用AI赋能创作者：对话Roblox Studio负责人Stef Corazza
摘要
在本期节目中，Roblox生成式AI负责人Stef Corazza分享了全球最大的游戏创作平台如何用AI彻底改变游戏开发。Roblox拥有7900万日活用户（月活达数亿），每年支付给创作者超过8亿美元，每天发布约90,000个新游戏体验——这是一个自成一体的创意经济。
Stef介绍了Roblox Studio中AI助理（Assistant）如何从2023年3月的代码辅助起步，发展到今天覆盖代码生成、自然语言游戏创建、材质生成、纹理生成和批量场景操作的完整AI创作伴侣。核心数据令人震惊：使用AI辅助的创作者代码产出增加180%，材质生成增加60%，游戏发布提升30%。更令人印象深刻的是，AI助理的周留存率远高于任何其他功能。
Stef还深入讨论了他对创作工具未来演变的愿景——从"提供精细控制"到"捕捉创作意图"的范式转变，Roblox的3D基础模型（3D Foundational Model）计划，以及神经渲染（Neural Rendering）如何让游戏实时风格化成为可能。贯穿始终的是一个深刻的社区哲学："AI是你的洗碗机"——不是取代你的才能，而是帮你做你不愿做的苦活。
正文
Roblox：一个完整的技术栈与创意经济
Stef首先描绘了Roblox的独特定位："我们是地球上垂直整合度最高的公司之一——从裸金属CPU/GPU集群到创作工具，全栈拥有。但我们只在创作者赚钱时才赚钱——没有前期费用，工具免费，大量服务免费。"
Roblox的社区规模令人震撼：每天发布约90,000个新游戏体验，每月数百万创作者在平台上活跃。创作者平均年龄在25岁左右（比玩家群体略年长），其中约30-40%的实际编程，其余主要从事世界构建和艺术创作。
"有人靠这个买房子，有人成立了游戏工作室。有些工作室有100多人，有的获得VC融资。它本质上正在创造自己的创意经济——生态系统（Ecosystem）。"
这种全栈整合还有一个关键优势："我们能补贴AI——我们是为数不多的、为游戏开发提供完整AI辅助工具的免费公司之一。代码、材质、纹理、资产——全部对创作者免费。"
AI助理：从代码辅助到AI洗碗机
Stef的AI战略核心是一个根本性洞察：编程是游戏创作中最大的摩擦点。"很多人从玩家变成创作者，他们想创造点什么，开始构建世界——这比写代码更直观。写代码需要理解高级构造并将其应用到交互性中，这是一项更难掌握的技能。"
2023年3月，Roblox首先推出了代码辅助功能。到一年半后，助理已经演变为覆盖代码生成、自动补全、代码解释、调试、文档问答、材质生成、纹理生成和批量操作的完整套件。"你可以在手机上口述，系统就会生成世界、创建森林、生成你要对抗的Boss、添加所有游戏机制——全自动。"
核心理念是AI作为"洗碗机"——"没人想洗碗。我们真的专注于你不愿做的任务。"最受欢迎的功能是批量数据模型操作："我在一个开放世界中建了一片巨大的森林，有10万棵树。突然我想让这些树跟随季节——变成秋天的黄色。手动实现是巨大的工程量。助理可以用三行文字就完成：'选择除松树外的所有树，把叶子变成黄色。'"
这是Roblox Studio过去两年发布的所有AI功能中，社区评分最高、最受喜爱的功能。
可量化的生产力提升
Stef分享了严格的A/B测试数据：使用AI助理的创作者代码产出增加180%（与不使用助理的同类创作者对比），材质生成增加60%，游戏发布量提升30%——"发布游戏才是终极目标"。
更有说服力的是留存数据："使用助理的周留存率远高于我们推出过的任何其他功能，长期留存也有显著提升。日活用户数在有机增长，而且很稳定——我们没有任何营销，免费就是最好的营销。"
这些数据背后还有一个独特的社区治理模式："我们告诉社区：'给我们你的数据来训练AI，我们将打造最好的AI伴侣、最好的助理——然后这个助理免费回到Studio中，帮你创造更多。我们不是从你的数据上赚钱。'绝大多数创作者给予了授权。这就是为什么我们不仅有全球最大的数据集之一，还有最多模态的——代码、图像、3D资产、音频、视频，以及连接一切的交互性和使用分析。"
从控制到意图：创作工具的范式转变
Stef提出了游戏创作工具正在经历的根本性转变："过去30年的数字工具都是关于给用户提供更多精细控制——你去控制图像的单个像素的颜色。而现在我们正在从一个不同的方向迁徙：工具的成功取决于它能否捕捉用户的意图（Intent）。"
这带来了巨大的速度优势——"速度快了两个数量级"，但也面临挑战：对于想把大量时间投入的专业创作者，仍然需要那种精细控制。"挑战在于：如何打造一个既能迅速捕捉初始意图，又允许真正的高手以传统工具的控制水平进行迭代的工具？"
Stef提出了"渐进式信息披露"（Progressive Disclosure）的思路："不对每个用户都展示所有控制。只有那些想深入的人，我们才拉开帷幕。有时候就直说——这需要在Blender、Photoshop、Substance Painter里做，Studio不会变成什么都能做但什么都做不好的地方。"
3D基础模型：Roblox的"世界模型"
Roblox已宣布正在开发3D基础模型（3D Foundational Model），并计划开源。"目标是通过多模态输入实现场景和世界的数字合成。"但Stef强调，这不仅仅是世界创建——"我们的目标是教AI学会游戏开发。"
三层递进：首先是3D世界创建；然后是交互性——"门能打开，车能跑"；最终层是交互式游戏体验——"我们能看到哪些游戏获得更多关注、哪些关卡玩得更多，所以AI不只是生成你要求的任何东西——如果有选择，它会选择更有趣的。"
Roblox的物理引擎在这里提供了巨大优势："如果你有一个完整的3D场景，就可以以强得多的方式锚定空间和时间的连贯性。2D数据的根本问题是遮挡——如果人物面部转向后转回，没有3D数据就变成了不同的人。只有在3D数据上训练，才能克服这个问题。"
游戏体验的未来：个性化与神经渲染
Stef展望了AI将如何改变游戏体验本身。第一步是NPC（非玩家角色）接入LLM，然后是"受限创造力"——比如在造船游戏里，世界由开发者定义，但你可以用AI创造自己的竞速赛车。"用AI赋能这些体验，让你创造自己的赛车、飞机——基于你的创造，你在游戏中获得优势。你不是在彻底改变游戏本身——这就是'受限创造力'。"
最大的基础设施挑战不是延迟，而是内容审核。"安全和文明是我们第一位的产品。一旦你让用户可以创造任何东西，门槛就变高了。我们打开了潘多拉魔盒，但我们也必须建立护栏。"在Stef看来，游戏开发商几十年积累的"让游戏变得有趣"的能力才是更核心的挑战。
关于神经渲染（Neural Rendering），Stef有一个清晰的愿景："五年后，所有游戏都将用这种方式构建——至少高端手机可以运行。通过文本描述和参考图像，在实时中重新风格化你的游戏。几何体保持一致，物理碰撞体不变，但视觉效果可以完全不同——可以是照片级真实感。你可以添加一个生成式渲染通道，作为最终效果处理——就像游戏中通常的Bloom效果一样。"
他甚至暗示了一个更激进的未来："如果游戏开发者允许，为什么不让玩家选择渲染风格？你可以在任何你想要的风格中玩游戏——其他人看到不同视觉效果，但游戏物理和玩法仍然完全一致。"
Stef的创业之路
Stef的职业生涯始于斯坦福大学，他在计算机视觉和机器学习交叉领域研究人体运动测量。"有两个市场：生物医学和动画。"他最终选择了动画空间，创立了Mixamo（2008年），开发了基于视频的动作捕捉和角色动画创建方案，后被Adobe收购（2015年）。
在Adobe的7年里，他帮助构建了完整的3D产品组合。但生成式AI让他"迫不及待"——"当Roblox联系我的时候，我真正意识到生成式AI在游戏领域的巨大潜力，尤其是在Roblox这个拥有海量数据的平台上——每年有1500万个体验被游玩，这是这朵花真正绽放的地方。"