游戏中的人工智能并不是什么新鲜事，但最近的人工智能进步提供了许多新的方法来增强游戏及其用户体验——即使游戏玩家自己并不特别喜欢它。
无论是在《最后的我们》中利用人工智能产生逼真的敌人行为和动作匹配，还是在EA Sports的《FC 2024》中用超逼真的动画更准确地描绘真实玩家的技能和战术，新的人工智能用例都在微妙地增强我们喜爱的大多数游戏系列。
它可能会从一些老手所说的“必要的邪恶”变成玩家和开发者都重视的功能。
因此，人工智能技术也将应用于Web 3.0游戏世界也就不足为奇了——也通常被称为“区块链”或“NFT游戏”
但是，它能以一种不试图在混乱的游戏体验上使用数字管道胶带的方式完成吗？
人工智能可以在Web 3.0游戏中发挥（支持）作用
与传统游戏行业相比，Web 3.0游戏还是个婴儿，与更广泛的加密货币行业一样，也经历了相当大的波动。
该行业在新冠肺炎疫情高峰期获得了显著的地位，当时许多人都在休无薪假，因为它引入了游戏对游戏机制——《Axie Infinity》等流行游戏独特地将怀旧游戏与游戏内NFT资产的所有权相结合。
为了复制“Axie”和其他一些游戏的成功，许多新的Web 3.0游戏项目开始启动。
然而，很快就清楚了，由于这样或那样的原因，这些项目中的大多数都会失败。
随着加密货币行业在2022年夏天的崩溃，Web 3.0游戏和NFT失去了大部分仅存的吸引力，甚至导致该领域最受欢迎的游戏也因联想而受损。
这导致了用户、价值和风险投资的稳步下降，迫使四分之三的游戏关闭。
没有牛市的掩护和宽松的资金，该行业的结构性缺陷和长期可持续性变得显而易见。
无论公平与否，对第一代Web 3.0游戏的批评都很严厉——它们很无聊，缺乏引人入胜的故事情节，过于关注游戏内经济，并采用了“付费取胜”机制。
Web 3.0游戏的主要关注点应该是纠正这种说法。
随着比特币稳定在6万美元以上，而更广泛的加密货币行业在崩溃近两年后继续复苏，许多游戏项目正转向人工智能，以获得加密货币爱好者、主流游戏玩家和风险投资家的兴趣和合法性。
与常规游戏一样，应在必要时使用人工智能来提高Web 3.0游戏的整体质量。
例如，使用人工智能增强与NPC（非玩家角色）的互动可以使游戏更加丰富、真实和动态——这是第一代Web 3.0游戏中严重缺乏的。
此外，人工智能可以创造性地用于监管游戏内经济、检测机器人、生成NFT等。
这些类型的用例可以向Web 3.0游戏的怀疑者表明，新一代的开发者和游戏有不同的优先级，从而使整个生态系统受益。
然而，这并不意味着Web 3.0游戏开发商应该将人工智能作为一种营销策略或噱头来获得关注，因为这类似于加密货币2021年牛市期间使用的肤浅策略，公司不断做出夸大和误导性的声明。
这些做法只会适得其反，引发许多嘲笑，并导致该行业被广泛剥夺合法性。
随着行业拥抱人工智能，游戏工作室和开发者决不能养成依赖人工智能炒作来吸引用户的旧习惯。
重写脚本
随着Web 3.0游戏试图修复其声誉，该行业必须认识到并纠正导致其受到广泛批评的错误和缺点。
即使对于采取适当措施解决行业缺陷的游戏工作室和游戏公司来说，重点也不能放在使用人工智能上。
就像早期的Web 3.0游戏过度关注代币发布和加密货币方面（如赌注和奖励）一样，炒作人工智能的使用或在不有益的地方使用人工智能会给玩家留下不好的印象。
一个更成熟的Web 3.0游戏环境为该行业提供了第二次机会，但这一次不能因为采用肤浅的策略来吸引更广泛的人口而浪费。
你不能用它来偷工减料。
重新定义这个行业并控制其叙事的唯一方法是打造更好的游戏，吸引主流玩家和加密货币爱好者。
这意味着在代币发布前优先考虑故事情节，将高质量的图形和音频置于经济机制之上，以及先进的物理引擎，而不是微不足道的人工智能集成。
同时，重要的是要平衡将导致更高质量游戏的因素与培养Web 3.0游戏更有前景的方面的需求——游戏内资产的所有权和互操作性、透明的游戏性、社区建设和用户参与开发。
幸运的是，该行业似乎正在采取不同的方法，解决其有缺陷的模式。
随着风险投资公司对Web 3.0游戏重新表现出兴趣，随着越来越多的游戏优先考虑游戏性，游戏代币的市值在3月份上涨了近25%，新方法似乎正在取得成效。
所有这一切都得到了更好的基础设施的进一步推动，这些基础设施以更多的区块链网络的形式提供给开发者。
虽然该行业似乎正朝着正确的方向发展，但它需要谨慎对待如何使用人工智能——最终吸引更多玩家使用Web 3.0的是开发有趣、高质量的游戏，这些游戏能够顺利、创造性地集成Web 3.0的最佳功能。
如果没有这一点，一款游戏使用多少人工智能并不重要，因为没有人会玩它。
Dmitry Bychkov是Exverse的游戏开发主管，专门从事虚幻引擎和网络编程。在他的整个职业生涯中，德米特里为Holmgard Games和Darkness Squad等知名公司的项目做出了贡献。
生成的图像：中途
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