Generative KI ist derzeit in der Unterhaltungsbranche allgegenwärtig, und viele in der Spielebranche freuen sich darauf, neue Wege zu finden, sie in ihre Produkte zu integrieren, von Spieleentwicklern und Herausgebern wie Ubisoft und Square Enix bis hin zu Plattforminhabern und Hardwareunternehmen wie Epic und Nvidia. Diese neue Branchenbesessenheit nimmt immer noch Gestalt an, und viele Fragen bleiben unbeantwortet: wie viel es in Zukunft kosten könnte, wer Zugang dazu haben wird und zu welchem Zweck es tatsächlich verwendet wird, ganz zu schweigen von der Angst um den Arbeitsplatz. Verluste und sonstige Schäden. Doch dahinter steckt eine größere Frage, die die wackelige Blase der generativen KI zum Platzen zu bringen droht: Basiert der gesamte Boom auf gestohlener Arbeitskraft?
Das Erstellen und Trainieren maschineller Lernsysteme erfordert häufig Daten – beaucoup von Dateien. Manchmal haben wir Glück und können unsere eigenen Daten erstellen. Als OpenAI einen Bot trainierte, 1v1-Mid-Matches in Dota 2 zu spielen, taten sie dies durch einen Prozess namens „Reinforcement Learning“, indem sie den Bot immer wieder gegen sich selbst spielen ließen, wobei das einzige Feedback war, wer gewann und wer verlor. Dieses Feedback, manchmal auch „Belohnung“ genannt, hilft einem maschinellen Lernsystem, eine Art „heißes und kaltes“ Spiel zu spielen und seine interne Verkabelung zu ändern, um zu versuchen, beim nächsten Mal, wenn es den Fleck ausführt, eine bessere Belohnung zu erhalten. Wenn Sie alt genug sind, um sich an das Spiel Black & White (oder, Gott bewahre, Creatures) zu erinnern, dann funktionierten diese Spiele nach einem ähnlichen Prinzip. Wenn Ihr kleines Haustier etwas Gutes getan hat, geben Sie ihm ein Leckerli, und wenn es gerade mehrere Dorfbewohner in einen See geworfen hat, schimpfen Sie mit ihm (oder geben ihm ein Leckerli, wenn Sie möchten).
Manchmal können wir keine eigenen Daten erstellen. Wenn wir eine KI zum Künstler ausbilden wollen, können wir sie nicht einfach kritzeln lassen und aus den Ergebnissen lernen, weil wir nicht einfach definieren können, wie das Feedback aussehen soll. Im 1v1 Mid von DOTA 2 ist das Spiel vorbei, wenn man stirbt, und es gibt ähnliche Ziele für Schach, Go, Starcraft und viele andere Spiele, die die KI zu spielen versucht hat. In der Kunst ist es wesentlich schwieriger, Gewinner und Verlierer zu definieren. Wir müssen also Daten finden, die bereits vorhanden sind, einen Kunstdatensatz, der bereits den Dingen ähnelt, die unser maschinelles Lernsystem leisten soll. Aber wo finden wir das? Wo wir die Antwort auf alle Probleme des Lebens finden: auf zufälligen Websites.
Wenn Sie von einem maschinellen Lernsystem gehört haben, das Kunst generiert – Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E –, ist es wahrscheinlich, dass es auf Millionen oder Milliarden von Bildern trainiert wurde, die direkt aus dem Internet abgerufen wurden. Die meisten dieser Datensätze sind ungefiltert und werden von im Internet verstreuten Seiten gesammelt, insbesondere von Websites mit leicht zugänglichen Inhalten wie Flickr, Reddit oder Bilddatenbanken. Sie sind auch riesig, wobei ein beliebter Datensatz, LAION-5b, über fünf enthält Milliarde Bilder. Diese Bilder werden alle automatisch gesammelt, ohne dass versucht wird, den Inhalt zu filtern. Daher sind die Datensätze, die zum Trainieren dieser KI-Modelle verwendet werden, voller urheberrechtlich geschützter Inhalte, illegalem Material und personenbezogener Daten. Und all das ist in gewinnorientierten KI-Produkten integriert, die ein großer Teil von uns täglich nutzt – darunter Spieleentwickler, Journalisten und Gamer selbst.
Dies ist der Hauptgrund dafür, dass so viele Leute online über den „Diebstahl“ von Inhalten durch KI posten. Einer der bekanntesten Effekte dieser obskuren und rechtlich fragwürdigen Datensätze besteht darin, dass man eine KI bitten kann, den Stil eines bestimmten Künstlers zu imitieren, wie etwa Greg Rutkowski, der für Spiele wie die Anno-Serie und Kartenspiele wie Magic illustrierte. : Das Treffen. Rutkowskis Arbeit erfreut sich großer Beliebtheit, wird vielfach online geteilt und ist deutlich mit seinem Namen gekennzeichnet, was bedeutet, dass eine KI, wie er einmal herausfand, viele Beispiele seiner Arbeit sehen wird. Aber es gibt noch viele andere Beispiele, von denen Sie vielleicht nie hören oder die Sie nie ans Licht bringen. Zum Beispiel hat AI Dungeon – das GPT-2 von OpenAI zur Generierung von RPG-Geschichten nutzte – ohne Erlaubnis Tausende Ihrer eigenen Abenteuergeschichten aus einer Online-Community übernommen und verwendet, was zu großer Enttäuschung bei den ursprünglichen Autoren führte (beachten Sie, dass fast jeder Thread auf Dieser Link ist ziemlich Quatsch, aber er ist trotzdem für Ihren Kontext da.
Diebstahl ist manchmal einfach und manchmal kompliziert. Wenn ich in Valheim in einen Bosskampf stolpere, auf den sich meine Freunde stundenlang vorbereitet haben, und ich die gesamte Beute aufsauge wie ein hungriger Fantasy-Roomba, dann handelt es sich eindeutig nicht um Stehlen, sondern nur darum, den Reichtum zu teilen. In der realen Welt, wo Gerichte und Rechtssysteme involviert sind, ist Diebstahl viel grausamer. Spiele werden oft dafür kritisiert, dass sie Dinge aus anderen Spielen oder Medien „stehlen“ – seien es Kreaturenauftritte in Palworld, Tänze in Fortnite oder ganze Spiele, wie es bei Ridiculous Fishing von Vlambeer und Threes von Asher Volmer der Fall war. Aber wir sind uns nicht immer einig darüber, was Diebstahl ist, insbesondere in Gerichtssälen. Die Fortnite-Klagen wurden alle abgewiesen, aber im Fall kleiner unabhängiger Entwickler, deren Arbeit geklont worden war, hatten sie praktisch keinen Rechtsweg. Bei der Entscheidung darüber, was als Diebstahl gilt, geht es leider oft mehr um Macht als um Gerechtigkeit.
Derzeit laufen weltweit mehrere Klagen gegen verschiedene KI-Modelle, Unternehmen und Datensätze wegen Verstößen gegen verschiedenste Gesetze und Vorschriften. Es hat sich gezeigt, dass einige Modelle sich persönliche Informationen merken und diese später weitergeben, während andere auf schädliche Inhalte oder die Reproduktion urheberrechtlich geschützter Werke trainiert wurden. Weitere technische Rechtsargumente befassen sich mit den Details dieser Systeme – zum Beispiel, dass allein Schulungen zu urheberrechtlich geschütztem Material eine Urheberrechtsverletzung darstellen. Es ist unklar, welches dieser Argumente, wenn überhaupt, vor Gericht Bestand haben wird. Die Unternehmen argumentieren, dass dies alles unter die faire Nutzung falle, dass es sich bei den schädlichen Inhalten um einen vorübergehenden Fehler im System handele, der später behoben werden könne, und dass die Lizenzvereinbarungen dazu beitragen würden, den Künstlern in Zukunft Abhilfe zu schaffen.
Doch oft kommt es nicht unbedingt darauf an, was legal ist. heute, sondern darüber, wie die Welt in Zukunft funktionieren soll. Im letzten Jahrhundert gab es viele, viele Beispiele dafür, dass wir Technologie nicht deshalb regulieren, weil sie gegen bestehende Gesetze verstößt, sondern weil sie es den Menschen ermöglicht, diese Gesetze auf eine Weise zu umgehen, die sonst niemand erwarten konnte. Die Argumente, mit denen diese groß angelegte Ausbeutung kreativer Arbeit verteidigt wird, gehen jedoch am Kern der Sache vorbei. Dies ist keine Frage der Legalität, sondern eine Frage der Menschlichkeit. Es ist sinnvoll, kreative Arbeit und die Menschen, die hart dafür arbeiten, zu schützen, denn sie spielen eine sehr wichtige Rolle in der Gesellschaft.
Es ist dieser langfristige Schaden, den viele KI-Kreative und Forscher am meisten fürchten. Ähnlich wie die jüngsten Entlassungen in der Videospielbranche brauchen die Auswirkungen großer Veränderungen in der Branche Zeit, bis sie vollständig spürbar sind. Alle Spiele, die in einem bestimmten Jahr erscheinen sollten, werden wahrscheinlich erscheinen, und viele davon werden Spaß machen, und Sie fragen sich vielleicht, ob diese Entlassungen wirklich irgendetwas beeinflusst haben? Es kann jedoch Jahre dauern, bis die Auswirkungen einer solchen Störung spürbar werden, und es kann Jahrzehnte dauern, bis sie wieder rückgängig gemacht werden. Der Grund, warum diese generativen KI-Systeme heute gebaut werden konnten, liegt darin, dass sie über Jahrzehnte, wenn nicht Jahrhunderte menschlicher Kreativität im Internet zu beobachten waren. Wenn sie eine Rolle bei der Abwertung oder Destabilisierung der Arbeitsplätze spielen, die diesen Menschen bei der Schaffung dieser Kunst geholfen haben, aus welcher Kultur kann man am Ende dieses Jahrhunderts Lehren ziehen? Selbst wenn Sie ein eingefleischter KI-Beschleuniger sind, befürchten viele, dass wir das Internet dauerhaft mit so vielen KI-generierten Inhalten infiziert haben, dass es möglicherweise unmöglich sein könnte, ein KI-System auf von Menschen erstellte Inhalte umzuschulen.
Unsere Videospielbranche ist überraschend fragil, auch wenn sie im Laufe der Jahrzehnte in gewisser Weise immer gigantischer zu werden scheint. Viele der brillantesten Ideen in seiner Geschichte, viele der berühmtesten Entwickler oder beliebtesten Spiele wurden am Rande der Branche oder anderer Medien geboren, oft von Menschen in schwierigen wirtschaftlichen Situationen. Kleine Veränderungen, die im Moment harmlos erscheinen, haben oft weitreichende Auswirkungen – und es gibt bereits Hinweise darauf, dass generative KI die Qualität und Quantität unabhängiger kreativer Arbeit beeinflusst hat. Unabhängig davon, ob Sie generative KI für gut oder schlecht halten, erscheint es respektlos, die Sorgen und Beschwerden von Menschen zu ignorieren, die für wenig Lohn so hart gearbeitet haben, um die reiche und schöne Gemeinschaft zu schaffen, aus der unsere Vergangenheit stammt. Egal, was die Gerichte sagen, egal, welche Vorschriften erlassen werden, egal, wie diese Unternehmen aussehen, wenn sich der Staub gelegt hat, möglicherweise ist bereits großer Schaden angerichtet.
