为什么说AI时代 应届生应聘游戏策划更困难了

作者：命运sniper

原文https://zhuanlan.​zhihu.​com/​p/​2102208943908974689

在本文开始，我想先抛一个暴论。

如果你是2027年准备应聘游戏策划的应届毕业生，并且没有深度参与过一款游戏的制作、优化和迭代，那么我会认为，这个方向你基本可以不用考虑了。

可能有朋友觉得我这是在危言耸听、夸大其词，但这确实是我这段时间在策划工作里高强度使用AI之后，非常真实的感受。

大家好，我是18线小策划命运sniper，本期《游志竟成》，我们聊聊AI对应届生应聘游戏策划的影响。

AI时代之前，应届生在干什么

在解释这个暴论之前，我们必须先回答一个更基本的问题：在AI时代之前，毕业生刚入行当游戏策划时，究竟是在干什么？

如果你在这个行业实习过，或者通过其他方式打听过一些信息，应该就会知道，应届毕业生最常担任的是“执行策划”

顾名思义，执行策划的主要工作是执行，而与执行对应的，其实是设计。

很多朋友会觉得，一个游戏策划一定会参与游戏设计。但在过去很长一段时间里，毕业生、实习生在项目组里最常干的事，一定是执行，最典型的例子就是配表。

一个游戏有很多关卡，每个关卡里有各种各样的怪物和敌人，每只怪物有自己的血量、等级、掉落。这些配置工作都需要策划来完成。正因为这类工作量足够大、门槛又足够低，才会有「执行策划」这样一个岗位，专门来做这些在我们今天看来比较枯燥、也没有太多创造性的工作。

但问题在于：这类工作，AI干得往往比应届生好得多，这体现在3个方面。

第一点：学习成本

哪怕只是干执行策划，上岗之前也要经过一段比较繁琐的培训。因为现在的游戏项目都很复杂，仅仅是一个任务的配置，就要求你熟悉任务表的结构，知道任务条件的判断逻辑原理和Debug方法。

一个真人要完成配置工作，必须要花相当一段时间学习整个配置流程和相关机制，才能完成一件我们看起来简单、没有创造性的工作，往往学习过程就要一两周，还得有老人教。而AI在学习这种流程高度固定、规范非常明确的东西上是非常快的，还能直接看相关的程序源码，不但学习速度快，学习结果还非常准确。要知道，即使是教你配置的老策划，也不一定知道最新版的配置原理

实际上，现在的游戏项目里那些纯粹的表格类配置工作，已经几乎100%由AI完成了，如果还在靠人，原因一定是项目屎山太多。

第二点：信息检索能力

执行策划还经常干另一件事：反拆一个已有的游戏。

这件事对项目组是有价值的，毕竟不是所有人都玩过所有游戏，当需要设计新内容时，先看看“前人”都是怎么做的，对后续设计自然很有帮助；同时对新人来说，这也是一个非常有效的、提升自己设计能力的方法。

但在信息收集这方面，AI同样比真人更强。如果是刚出的新游戏，因为公开资料不多，必须靠人亲自玩，AI在目前阶段还没有办法真正去体验。但如果反拆的对象是已经被研究得比较成熟的游戏品类，情况就完全不同。

假设我现在要做一个新的MOBA玩法，需要去了解《王者荣耀》《英雄联盟》《DOTA》这些产品在英雄升级、经济系统等模块的大致框架与具体数值，那么用AI来收集和分析相关数据，AI比真人快得多。

第三点：做demo

新人经常干的第三件事，是实现一些和项目本身关联不那么紧密的demo。

因为新人刚来，对整个项目不太熟悉，但项目又往往需要验证一些比较新的、有创造性的玩法。于是就让新人在脱离项目原有代码的前提下，用一个纯粹的、干净的demo去研究和验证新玩法。

这既能让新人真正产出东西，也能让他在这个过程中学到游戏设计的相关知识

但AI在这方面做得一样更好。现在让AI去写一个H5游戏，效率已经非常高，很多活动类的玩法已经完全不需要真人开发。这种规模的玩法，与其交给新人练手，不如直接交给AI。

所以我们能看到：以上三个新人策划最常见的入门路径——配表、反拆、做demo，都完完全全被AI比下去了。

那么自然会产生一个问题：如果我现在要招一个新的策划，我会预期他进入项目组之后干什么？我又该用什么方式，去区分两个应聘者谁的能力更强？

在以前，面试官看简历，会关注这个应聘者有没有相关的游戏demo制作经历，有没有写过游戏拆解报告；面试问答中，也会询问应聘者对于游戏的理解。

但现在有了AI之后，面试官很难判断：对方简历里的demo，究竟是他自己做的，还是他用AI做的？如果是用AI做的，他自己的参与占比到底有多少？

同样，他在面试里表现出的对游戏的理解，是真的自己玩、自己总结出来的，还是利用AI收集了网上大量玩家的分析，最后汇总成了一个自己对游戏的理解？

所以在招聘过程中，面试官对能力的评价标准，也发生了很大程度的变化。

未来应聘的评价标准

就我个人而言，我认为在未来，应届毕业生应聘游戏策划这个岗位，最核心的能力差异会落在两条上：

第一，在干活上，能不能熟练地使用AI。

第二，在能力上，能不能对游戏设计的好坏做出判断，并且提出有价值的改进方法。

第一条：使用AI的熟练度

很多朋友会觉得，用AI就是用，像用搜索引擎一样，直接敲自己想要的东西就行。这件事看起来简单，似乎也看不出什么差异。

但我观察到的实际情况是：不同人使用AI的熟练度，差异非常之大。

原因在于，当一个人把AI真正融进自己的工作流之后，他的工作方式和思考方式都会产生明显变化。

这种变化不只停留在操作层面，更是一种工作习惯的迁移。比如更习惯把一件事拆成可以并行的几份、同时推进多条线，而不是一件事从头做到尾再开下一件，还有很多其他的例子，以后可以单独做一期展开聊。

考虑到未来游戏行业内AI的普及程度，我认为「AI用得熟不熟」的重要性，已经类似于过去几年里「游戏引擎用得熟不熟」。

以前，一个对游戏引擎很熟练的毕业生，在应聘中是可以获得加分的。那么在未来，一个AI使用熟练的应届生，同样可以获得加分。因为这意味着他入职之后，能够更快适应项目的AI工作流，更快加入内容生产，而不是需要花一段时间去适应和学习。

第二条：判断力

在过去，应聘中比较常见的一种能力判定标准，是问毕业生一个问题：你最喜欢的游戏是什么？你认为这个游戏有哪些做得好的地方，哪些做得差的地方？

通过这种提问，能够判断应聘者对于游戏的理解是否深刻，以及他的思维方式是玩家思维，还是策划思维。

但是，随着AI在游戏分析这件事上变得越来越熟练，一个尴尬的事实是：AI生成的游戏分析报告，别说是应届生，很多工作了两三年的在职策划写得也不如它。

所以，纯粹的分析能力，已经不能说明应聘者对游戏的理解和设计能力强还是弱了。

这时，判断应聘者能力的依据，就会从「分析」落到「实践」上。更确切地说，是落到那些AI无法替人完成、也无法替人做出判断的事情上。

举个例子。AI可以分析出一个游戏哪里做得不好，并给出若干种改进方案。这些方案从理性角度看都有其合理性——否则AI也不会把它们作为备选给出。但实际上，这些答案之间是有优劣之分的。

那么，谁能从这些答案里挑出真正好的那一个？谁能给出选择这个答案的原因？这将成为证明一个应聘者设计能力的关键指标。

为什么这件事很难？因为要想从多个看起来都合理的选项中选出真正正确的那个，需要你自己对游戏设计有比较深刻的认知，知道不同选项之间的核心差异是什么。

这种差异不是停留在表面的「公说公有理，婆说婆有理」，而是要能够深刻地点出：每个选项所改善的问题，本质到底是什么；游戏真正面临的问题，本质又是什么。

这样说可能会显得比较虚，但事实就是如此——策划的能力本来就很难被直观地表达出来。这恰恰是设计工作中，AI目前还无法替代的部分。

因为并不存在一个放之四海而皆准的策划设计方法论。它需要策划本人根据自己的经验，对游戏、对世界、对人性的认知，在不同的环境下做出不同的选择。

为什么必须做过游戏

现在，我们回到最开始的那个暴论：为什么我会认为，没有深度参与过游戏的制作、优化和迭代，就不用考虑游戏策划这个岗位了？

因为前面说的这两条关键指标，恰恰都是在深度参与游戏制作和优化的过程中，才能掌握的。

如果你深度参与过一款比较复杂的游戏的制作，你一定会在这个过程中用AI去完成很多复杂的工作。这个过程锻炼的是你和AI打交道的能力——包括使用对应的软件、和AI沟通的技巧、给AI分配工作的方法，以及判断AI给出的东西哪些能信、哪些必须追问。

同时，因为你参与了游戏的优化和迭代，你对「什么是好、什么是坏、什么看起来正确但落地之后会出问题」会有更加深刻的认识。而这些认识，正是你回答「公说公有理、婆说婆有理」这个问题时的关键依据。

更进一步说，如果你真的亲手执行过游戏的优化，并且观察到优化之后游戏的实际表现，和你优化之前对结果的想象之间存在差距——那么你对这个问题的认知，会再深一层。

这种认知，是任何分析报告、任何AI生成的总结都给不了你的。它只能你自己从亲身经历的「做出来、看结果、发现不对、再改」这个循环里总结出来。

所以，如果你是一名正在准备应聘游戏策划岗位的同学，我的建议是：从现在开始，立刻用AI去参与游戏的制作。

可以是自己独立完成一个游戏，也可以是几个人合伙去实现一个比较复杂的游戏；如果你在实习，那就利用实习的资源，参与实习项目的制作和优化。

在当前AI能力的加持下，无论是自己独立完成一个游戏demo，还是在项目组里深度参与内容的制作，都已经不是一件遥不可及的事情。

过去，项目组可能会因为担心个人能力不足，而不太愿意让实习生、应届生直接接触游戏内容的生产。但现在有了AI之后，尤其是对于一个AI管线已经比较成熟的项目组来说，这些顾虑已经不太成问题了。

所以，如果你有这样的机会，一定要努力地去用AI参与制作，而不是像以前一样，把工作停留在分析、总结和脑洞上。