游戏公司在偷偷用 AI 顶替编剧吗？聊聊这种“渐进式替换”的潜规则

最近在社交平台 Bluesky 上看到一个挺有意思的爆料，一名参与开发《Rideshare Simulator》的前主笔公开吐槽，称自己在项目期间实际上被 ChatGPT 给顶替了，甚至连游戏里乘客的配音全部采用了 AI 生成。有趣的是，Saber 的 CEO Matthew Karch 随后迅速出面辟谣，坚称公司和开发商 Unigine 根本没有用 AI 替换任何一名编剧。

这种“员工说被换了，老板说没换”的打脸戏码，在现在的游戏圈几乎成了常态。很多工作室在 Steam 页面上死撑着一个“纯手工打造”的形象，因为他们深知核心玩家群体对 AI 生成内容的排斥感依然很强。但从技术实操的角度来看，这种争议其实揭露了目前大多数公司在走的一条非常尴尬的“渐进式替换”路线。

大多数公司在面对 AI 浪潮时，不会在裁员后直接宣布“我们现在全面转向 AI”，而是采取一种温水煮青蛙的策略。这个过程通常分为三个阶段：第一阶段，让 AI 撰写初稿，编剧负责润色；第二阶段，管理层发现润色的工作量在持续降低，且 AI 生成的文本通过简单的 Prompt 调优就能达到及格线；第三阶段，直接砍掉人力成本，但在对外口径上依然坚持是“人类主导”。

以《Rideshare Simulator》这类模拟驾驶游戏为例，这类游戏的文本量其实极其庞大。为了营造真实的生活气息，需要填充海量的乘客随机对话。如果直接调用大模型来跑这些碎片化文本，不仅能极大地降低成本，还能在短时间内生成成千上万条不同版本的对话。但问题在于，如果这种替换是不透明的，很容易导致叙事逻辑出现断层——AI 极其擅长生成碎片化的对话，但很难在长线且严谨的叙事弧线中维持一致性。

目前这场争论的核心，其实在于管理层定义的“替换”和执行层感受到的“被取代”之间存在巨大的认知差。在 CEO 看来，只要大模型生成的文本能通过内部审核，且玩家在游玩时没有感知到明显的“AI 味”，这就是一次成功的“效率升级”；但在具体执行的编剧看来，自己的专业判断被一个基于 Token 预测的模型取代，这就是赤裸裸的岗位替换。

我认为，与其在公关上死撑说没用 AI，不如直接公开一套 AI 辅助创作的工作流。比如详细告知玩家：哪些随机对话是由 AI 生成并经由人类审核的，AI 是如何通过参数优化来提升文本多样性的。这样不仅能消除玩家被欺骗的负面感，反而能让工作室显得具有技术前瞻性。

现在的局面是，很多公司为了省钱，在不告知玩家的情况下将核心创作环节交给 AI，结果却在公关危机爆发时试图用传统的“否认法”来掩盖。这种做法在 AI 时代已经过时了，因为无论是文本的重复率，还是配音中细微的电音感，在资深玩家面前几乎是透明的。如果一个公司连承认使用 AI 的勇气都没有，那么它在产品质量上的诚意确实值得怀疑。