛擬角色的情感反應作出調整，讓角色更加生動、逼真，從而提升虛擬角色情感表達層次，為玩家帶來更好的沉浸體驗。例如，當玩家克服挑戰的時候，NPC借助大語言模型可給出真誠的贊美，又或者在劇情出現轉折時呈現出驚訝、悲傷等情緒。相較于傳統游戲里固定的情感反饋方式，LLM會提供更為靈活多樣的情感表現，使玩家與游戲角色形成更深層次的情感聯結。

LLM的運行還可以模擬現實世界里的人際交往模式，心理學研究顯示，情感回應可增強個體的社會支持感，這種互動機制會幫助玩家從情感方面認同虛擬角色的真實性，這不僅能優化玩家與傳統NPC角色之間的交流體驗，并且在一定程度上代替了玩家在現實生活中的社交需求。在虛擬環境中，玩家幾乎忽略這些互動發生在虛擬空間中，虛擬社交環境為玩家提供了較強的安全感，降低了現實社交可能遭遇的尷尬、沖突或是被拒風險。這種更具個性化且有一定深度的對話，為玩家營造出接近現實社會交往的體驗。電子游戲借助參與及完成任務，可幫助人們提升記憶力、空間認知能力以及解決問題的技巧。作為一種社交平臺，電子游戲推動了人們之間的互動，促進了團隊合作與跨文化理解，并且游戲中的虛擬世界與角色扮演為人們提供了表達自我的空間，可探索自我、建立自信，還可以有效應對壓力。數字空間中的互動為那些缺乏面對面社交機會的人提供了情感慰藉，給予了他們情緒宣泄的途徑。

雖然大語言模型在契合社交需求方面表現出較大潛力，但其依舊無法完全取代真實的人際交往，實際社交囊括了復雜的情感交流、非言語信息的傳達以及長期關系的構建，這些都是當下語言模型難以全面重現的。過度依賴虛擬社交環境，可能對玩家現實社交技能的發展產生影響，甚至引發“沉迷”現象。雪莉·特克爾指出，游戲對人類交互和自我認知會產生一定影響，她提出游戲給予“第二自我”的觀念，幫助個體探索和呈現自我，但也改變了現實中的社交互動。她還指出，技術產生的聯系大多時候缺少深度，沒有面對面互動那樣深刻，設計游戲時，要平衡虛擬社交和現實社交，激勵玩家在實際生活中增加面對面互動。周大鳴等學者認為網絡游戲活動有“數字世界”與“現實世界”的雙重特性，是這兩個世界相互融合所產生的結果，受到這兩個世界的作用，也會反過來對這兩個世界施加影響[4]。彭凱平等學者指出，鑒于虛擬世界與現實世界的對稱性，玩家在虛擬世界中的行為態度一般會延伸到現實生活中，間接改善其社交行為[5]

4目前面臨的挑戰與應對策略

在單機游戲中部署大型語言模型，雖然能夠在一定程度上革新交互體驗，不過依然面臨技術與設計兩方面的挑戰，需要借助系統性策略來達成創新與穩定之間的平衡。

4.1技術限制：實時性與生成質量

LLM對于高算力的需求和本地硬件性能之間存在著較為突出的矛盾，在如開放世界這類復雜場景里，頻繁調用模型容易引發延遲狀況，破壞沉浸感，生成的內容有可能偏離游戲世界觀，出現角色背景矛盾或者文化元素誤用等情況，造成敘事斷裂。騰訊云的陳亮曾表示，NPC的行為需要嚴格符合預先設定，防正因“預期思維偏差”而引發玩家的不適。

4.2設計難點：自由度與可控性的博弈

過度依靠大語言模型的動態生成，可能會削弱玩家對于敘事的掌控感。玩家一方面渴望進行開放性探索，另一方面又需要明確的引導，如關鍵任務提示。然而模型生成的冗余或者模糊信息，容易引發玩家的挫敗感，而且大語言模型隱含的文化、算法偏見，可能會涉及敏感議題，需要規避全球發行過程中的倫理風險。

4.3應對策略：分層優化與動態約束

（1）邊緣計算與分層邏輯：借助任務分級來動態分配算力，其中核心劇情借助高精度模型生成細膩的敘事內容，而次要場景則運用輕量模型以降低成本，參考《黑暗之魂》的敘事分層設計，以此平衡性能與體驗方面的關系。

（2）文化適配與內容過濾：構建多級審核機制依據文化適應理論，主模型生成內容之后，輔助模型開展倫理審查工作，并結合規則引擎修正存在的邏輯矛盾。

（3）強化學習與情景規劃：引入人類反饋強化學習這一方法，促使語言模型不斷優化輸出邏輯與情感一致性，核心劇情運用強約束生成方式，如預設敘事錨點等手段，而次要分支則給予模型一定自由發揮空間，這種“生成一約束”框架已經在實驗性游戲AIDungeon只能夠驗證了其可行性，借助對比學習的方式降低劇情偏差率。

5結語

本文深入分析了大語言模型引入單機游戲的理論框架與實踐路徑，隨著技術持續進步，未來單機游戲或許會更具吸引力，為玩家帶來更具個性化且情感化的交互體驗。在情感溝通與虛擬角色真實感方面，大語言模型必然會在其中扮演日益關鍵的角色，為玩家帶來更深刻的虛擬世界體驗。隨著技術不斷進步以及游戲設計理念的深入發展，要明白游戲并不是“日常”或“真實”生活的簡單映照，而是有著獨特的運行規則和敘事邏輯。即便如此，游戲還是不可避免會受到現實模仿與變形的影響，社會文化與游戲文化相互融合，在游戲場域構建起一種獨特的生產文化環境，期望未來AI在游戲中的應用能推動其邁向更智能、互動且情感化的新時代。

參考文獻：

[1］黃向陽，彭巖，張樹東，等.一個基于情景演算的自主非玩家角色模型研究[J」.電子學報，2010，38（5）：1221-1225.

[2]楚嘯原，龍杰，雷靂.社交焦慮與網絡游戲過度使用：自我補償動機的中介作用和外傾性的調節作用［J］.心理科學，2020，43（4）：943-949.

[3」卞玉龍，周超，高峰強.普羅透斯效應：虛擬世界研究的新視角[J].心理科學，2014，37（1）：232-239.

［4］周大鳴，彭宏潔．“虛構世界”與“轉化”：從玩耍、玩具到網絡游戲的國外研究綜述[J」.廣西民族大學學報（哲學社會科學版），2024，46（3）：111-120.

[5]彭凱平，劉鈺，曹春梅，等．虛擬社會心理學：現實，探索及意義［J].心理科學進展，2011，19（7）：933-943.