模仿游戏:感知生成内容如何影响玩家体验

荣誉提名
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)游戏用户体验与玩家行为游戏化设计(Gamification)游戏开发者与设计师HCI 研究员

文献标题

Playing the Imitation Game: How Perceived Generated Content Shapes Player Experience

出版信息

  • 主题领域: 玩家对AI和人工生成游戏内容的感知及其对游戏体验的影响。
  • 关键词: 生成式AI、程序化内容生成、玩家体验、图灵测试、感知偏差、游戏设计、人类特性、《超级马里奥兄弟》、《推箱子》、AI伦理。

背景与问题

  • 问题/挑战: 玩家通常无法可靠地区分AI生成和人工生成的游戏内容,但他们对创作者的感知会显著影响其游戏体验。现有研究主要关注技术上的不可区分性,却忽视了感知如何塑造玩家体验。
  • 意义: 随着生成式AI越来越多地融入游戏,理解感知偏差对于建立信任、提升娱乐性以及促进AI在创意产业中的广泛接受至关重要。
  • 动机与相关工作: 先前的研究探讨了游戏中的类似图灵测试以及媒体中AI生成内容的感知偏差。然而,对于玩家对内容创作者的信念如何影响其体验,尤其是在游戏中的影响,知之甚少。

解决方案

  • 提出的方法: 采用混合方法研究玩家如何感知和体验《超级马里奥兄弟》和《推箱子》中AI和人工生成的关卡。
  • 创新点:
    1. 证明玩家对关卡创作者的信念(而非实际创作者)对其体验有更强的影响。
    2. 识别玩家用来判断“人类特性”的主观且易出错的策略。
    3. 揭示玩家对程序化内容生成(PCG)和生成式AI的态度存在系统性差异。
    4. 提出细致的披露实践,以应对感知偏差并建立对AI生成内容的信任。
  • 流程与关键技术:
    • 进行图灵风格的分类任务,参与者判断关卡是由AI还是人类创建的。
    • 使用五个指标测量玩家体验:趣味性、挑战性、挫败感、惊喜感和设计质量。
    • 分析开放式回答以识别判断中的策略和偏差。
    • 使用李克特量表和主题分析比较玩家对PCG和生成式AI的态度。

结果

  • 具体发现:
    • 玩家仅在53%的试验中正确识别了真实创作者,接近随机水平。
    • 被认为是人工制作的关卡在趣味性(均值=3.72 vs. 2.92)和设计质量(均值=3.57 vs. 2.70)评分中更高,而被认为是AI生成的关卡在挫败感评分中更高(均值=3.60 vs. 2.84)。
    • 玩家对创作者的信念对评分的影响比实际创作者更大。
    • 玩家对生成式AI的态度比对PCG更为负面,主要担忧包括可靠性、伦理和原创性问题。
  • 相较基线的优势:
    • 扩展了先前的类似图灵测试,将创作者感知与游戏体验联系起来,而不仅仅关注可区分性。
    • 强调自发的、未引导的判断在塑造玩家体验中的作用。
  • 实验/评估:
    • 154名参与者评估了60个独特关卡(30个AI生成,30个人工创建),涵盖两款游戏。
    • 使用序数逻辑回归和主题分析对定量和定性数据进行分析。
  • 局限性与未来工作:
    • 仅限于两款2D瓷砖式游戏(《超级马里奥兄弟》和《推箱子》),可能无法推广到其他类型的游戏。
    • 使用单项李克特量表和简短的开放式回答,可能缺乏深度。
    • 观察性设计无法确定感知与体验之间的因果关系。
    • 未来工作可以探索其他游戏类型、更长的游戏时长,并招募有经验的游戏设计师。

总结

本研究探讨了玩家对AI和人工生成游戏关卡的感知如何影响其游戏体验。玩家无法可靠地区分AI和人工创建的关卡,但他们对创作者的信念显著影响了评分,其中被归因于人工制作的关卡被认为更有趣且更具美感。主题分析揭示了玩家判断“人类特性”的主观且常常矛盾的策略。玩家对生成式AI的态度比对程序化内容生成更为负面,主要担忧包括可靠性、伦理和原创性问题。研究结果强调了采用细致披露实践以应对感知偏差并促进对AI生成内容信任的必要性。

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DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3790473
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来源
CHI
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年份
2026
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奖项
荣誉提名
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作者
2 位作者
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研究子方向
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)、游戏用户体验与玩家行为、游戏化设计(Gamification)
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职业/产业
游戏开发者与设计师、HCI 研究员
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