Willkommen zum letzten Teil von Electric Nightmares, einer kurzen Serie über generative KI und Gaming. Bisher haben wir die Vergangenheit, Gegenwart und Probleme rund um dieses neue Schlagwort gesehen, während es in unsere Spiele und Communities eindringt. In diesem letzten Teil der Serie möchte ich versuchen, konkret mit Ihnen darüber nachzudenken, was die Zukunft bringen könnte; Gehen Sie über das hinaus, was wir für richtig oder legal halten, was uns begeistern oder erschrecken könnte, und denken Sie stattdessen über die praktischen Aspekte des heutigen Erstellens und Spielens von Spielen nach und darüber, wie sich dies auf die wachsende Dominanz der generativen KI auswirken könnte.
Was braucht es, damit eine neue Technologie in unserem Leben Fuß fassen kann? In den späten 1990er Jahren schlugen zwei Wissenschaftspolitikforscher vor, dass zwei Dinge erforderlich seien: Komfort und Glaubwürdigkeit. Glaubwürdigkeit hängt davon ab, wie gut Der Punkt ist der Wunsch, es überhaupt zu haben. Bei Komfort kommt es darauf an, wie leicht Du kannst dich in dein Leben integrieren. Wir sehen das ständig in Spielen. Virtuelle Realität ist ein gutes Beispiel: Es gibt viele großartige Virtual-Reality-Erlebnisse, und die Technologie ist für viele von uns ungewöhnlich und aufregend, aber ihre Nutzung ist ermüdend, verwirrend, teuer, erfordert viel leeren Raum und ist immer anfällig für Unfälle . Es kann eine Menge Spaß machen, aber mehr als ein Jahrzehnt nach dem Debüt von Oculus Rift hat die virtuelle Realität immer noch nicht das Gefühl, dass sie Fuß gefasst hat. Andere Technologien haben das gegenteilige Problem. NFTs waren in ihrer Blütezeit tatsächlich recht einfach zu verwenden und hätten sich recht einfach in viele bestehende Spieleshops integrieren lassen – nur kümmerte es niemanden. Alle Versuche, uns davon zu überzeugen, dass NFTs unser Spielerlebnis bereichern würden, sind gescheitert, und ohne diese Aufregung und Aufregung spielt es keine Rolle, wie einfach oder schwierig sie zu verwenden sind.
Generative KI hat sich noch nicht wirklich durchgesetzt. Ist die Anwendung einfach oder schwierig? In gewisser Weise ist es ganz einfach. Melden Sie sich für ein paar Dollar bei Midjourney oder ChatGPT an und Sie können sofort mit der Eingabe von Inhaltsanfragen beginnen. Aber es gibt weder Eigentumsrechte an dieser Technologie noch einen Hinweis auf ihre zukünftige Ausrichtung, was bedeutet, dass man sich nicht leicht darauf verlassen kann, dass sie nächstes Jahr um diese Zeit noch erschwinglich ist oder überhaupt existiert. Was die Glaubwürdigkeit angeht, schauen Sie sich die richtigen Pressemitteilungen an und Sie könnten denken, dass KI heute alle menschlichen Schöpfer ersetzen könnte. Dennoch scheint jedes Tool ein wenig anders zu funktionieren, und die Fehler, die wir sehen, reichen von lustig bis katastrophal. Es ist kein Wunder, dass Befürworter und Kritiker der KI im gegenwärtigen Moment unsicher zu sein scheinen – die Verwirrung aus Verkaufsgesprächen, viralem Marketing, Enthüllungen und Enttäuschungen in der realen Welt führt dazu, dass wir völlig verloren sind.
Bei neuen Gaming-Technologien sind es oft die leisesten, kleinsten und zuverlässigsten Systeme, die auf lange Sicht erfolgreich sind. In seiner Rede auf der GDC im Jahr 2005, kurz vor der Einführung von Spore, sprach Will Wright ausführlich über die Möglichkeiten der prozeduralen Generierung, um die Probleme des Spieledesigns der Zukunft zu lösen, insbesondere die Nachfrage nach größeren Mengen hochwertiger Inhalte. Doch insgesamt bestand die Lösung, die die Unternehmen fanden, einfach darin, mehr Leute einzustellen und sie härter an Produktionen mit größerem Budget arbeiten zu lassen. Die prozedurale Generierung hat schließlich Einzug in die Branche gehalten, allerdings meist auf sehr spezielle Weise, mit Tools, von denen Sie vielleicht noch nie gehört oder die Sie noch nie gesehen haben, wie zum Beispiel SpeedTree, ein Tool, das für die meisten Wälder von Videospielen verantwortlich ist, die Sie spielen. Es funktionierte, weil es einfach, spezifisch und zuverlässig war.
Wir beginnen, die ersten Beispiele generativer KI-Tools zu sehen, die eher so aussehen, wie Motorica. Motorica entstand aus der KI-Forschung an der KTH, einer Universität in Stockholm, und ist nun ein eigenes Unternehmen, das durch das MegaGrant-Programm von Epic unterstützt wird. Ihr Ziel ist es, ein Plugin zu erstellen, das jedes 3D-Modell in einer Vielzahl verschiedener Stile animieren kann, gesteuert durch Texteingabe – so können Sie Ihren großen mürrischen Oger, den Ihr 3D-Künstler erstellt hat, laden und Motorica bitten, ihn durch Tanzen zu beleben Walzer. , und schon kann es losgehen. Motorica baut seine eigenen Datenbanken mit erfassten Bewegungen und Gesten auf, für die es volle Schulungs- und Lizenzrechte für Spieleentwickler erhält, mit dem Ziel, „einen Großteil der Arbeit eines Mocap-Studios überflüssig zu machen“. Tools wie Motorica sind nicht von den Problemen ausgenommen, über die wir in dieser Serie gesprochen haben, insbesondere wenn Sie beispielsweise in einem Mocap-Studio arbeiten. Aber sie können frei sein assez Probleme bestehen darin, ihre Toolsets für Leute, die Herausgeber und Entwickler leiten, attraktiv zu machen, und das könnte alles sein, was nötig ist, damit generative KI ihren Weg in die Branche findet.
Letztendlich könnten wir den besten Einblick in die Zukunft der KI in Spielen direkt vor unseren Augen haben. Im Jahr 2019 veröffentlichte OpenAI GPT-2 und eröffnete damit den Zugriff auf die API, sodass Benutzer damit Anwendungen erstellen können. Die meisten der erstellten Prototypen waren nicht sehr gut, aber zwei Demos gingen viral: Eine zeigte, dass GPT-2 einfache Programme schreiben konnte, was schließlich zum Copilot-Programmierassistenten von GitHub führen würde, und eine andere Demo von Nick Walton, die es Ihnen ermöglichte, ein zu spielen interaktives Fiction-Spiel, das GPT-2 in Echtzeit geschrieben hat. Aus dieser letzten Demo wurde sehr schnell ein Spiel namens AI Dungeon mit einer eigenen Website, einem Unternehmen, Latitude, für die Entwicklung und Updates, die das Wissen über Genres und Stile erweiterten. AI Dungeon wurde als die Zukunft des Gamings gefeiert – Walton wurde auf der ganzen Welt interviewt und gesprochen, Latitude hat Mitarbeiter eingestellt und ist gewachsen, und AI Dungeon ist wiederholt in Zeitungen erschienen und hat über Forschung, Spieldesign und Entwicklung gesprochen. Dies zeigte nicht nur, dass KI die Art und Weise, wie Spiele gemacht werden, verändern kann, sondern dass sie auch sehr gefragt und erfolgreich ist.
Heute erhält AI Dungeon gemischte Kritiken auf Steam. Negative Rezensionen bemängeln schlechte Schreibqualität, die Unfähigkeit des Systems, den Spieler zu verstehen, einen aggressiven Abonnementplan, der Benutzer vom Zugang zu hochwertigen KI-Dungeonmastern ausschließt, und die Filterung restriktiver Nachrichten und Ausgaben. Der letzte Punkt ist jedoch verständlich: AI Dungeon musste seine Moderation wahrscheinlich verstärken, als bekannt wurde, dass das Tool zur Generierung gewalttätiger Missbrauchsphantasien verwendet wurde und oft dazu neigte, offenbar aus eigener Initiative sexuelle Inhalte mit Minderjährigen zu schreiben. AI Dungeon ist ein gutes Beispiel dafür, wie der Traum von einem neuen KI-Produkt mit der Zeit zerfällt. Die Wartungskosten steigen, weil die Ausführung von Modellen teuer ist (auf dem Höhepunkt zahlte AI Dungeon laut Schätzungen von Walton 200 US-Dollar pro Monat allein für die Ausführung von Abfragen auf OpenAI). Es müssen Moderationen und Einschränkungen eingebaut werden, um böswilligen Benutzeraktivitäten und katastrophalen Systemfehlern Rechnung zu tragen, aber auch aufgrund der Unvorhersehbarkeit, die solch großen KI-Modellen innewohnt. Es gibt anekdotische Hinweise darauf, dass sich viele dieser Modelle mit der Zeit verschlechtern, weil sie auch iterativ auf Benutzerinteraktionen trainiert werden.
Das soll nicht heißen, dass generative KI nutzlos oder zum Scheitern verurteilt ist. Ich glaube nicht einmal, dass das bedeutet, dass es nicht ethisch anwendbar ist. Was ist das fait Was wir damit meinen ist jedoch, dass wir vorsichtig sein müssen, wenn spannende Pressemitteilungen und virale GDC-Demos uns den Mond am Stiel versprechen und wenn uns die wahren Kosten dieser neuen Technologie verborgen bleiben. Generative KI muss ihren Komfort oder ihre Glaubwürdigkeit bei Spieleentwicklern oder Gamern noch unter Beweis stellen. Es bleibt abzuwarten, ob es das gleiche Schicksal wie VR oder, schlimmer noch, NFTs erleiden wird.
Im Jahr 1950 schrieb Alan Turing über KI (bevor der Begriff KI überhaupt geprägt wurde): „Wir können nur eine kurze Distanz vor uns sehen, aber wir können dort viel sehen, was es zu tun gibt.“ Wahrscheinlich dachte Turing nur an technische Fragen, als er dies schrieb, aber heute ist es meiner Meinung nach klar, dass die Arbeit, die wir uns vorstellen, in der Verantwortung von uns allen liegt. Wie wir in dieser Serie gesehen haben, liegen die Antworten auf die Probleme, mit denen wir konfrontiert sind, außerhalb von KI-Laboren: Sie liegen in Gerichtssälen, in Gewerkschaftsverhandlungen, in Vorstandssitzungen, bei Investorenpräsentationen und auf von Fans betriebenen Discord-Servern. KI-Forscher wie ich sind mitverantwortlich für viele der Probleme, mit denen wir heute konfrontiert sind, aber wir sind sicherlich nicht die einzige Lösungsquelle. Es wird keine schnellen oder einfachen Antworten auf die Probleme geben, denen wir in der Videospielbranche in Zukunft gegenüberstehen, aber ich glaube, dass es einen Weg in eine bessere Zukunft gibt, wenn wir nur gemeinsam entscheiden können, wohin wir wollen.
