摘要：目前，生成式人工智能正在对中技能岗位发起冲击。近日，微软宣布将在全球范围内裁减员工，其原因正是人工智能的应用。国际劳工组织于20日发布的报告也显示，随着生成式人工智能能力的持续扩展，媒体、软件开发和金融等工作岗位也将面临被替代的风险。实际上，除了高度数字化的行
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导语：
目前，生成式人工智能正在对中技能岗位发起冲击。近日，微软宣布将在全球范围内裁减员工，其原因正是人工智能的应用。国际劳工组织于20日发布的报告也显示，随着生成式人工智能能力的持续扩展，媒体、软件开发和金融等工作岗位也将面临被替代的风险。实际上，除了高度数字化的行业，一些此前被视为“仅人工”的创造性行业、生产环节也因AI工具的迭代与渗透，出现不同程度的“AI焦虑”。
IPP副研究员李婷通过对游戏产业的调研后发现，AI不断嵌入多个业务环节，将加速了AI使用能力主导下的竞争和人员筛选。她认为，从更广的范围来看，垂直领域的需求将不断催生出不同类型的AI工具，这些AI工具组合会逐渐形成大大小小的分工合作网络，进而实现对个体和组织的替代。
A公司是一家聚焦海外市场的休闲游戏公司，团队规模在30人左右。目前，该公司正在全面运用AI技术降本增效。在这个过程中，已经有不少人主动或被动离职。笔者希望通过讲述这家游戏公司的实践，为读者还原一个人类被AI替代的微观场景。
AI焦虑，AI扩散
数字化是AI运用的前提。游戏行业数字化程度高，与AI的亲和性强。在 ChatGPT出现以前，很多头部公司已经在特定场景开始运用AI，比如在设计游戏角色时使用AI技术，以及在开发人机对战模式中运用类AI技术。
然而，传统的AI依赖规则和专用模型，需针对每个任务单独设计算法，开发周期长、成本高，且泛化能力弱，只有少数头部企业能够实现。
以笔者调研的A公司为例。2021年，该公司曾尝试在游戏关卡项目中运用AI对抗技术实现关卡自动生成。然而，仅仅是为了这一项工作，就需训练一整套系统并开发专有模型，测试周期至少3个月以上，成本高昂。再加上其只能用于单一环节，降本增效的效果十分有限。A公司经过综合评估后很快便放弃了该方案，转而回归传统的人工关卡编辑。
AI生成式游戏内容应用到游戏的剧情、关卡、角色等内容的设计上，普及率已超50%。图源：新华社
ChatGPT出现之后，大模型可以通过“预训练+微调”的模式，将海量数据转化为通用能力，实现“开箱即用”。用户使用AI的成本大大降低，而且效率也得到了显著提升。
在A公司所处的游戏出海行业，ChatGPT的问世让几乎每一个公司都产生了“AI焦虑”。A公司自然也不例外，开始在各种业务场景中使用AI。该公司的业务架构主要由研发、产品策划、美术、增长运营等岗位组成，部分工作如翻译、剧本等则采取外包的形式。
其中，文字类工作最早引入AI工具。
由于A公司是出海企业，最早应用AI工具的是翻译业务。此前，A公司找国内的翻译公司，每年需要花费15–20万元人民币；使用AI工具后，A公司每年的翻译成本只需不到100美金。
随后是剧本创作。公司原本有两人专职做剧情策划。由于产品面向欧美市场，这两个岗位的员工不仅要有剧本创作的基本能力，还需具备英文叙述能力以及剧情把控能力。因此，公司专门招聘了一位美国人和一位有海外留学背景的中国人。两名专职人员每月薪资合计高达数万元。但如今，借助AI技术，同等工作的成本可大幅压缩至不到100美金。
5月20日，腾讯发布混元游戏视觉生成平台。这是依托混元大模型打造的首个工业级AIGC游戏内容生产引擎，大幅优化了游戏资产生成与游戏制作流程。图源：新华社
此后，A公司逐步拓展AI应用至客服与聊天系统、游戏基础策划方案以及信息调研等业务领域，各环节的工作效率均有明显提升。
在文字类工具之后，“文生图”或“图生图”的AI技术也得到广泛运用。
在美术部门，AI工具主要用于图标、UI和原画。运用AI工具之后，整体成本减少了40%，员工工作效率提升2倍以上。美术部门由10人裁减至6人，整体效率反而大大提升。尽管这类AI工具多采用开源模式，但实际使用门槛其实不低，涉及设备部署、模型训练等环节。不过，从最终带来的效益来看，这笔投入性价比颇高，总体成本也仍在可接受范围内。
接下来，在视频制作领域，AI工具主要用于广告素材及游戏视频的效果与质量优化。原先，这类工作流程复杂、成本高昂。如今借助AI，可以快速完成相关制作，单个视频的制作成本也从上千元降至10元。
在程序方面，因为技术难度大、数据需求高、内容不可控、兼容适配更加复杂，AI工具的使用目前还存在困难。已有的工具大多只能帮助解决部分技术上的难题，尚无法实现自动编码，带来的效率提升比较有限。但从未来趋势看，程序相关的工作也会因为AI的使用而获得效率上的显著提升，部分人也会因此被替代。预计到2026年，将有50%的开发工作由AI完成，程序员主要承担审核和测试等工作。
最新一期《自然》杂志报告了一个可协助电子游戏设计师迭代设计游戏的生成式人工智能（AI）工具。图源：《自然》杂志
不同AI工具的组合使用，进一步推动了AI的扩散。以美工的文生图为例，一开始要实现文生图，需要大量提示词，这对专业知识要求高。专业知识还原为提示词的能力几乎决定了文生图的质量。如果提示词不准确，后期就需要花大量的功夫来调试结果。而调试成本过高，就可能导致AI工具被弃用。但随着更多类型的AI工具被生产出来，有些工具能根据需求直接生成符合要求的提示词，再将其用于文生图类专业的AI工具中，就能够解决上述问题。
技术发展过程中，垂直领域的需求不断催生出不同类型AI工具，这些AI工具的各种组合逐渐形成大大小小的分工合作网络，实现对个体和组织的替代。
面对AI冲击，抗争还是适应？
对于A公司而言，AI的使用已成为生存前提。国内外同行都在充分利用AI来实现降本增效，如果不用，就势必会被淘汰。
在这一大趋势下，企业员工也只能接受AI，只是不同人在认知和能力层面存在差异。那些拒绝使用AI的人最先被淘汰。之所以有部分人会排斥AI，一方面是担心AI会取代他们的工作，另一方面则是习惯于现有的工作方式，认为学习AI太繁琐、难度大，不愿意投入时间和精力。
从表面上看，这体现的是认知问题，但实质上反映的却是能力问题。在缺乏统一技术教育的情况下，信息渠道高度分散，个体对于技术的感知呈现出高度分化的特点，进一步扩大了人与人之间的差距。并不是每一个人都能认识到AI发展的刚性趋势。此外，一些企业也未能完全跟上AI应用的浪潮，无形中也给了那些拒绝AI的人以“退路”。
从技术应用的角度看，没有技术背景的人使用AI的难度更高，时间成本也更大，而往往就是这类人最容易对AI产生排斥情绪。
由于生成式人工智能理论上能实现多种任务的自动化，文职类工作面临的风险最为显著。图源：新华社
随着AI深度嵌入业务，对员工AI使用能力的培育变得愈发刚性，加速了AI使用能力主导竞争和人员筛选的进程。
在A公司，有人就主动提出离职。主要原因是：其他同事使用AI后工作效率大大提升，自己跟不上，手上的活越来越多，很多项目卡在自己这个环节，导致自己压力越来越大，最终难以承受。事实上，即使这类员工不主动辞职，公司也很可能将其辞退。可见，在公司内部，一个环节的AI化，会倒逼同一链条上其他环节的AI利用进程。换句话说，一个组织内某些人使用AI，其他人也不得不使用AI。
这一点在美工环节也有所体现。美工包括原画设计、3D场景制作、特效制作、3D角色制作等。其中，原画设计最早引入AI，这一环节运用成熟之后，其他环节也不得不提升AI的使用效率，否则整体生产就会在某一个环节阻滞，影响整体进度。
由此看来，技术带来某个环节效率的显著提升，也会推动着业务全链条和全环节的AI化。这将加剧AI能力竞争，并加速AI对人类的替代。
那些业务能力强且积极使用AI的人，也在加速AI替代人类的进程。业务能力强的人往往掌握更多的 “know-how” 知识和经验，这些知识与经验一旦被用于赋能AI，就可能复制出多个“高效员工”。这也意味着，即使某人积极使用AI，但只要业务水平不足，也有可能被替代。更不用说那些缺乏持续学习能力、无法及时更新业务知识的人，这类人注定更难保住工作岗位。
或许会消失的休闲游戏
AI技术浪潮正裹挟着每一个从业者，将其卷入技术替代人类的进程中。对A公司而言，随着AI技术持续迭代与成熟，游戏制作各环节的人力需求会进一步减少。
但颇具吊诡意味的是，从更长远的视角看，游戏行业本身就可能会出现大幅萎缩——至少对于休闲游戏而言便是如此。这是因为，当越来越多的人被AI替代，许多人不再需要每天忙于工作，或者需要人类从事的工作会越来越少，这就导致，在工作缝隙里用于解压、摸鱼和打发时间的休闲游戏，可能会丧失其存在的意义。
对于游戏行业从业者而言，他们并不一定愿意看到这一幕。但是在AI快速扩散的趋势下，每一个人都别无选择——他们只能作为AI扩散的推手，一起奔赴那个未知，且令人有些许惧怕的未来。
IPP公共关系与传播中心
排版 | 周浩锴
审校 | 刘 深
终审 | 刘金程
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来源：IPP评论