字節遊戲的AI試錯，這回試出了路

字節跳動旗下遊戲品牌朝夕光年近日發布《不問凡塵》第二支宣傳影片，這款標榜AI全流程製作的超寫實修仙互動產品，從去年10月立項到今年接連釋出兩支PV，開發週期不到一年。團隊江南工作室在接受專訪時指出，這背後不僅是技術的突破，更是團隊與AI模型共同成長的結果。《不問凡塵》是一款買斷制互動作品，幾乎所有場景、人物與戰鬥動畫都由Seedance等AI模型生成。總製作人昕玠透露，去年剛立項時AI影片模型生成的人物連基本人形都難以辨識，團隊只能像製作Flash動畫般一格格手動插入關鍵幀，再交由模型串連。直到今年春節Seedance 2.

0正式發布，模型才跨越所謂「恐怖谷」，開始理解人物表演，製作效率才迎來質的飛躍。即便工具持續進步，成功率依然低得驚人。昕玠表示，團隊的抽卡成功率一度只有2％，為了製作一段15秒的片段，每次可能只能抽出5秒可用的素材，而這5秒需要反覆生成20到100次；複雜鏡頭甚至得抽上百次，才能篩出3到5秒的內容。「工具雖然在進步，但你怎麼樣使用工具、做出更好的內容，一部分是等著工具進步，一部分還是人的勤奮和耐心。」昕玠強調。《不問凡塵》其實是江南工作室的第四款AI遊戲，前三款的命運堪稱一部濃縮的試錯史。第一款是老闆模擬器，玩家透過自然語言與員工對話進行經營管理。

團隊原本興奮於AI能理解非結構化數據，但實際體驗發現自然語言交互的負擔過重，玩家必須不斷打字才能獲得反饋，互動效率遠不如傳統遊戲的按鍵操作，最終決定放棄。團隊從中總結出原則：最好的產品應該是交互很輕、反饋卻很強烈。第二款穿書遊戲讓玩家培養角色並帶入不同故事世界，例如帶著林黛玉走進霍格華茲，AI甚至讓林黛玉用作詩取代唸咒，展現令人驚喜的湧現能力。然而AI的記憶出現瓶頸，角色經常「腦子亂碼」，打完世界盃再去面對三體艦隊入侵時，角色竟然想用足球陣型分析戰術。團隊花了一個多月嘗試修復，最終發現這是模型本身的能力邊界，靠工程化難以突破。

第三款我是大導演讓玩家培養明星、選角、改劇本、爭票房，並由AI生成電影預告片作為反饋。團隊認為玩法相當有趣，卻卡在運行成本過高，必須等影片模型的價格再降一至兩個數量級才有機會推進。不過在這個項目中，團隊意外發現：讓AI生成的真人在螢幕上隨著玩家選擇做出反應，本身就構成了一個最小的遊戲循環。那個瞬間讓團隊覺得「有點新時代引擎的感覺」，於是決定放下手邊項目，圍繞這個概念打造完整的遊戲——這就是《不問凡塵》的起點。團隊強調他們是「做遊戲的AI團隊」，而非「用AI的遊戲團隊」。

《不問凡塵》從立項第一天就以AI為核心驅動力，內部搭建了整合生圖、影片等多模態能力的平台，並逐步全面CLI化，導演只需告訴Agent想要的畫面，系統自動完成模型調用與銜接。同時團隊配備了導演組，專門負責戰鬥動畫、劇情感染力等難以透過提示詞解決的環節。初期曾考慮找外部導演合作，但發現對方對AI工具的熟練度有限，最終決定自行培訓成員、轉換思路。模型能力的躍升是效率轉捩點。Seedance從只能連結關鍵幀的工具，進化為能理解空間關係與人物表演的「副導演」。目前單次可生成15秒影片，即將推出的2.5版本更將提升到30秒。團隊坦言AI影片仍處於嬰兒時期，但已跨越恐怖谷，能配合創意產出不錯的作品。

即便如此，98％的失敗率仍是日常。團隊認為外界常誤解AI製作的差距來自提示詞，但其實從0到1或許可以靠提示詞，從1到100仍需大量的刻苦投入。立項時最大的賭注是對模型發展速度的判斷。團隊需要在demo與框架搭建完成後的六個月內進入量產，當時模型能否達到可用水準誰也說不準。團隊承認賭得有點厲害，部分成員最初也認為過於激進，但如今看來「賭對了」。團隊表示，管理層願意在這個方向持續投入，才能試出這樣的項目。《不問凡塵》計畫於2026年第三季在Steam平台以早期體驗形式首發約60％內容，之後持續更新至完整版本。團隊目前正處於量產階段，一邊鋪量一邊修復完成度。

對於能否帶動更多同類產品出現，團隊保持開放態度，認為市場夠大，良性競爭將促進人才與製作方式的成熟，整個行業的發展會讓一切變得更容易。團隊用一條線來比喻自己的定位：最左端是傳統電影，觀眾純粹觀賞一個寫實故事；最右端是傳統遊戲，玩家每分鐘進行大量操作與決策。《不問凡塵》位於中間偏右，不是單純好看的劇情，而是好玩的互動產品。真人實拍在渲染細膩情感上仍有優勢，但許多表演只有AI能大規模實現。AI正在影視與遊戲的交界創造全新可能。團隊相信，AI能大幅降低創作門檻，有朝一日讓拍電影與做遊戲也能像短影音一樣進入人人可創作的時代。

他們計畫在ChinaJoy期間舉辦線下活動，讓玩家用自己的照片透過AI進入遊戲世界體驗修仙情境。從老闆模擬器到不問凡塵，一路上的工具迭代、模型進化，以及那些看似笨拙的堅持，構成了一條試錯路徑。AI在變快，但勤奮與耐心從來沒有捷徑。