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出處：CHI 2024

1. 一段話總結

本研究通過對來自 Reddit 和 Facebook 群組的 3,091 條獨立游戲開發者的在線帖子和評論進行定性分析，探討了他們對生成式 AI在游戲開發中多方面作用的認知與設想。研究發現，生成式 AI 為獨立開發者帶來了聚焦成本效益、助力創意生成、提升行業參與度、充當協作伙伴等機遇，但也存在職業發展、創造力、知識產權和個人投入等風險。基于此，研究提出了三項設計原則，以促進生成式 AI 支持獨立游戲開發，而非替代人類創作者。

2. 核心研究背景與動機

研究對象：獨立游戲開發者（不依附于大型游戲公司 / 發行商，追求創新傳統游戲生產模式）

研究意義：生成式 AI 改變游戲行業，但獨立開發者因資源有限、注重創意與文化價值，面臨獨特挑戰，需深入研究其對生成式 AI 的認知

3. 研究方法及流程

數據收集：分析 2022 年 8 月至 2024 年 1 月期間，來自 Reddit（如 r/gamedevs、r/indiegames）和 Facebook 群組（如 Indie Game Devs）的 3,091 條在線帖子和評論，關鍵詞包括 “AI”“generative AI”“ChatGPT” 等

分析方法：采用主題分析法，通過熟悉數據、生成代碼、提煉主題、撰寫報告四步驟展開

4. 主要發現

生成式 AI 的機遇

提升成本效益（9.7%）：簡化開發流程、降低成本，幫助小團隊與大公司競爭，讓開發者聚焦創意環節。

助力創意生成（7.9%）：提供創意起點，加速開發進程，放大開發者的藝術愿景，尤其對有一定基礎的開發者效果顯著。

增強行業包容性（6.2%）：降低技術與技能門檻，讓更多人參與獨立游戲開發，緩解新手的入門恐懼。

充當協作伙伴（8.4%）：為 solo 或小團隊提供即時反饋、技術支持，甚至情感陪伴，緩解孤獨感與壓力。

生成式 AI 的風險

職業發展風險（9.3%）：替代小型藝術家、配音演員等崗位，壓縮就業機會，可能改變行業勞動力結構。

創造力風險（10.1%）：生成內容同質化，難以維持風格一致性，缺乏全新創意，可能削弱游戲獨特性。

知識產權風險（12.5%）：AI 生成內容可能涉及版權侵權，且缺乏法律保護，易被抄襲，引發法律糾紛。

個人投入風險（8.8%）：訓練 AI 滿足特定需求耗時費力，可能增加工作量，反而拖慢開發進度。

開發者對未來 AI 的核心訴求

人機協作模式：AI 輔助人類創作（如生成初稿），人類主導優化，平衡效率與創造力。

個性化模型：基于開發者自身作品訓練 AI，保障風格統一，減少版權問題。

適配技能分層：為新手提供詳細指導，為專家提供高效工具，降低學習與使用成本。

5. 設計原則

定制化 AI 模型：根據開發者技能水平和藝術偏好調整輸出，如編碼指導復雜度、藝術風格匹配

支持人機協作：促進 AI 與開發者、藝術家協作，同時輔助人類間溝通（如：匹配合作者、可視化創意）

兼具工具與社交屬性：除功能性支持外，提供情感陪伴，緩解獨立開發者孤獨感

6. 思維導圖