虽然我对这位饱受赞誉的"导演式制作人"——同时也是传闻中让团队精疲力尽的苛责管理者——的作品态度时有反复，但对他目前在Ghost Story Games开发的新作《犹大》确实愈发感兴趣。该作核心概念是：你被困在由计算机管理的殖民飞船"五月花号"上的社会体系中。作为标题人物"犹大"，你成功挣脱了人工智能精心维护的现状，决心掀起一场革命。我们在2022年曾称之为"太空版《生化奇兵：无限》"，但列文表示本作将比他参与的任何《生化奇兵》作品都更具开放性，更强调角色对玩家长期行为的记忆与反应。
这段信息来自gamesindustry.biz的最新专访，内容还包含列文对生成式人工智能的矛盾态度，对当今3A级游戏预算是否健康的否定看法，以及关于"选择与互动的力量"、"玩家书写自身故事的重要性"等老生常谈的颂词。最后这部分让我恍如回到2003年——那时我正为Eurogamer.net撰写人生第一篇读者评论，痴迷于有朝一日能发现"游戏界的《公民凯恩》"。

我毫不怀疑列文的诚意，但类似"没有比我们这个媒介更需要用户参与的媒体"的论调现在只会让我烦躁不已。这些话语让我想撰文论述：游戏中那些被吹捧的所谓选择，大多不过是枯燥的重复劳作或空洞的姿态，它们压制了那些更静谧优雅的诠释行为——而后者正是书籍电影等"愚蠢的非互动艺术"的体验精髓，毕竟它们可不会让你按键指挥角色说话。
不过我不会展开论述：你们是来看《犹大》情报的。访谈透露了更多关于本作叙事设计的具体细节——列文承认开发周期确实漫长。耗时原因之一在于：他希望每个重要NPC都能维系极其缜密的恩怨记忆。
"我们在《犹大》中采用的方法，核心在于对玩家行为的识别与响应。"列文告诉网站，"光是让角色长期观察玩家行为并做出评论——'嘿，你当时看到这个就做了那个，接着又如此这般，这很有趣因为导致了某种结果'——这类机制我们正在实现。"
"本质上就是观察玩家行为，然后编写能对各种情况做出反应的角色台词。这是项浩大工程，因为你必须穷举玩家的所有可能行为，再为不同角色撰写符合角色特质的自然反应。"
列文极力避免"随机数生成器"式的突兀任务指派。正如他反复强调的："当角色开始追踪事件链条——比如'你先做了A又做了B，导致C发生，而我很生气因为C引发了D'——这才是叙事真正有趣之处。"

列文承诺最终的成果将是支持多重路径达成目标的作品。"故事存在关键节点，但不同玩家抵达这些节点的路径将大相径庭。"他解释道，"不同玩家到达的场所也会截然不同。"
听起来"五月花号"本身将比《生化奇兵》的销魂城或《无限》的哥伦比亚更开放。"从开发角度看，《生化奇兵》系列本质上是条走廊——这么说可能会让部分读者不快——但确实是条非常、非常长的走廊，沿途设置着触发剧情的关键点。"列文坦言，"《犹大》采用了完全不同的架构，这让我们更有希望实现真正的玩家能动性，但开发难度也呈几何级数增长。"
我欣赏这个构想：某个版本的销魂城不再是充斥着癫狂演员的线性关卡，而是具备记忆机制的持续运转社会。不过考虑到Ghost Story Games的前科（注：《生化奇兵》最大反转就是揭晓玩家的选择多数是伪命题），我们或许该对《犹大》保持警惕。如果这种可能性让你疲惫，好消息是：Alice Bee（RPS安息吧）已经快进十年，准备好撰写本作好评的差评了。

与肯·列文共探叙事未来：从《犹大》、生成式AI到"告别《生化奇兵》何其艰难"
肯·列文职业生涯大半都在试图重新定义游戏叙事——从《生化奇兵》系列标志性的叙事转折，到Ghost Story Games处女作《犹大》的持续开发皆如此。虽然有人认为电子游戏在画面与制作质量上已接近极限，但互动叙事的潜力仍远未充分挖掘。《犹大》试图通过玩家与关键角色关系的演变重塑故事脉络，但列文强调这仅仅是游戏叙事未来的一种可能性。
我们与这位传奇设计师探讨了反应式叙事的最大挑战、作者愿景与玩家能动性的平衡、生成式AI的叙事潜力等议题。以下访谈经过精简编辑以提升可读性。
问：过去十年游戏叙事进步显著，您认为当前最大挑战是什么？
列文：向玩家展示故事很容易，真正的难点在于让他们参与叙事并对其行为做出响应。
游戏创作没有唯一正确方式，但作为叙事向游戏创作者，我向来不太推崇过场动画——因为它们缺乏互动性。《犹大》开发周期漫长的核心原因，就是我们试图让游戏对玩家决策产生实质性反馈。这是极其困难的挑战，因此你在市面上很少见到同类作品。
游戏产业已逾半世纪，但我们仍未能定义这个媒介的本质。电影诞生五十年时已拍出《公民凯恩》。虽然此后风格流变，但1940年代他们就摸清了媒介特性——而我们至今仍在探索。
不过在我看来这恰是魅力所在。年过半百仍能身处充满未知的领域，高呼"这到底是什么鬼？让我们试遍所有可能性！"——这种状态令人兴奋。
问：是互动性本身增加了叙事难度吗？影视书籍能让所有受众以相同节奏体验故事，叙事者掌握绝对控制权。但赋予玩家能动性就意味着让渡部分控制权，您如何平衡预设叙事与玩家感知/参与的叙事？
列文：未来属于玩家主导的叙事——这正是我们追求的方向。因为这才是我们媒介的独特优势。当观众想在电影里互动？祝他们好运。早年《Clue》电影（指1985年根据经典桌游改编、拥有多重结局的实验性电影）尝试过不同结局的把戏，如今仍有人在做这种伪分支叙事——但都原始得可笑。

列文：关键在于如何回应玩家的参与欲望，如何让他们感受到决策的分量。这种确认感能带来独特体验——否则我们直接拍电影就好了。
传统分支叙事和多数互动电影都受限于决策树结构。我们最近采访过《舰桥指挥官》（注：一款沉浸式《星际迷航》风格实时舰桥模拟器）团队，他们的真人演员能即兴反应，幕后人员可实时调整剧情，因此能突破这种结构。但电子游戏必须通过编程预测玩家行为，我们该如何跨越这道障碍？
互动剧场确实更接近理想状态，他们依靠即兴表演和临场反应能力。但游戏没有真人演员的大脑——计算机不懂即兴创作。
《犹大》的核心方法论是对玩家行为的识别与响应。比如让角色长期观察并评论玩家行为："嘿，你当时看到A就做了B，接着又选择C，这很有趣因为导致了D"。我们正在构建这类机制，本质上是通过观察玩家行为，编写能应对各类情况的角色台词。这是项浩大工程，因为必须穷举所有可能性，再为不同角色撰写符合个性的自然反应。
我们还发现连续性至关重要。传统任务设计就像填字游戏——兽人突然出现让你寻找X物品——这种随机数生成器式的任务枯燥至极。但当角色开始追踪事件链条："你先做A导致B，又做C引发D，我因此愤怒"，叙事才真正鲜活起来。这正是我们探索的方向。
这是个复杂命题，没有万能解法。我的兴趣在于给予玩家更多探索空间并予以支持，而非粗暴地说"不，按我的剧本走，去你的"。
问：生成式AI拥护者认为这是终极解决方案，您如何看待这项技术？
列文：我不想低估它的潜力，但当前存在明显局限。以Sora（ChatGPT视频生成器）为例：它能生成街头漫步的美丽场景，但如果人物转身回走，系统无法记住原有场景布局。虽然未来可能改变，但目前AI缺乏持久性认知。更关键的是——你见过AI写出结构完整、场景连贯的20页剧本吗？它连这个都做不到。
现有AI在游戏开发中的实用场景有限，比如训练BUG数据库分析特定情境下的错误数量。但它无法构思三幕式经典叙事，甚至难以组织连贯的多场景故事——AI在这方面会彻底混乱。
除BUG数据库和数据分析外，《犹大》开发中未使用任何生成式AI。概念美术方面存在图像版权问题，我们更未涉足。就目前而言，AI在游戏开发领域尚未让我惊艳。虽然未来或有突破，但远未达到"取代人类"的程度。

问：您提到给予玩家更多探索空间，但这引出节奏把控难题。是否会影响故事类型？比如主线涉及世界末日倒计时，玩家却花20小时做支线——叙事紧迫感岂不崩塌？
列文：这问题太有意思了！我们正在开发"飞船即将解体，你必须逃离"的游戏，所以每时每刻都在思考：如果玩家行为与逃生目标无关，"我为什么要做这个？"的质疑就可能瓦解叙事可信度。你必须尊重这种逻辑。
虽然没有万能答案，但或许应该避免自设困局：你的故事必须涉及世界末日吗？在《犹大》中我们偏偏选择了这个设定，就只能直面难题。本质上要量力而行：最初构想的《犹大》规模较小，但随着野心膨胀，故事与角色塑造必须同步升级。
这是我们首次尝试如此高压的叙事设定——就像漫威电影每五分钟就要宇宙毁灭，最终反而消解了危机感。我倾向于避免这种困境，因为玩家既需要感受戏剧张力，又渴望自由探索每个角落。
问：多结局游戏中，如何看待"开发者钦定正统结局"与玩家选择的关系？《刺客信条：影》将推出"官方模式"代玩家决策，这是否削弱选择意义？
列文：我还没玩过该作，或许他们处理得很精妙。但初听这个概念，感觉像是开发者对自身设计不够自信。归根结底，我不相信存在"正统结局"——作者意图终将消逝，重要的是玩家当下的体验。
我尽量避免过度干预这种选择，因为这不重要。艺术的本质在于观者与作品的交汇。年少时读的书，年老重读已是另一部作品——这种美妙体验岂能剥夺？当人们追问《生化奇兵：无限》结局真相时，我的沉默或许显得傲慢，但真正的答案是："你如何看待这一切？"这正是游戏媒介的魅力——没有比我们更依赖用户参与的叙事载体。

问：游戏作为媒介的独特性，在于能突破"起承转合"的传统叙事结构。例如山姆·巴洛的《她的故事》——虽非分支叙事，但玩家以非线性方式拼凑真相，每个人的认知顺序截然不同。行业该如何深挖这种可能性？
列文：游戏叙事的魅力在于可塑性。比如《超级马里奥64》的故事是什么？它存在于你的游玩记忆中；又如Playdead的《Inside》，用模糊的叙事边界让玩家自行构建故事逻辑——越是抽象的叙事，越能激发个人解读。
但若追求具体化叙事，难度就陡增。当角色动机需要符合现实逻辑、对话需要建立明确预期时，《犹大》面临的挑战远超我们以往作品。本作存在多重叙事路径——不同玩家抵达关键节点的顺序、解锁的区域可能天差地别。
问：环境设计如何影响叙事？《她的故事》通过碎片化视频实现非线性，但《犹大》《生化奇兵》这类3D环境游戏，玩家必然沿特定路径推进。这是否构成限制？
列文：以开发视角审视，《生化奇兵》系列本质是"布满剧情触发点的超长走廊"（尽管这个说法可能让部分玩家不适）。《犹大》采用截然不同的架构，虽能更好体现玩家能动性，但开发复杂度呈指数级增长。
即便是开放世界，开发者仍通过等级限制、区域敌人强度、任务链分布等手段引导叙事节奏。这本质是取舍：创作者掌控度越高，越容易交付完整叙事；玩家能动性越强，开发成本就越高。在《犹大》中，我们选择拥抱后者——既要满足玩家对剧情的期待，又要呈现前所未有的开放性。当然，这需要付出巨量心血。

问：开发周期的时间压力如何限制叙事创新？您自《生化奇兵：无限》后拥有十年开发窗口实属幸运——多数团队根本无力承担这种奢侈。
列文：当前行业面临的核心困境是游戏体量与图形标准不断膨胀。如今制作一扇门的工时远超十年前——法线贴图、贸易系统、高模渲染、物理效果...每个细节都在吞噬开发资源。
尤其在3A领域，成本飙升必然引发商业回报焦虑。但悖论在于：若停止创新，玩家终将厌倦。如今许多大厂对续作的过度依赖，实则是种危险的安全牌。
告别《生化奇兵》并不轻松。我从未想过能打造成功IP。此前多次尝试都止步于单作，直到《生化奇兵》才破局。但当我看到创造新IP的机遇时，仍选择拥抱风险。
Take-Two的信任令我深感幸运——尤其在近年行业寒冬中，他们依然支持实验性项目。这种勇气需要底气：Rockstar等团队创造的巨额收入，为创意探索提供了温床。健康的产业生态需要风险投资与稳健项目的平衡。
但3A领域创新愈发艰难，核心症结就是成本。每次失败的成本都令人心悸。看看漫威电影宇宙——当停止冒险，观众就会离场。世间没有注定成功的公式，我们必须持续提供令人心跳加速的体验——这正是游戏人的天职。
问：哪些游戏的叙事方式令您深受启发？
列文：光谱两端皆有典范。顽皮狗尼尔·德鲁克曼在《最后生还者》中实现的自然主义人性叙事，是业界的里程碑——此前鲜有游戏能将现实质感与情感张力结合得如此完美。
另一极则是《Inside》这样的作品。它证明了无需台词、无需明确叙事，单凭氛围营造就能打造浸入式体验。记得开发《神偷》时我们常争论"故事与氛围孰重"——这款游戏给出了终极答案：你扮演的男孩自始至终从左向右行走，解谜、躲避、探索...这种纯粹的"存在感"是电影媒介永远无法复制的魔力。
（完）

所以犹大什么时候出

只求别搞离谱的LGBT，其余方面由他发挥吧。
至于破圈，我觉得很难，生化奇兵的破圈无限是主力，光辉灿烂更容易吸引人。
希望犹大能取得好成绩。

出完犹大就快把生化奇兵续集端上来吧