ברוכים הבאים לחלק האחרון שלסיוטים חשמליים, סדרה קצרה על AI גנרטיבי ומשחקים. עד כה ראינו את העבר, ההווה ואת הבעיות סביב מילת הבאזז החדשה הזו כשהיא מסננת את דרכה למשחקים ולקהילות שלנו. בחלק האחרון של הסדרה, אני רוצה לנסות ולחשוב איתך בצורה קונקרטית על מה שעשוי להיות בעתיד; ללכת מעבר למה שאנחנו חושבים שהוא צודק או חוקי, ממה שאנחנו עלולים להתלהב ממנו או לפחד ממנו, ובמקום זאת לחשוב על המעשיות של יצירה ומשחק של משחקים כיום וכיצד זה עשוי להיות מושפע מהדומיננטיות הגוברת של בינה מלאכותית.

מה צריך כדי שטכנולוגיה חדשה תשתרש בחיינו? בסוף שנות ה-90, שני חוקרי מדיניות מדעיים הציעו שיש שני דברים שאתה צריך: נוחות ואמינות. אמינות היא איךטוֹבהעניין הוא, הרצון לקבל את זה בפועל מלכתחילה. נוחות היא איךבְּקַלוּתאתה יכול להשתלב בחייך. אנחנו רואים את זה כל הזמן במשחקים.VRהיא דוגמה טובה – יש הרבה חוויות VR נהדרות, והטכנולוגיה יוצאת דופן ומרגשת עבור רבים מאיתנו, אבל היא מעייפת לשימוש, מבלבלת, יקרה, דורשת הרבה מקום ריק ועדיין מועדת לתאונות. זה יכול להיות מאוד כיף, אבללמעלה מעשורמתחילת ה-Oculus Rift, VR עדיין לא ממש מרגיש שהוא מצא את רגליו. לטכנולוגיות אחרות יש בעיה הפוכה.NFTsלמעשה הפכו די קלים לשימוש בשיאם, והיה די קל להשתלב בהרבה חנויות משחקים קיימות - רק שלאף אחד לא היה אכפת. כל ניסיון לשכנע אותנו שמכשירי NFT הולכים להוסיף משהו לחוויות המשחק שלנוהתפרע, ובלי ההתלהבות וההתרגשות הזו, זה לא משנה כמה קל או קשה היה להשתמש בו.

בינה מלאכותית גנרית עדיין לא ממש הסתדרה. האם זה קל או קשה לשימוש? במובנים מסוימים, זה די קל. הירשם ל-Midjourney או ChatGPT תמורת כמה דולרים ותוכל להתחיל להקליד בקשות לתוכן כבר עכשיו. אבל אין בעלות על הטכנולוגיה הזו, וגם לא כל אינדיקציה לאן היא עשויה להגיע בעתיד, כלומר, אתה לא יכול בקלות לסמוך עליה שהיא עדיין תהיה במחיר סביר הפעם בשנה הבאה, או אפילו תתקיים בכלל. במונחים של אמינות, תסתכל על ההודעות הנכונות לעיתונות וסליחה על המחשבה שבינה מלאכותית יכולה להחליף כל יוצר אנושי היום. עם זאת, נראה שכל כלי עובד קצת אחרת, והטעויות שאנו רואים נעות בין מצחיקות לקטסטרופליות. אין זה פלא שנראה שגם תומכי הבינה המלאכותית וגם המתנגדים מרגישים לא בטוחים לגבי הרגע הנוכחי - הבלבול בין הצעות מכירות, שיווק ויראלי, חשיפות ואכזבות מעשית מתערבבים יחד ומשאירים אותנו אבודים לחלוטין.

לעתים קרובות עם טכנולוגיית משחקים חדשה, אלו המערכות השקטות, הקטנות והאמינות יותר המשגשגות בטווח הארוך. בההרצאה שלו ב-GDC ב-2005, ממש לפני ההשקהנֶבֶג, וויל רייט דיבר בהרחבה על מה שהוא ראה ככוחו של יצירת פרוצדורות לפתור את בעיות עיצוב המשחקים של העתיד, במיוחד הדרישה לכמויות גדולות יותר של תוכן באיכות גבוהה. עם זאת, בגדול, הפתרון שחברות מצאו היה פשוט להעסיק יותר אנשים, ולעבד אותם קשה יותר על הפקות בתקציב גדול יותר. הדור הפרוצדורלי אכן פרץ דרך לתעשייה בסופו של דבר, אבל בעיקר בדרכים מאוד מיוחדות, בכלים שאולי לא שמעתם או ראיתם אי פעם כמו למשלSpeedTree, כלי שאחראי לרוב יערות משחקי הווידאו שאתה עובר בהם. זה עבד כי זה היה פשוט, ספציפי ואמין.

אנחנו מתחילים לראות את הדוגמאות הראשונות לכלי AI גנרטיביים שהם יותר כמו זה, כגוןמוטורי. מוטוריקה נולדה ממחקר בינה מלאכותית ב-KTH, אוניברסיטה בשטוקהולם, וכעת היא מיזם משלה הנתמך על ידי Epic'sMegaGrantתָכְנִית. המטרה שלהם היא ליצור תוסף שיכול להנפיש כל דגם תלת-ממד במגוון סגנונות שונים, הנשלט באמצעות קלט טקסט - כך שתוכל לטעון את המפלצת הזועפת הגדולה שלך שאמן התלת-ממד שלך יצר, להגיד ל-Motorica להנפיש אותו בריקוד ואלס , ואתה מוכן ללכת. Motorica בונים מסדי נתונים משלהם של תנועה ותחוות שנלכדו שיהיו להם את מלוא הזכויות להתאמן עליהם וגם להעניק רישיון למפתחי משחקים, במטרה להפוך "הרבה מהעבודה של אולפן mocap" למיותרת. כלים כמו Motorica אינם חופשיים מהנושאים שדנו בהם לאורך הסדרה הזו, במיוחד אם, נניח, אתה עובד בסטודיו של מוקאפ. אבל הם עשויים להיות חופשייםמַסְפִּיקבעיות כדי להפוך את ערכות הכלים שלהם למושכות לאנשים שמנהלים מפרסמים ומפתחים, וזה עשוי להיות כל מה שנדרש ל-AI גנרטיבי כדי למצוא מקום בתעשייה.

בסופו של דבר, התובנה הטובה ביותר לגבי מה צופן העתיד עבור AI במשחקים עשויה להיות ממש מתחת לאף שלנו. בשנת 2019, OpenAI השיקה את GPT-2, ואיתה הם פתחו גישה ל-API לאנשים לבנות אפליקציות באמצעותו. רוב אבות הטיפוס שאנשים יצרו לא היו טובים במיוחד, אבל שני הדגמות הפכו לוויראליות: אחת הראתה ש-GPT-2 יכול לכתוב תוכניות פשוטות, מה שיוביל בסופו של דברעוזר תכנות Copilot של GitHub, והדגמה נוספת של ניק וולטון המאפשרת לך לשחק במשחק בדיוני אינטראקטיבי ש-GPT-2 כתב בזמן אמת. ההדגמה האחרונה הזו הופצה מהר מאוד למשחק בשם AI Dungeon, עם אתר אינטרנט משלו, חברה, Latitude, כדי לפתח אותו ועדכונים שהרחיבו את הידע שלה בז'אנרים וסגנונות. AI Dungeon זכה לשבחים כעתיד המשחקים - וולטון התראיין ודיבר ברחבי העולם, Latitude שכרה וגדלה, ו-AI Dungeon צץ שוב ושוב בעיתונים ובשיחות על מחקר, עיצוב ופיתוח משחקים. זה הראה לא רק שבינה מלאכותית יכולה לשנות את אופן יצירת המשחקים, אלא שהיא מבוקשת מאוד ומוצלחת.

היום, AI Dungeon יושבעם ביקורות מעורבות ב-Steam. ביקורות שליליות מתלוננות על האיכות הירודה של הכתיבה, חוסר היכולת של המערכת להבין את הנגן, תוכנית המנויים האגרסיבית שנועלת את המשתמשים מחוץ למאסטרים של AI צינוק איכותיים, והסינון המגביל על הודעות ופלט. הנקודה האחרונה היא מובנת עם זאת - AI Dungeon ככל הנראה נאלצו להגביר את המתינות שלהם כאשרזה נחשףהכלי שימש ליצירת פנטזיות של התעללות אלימות מבחינה גרפית, ושהוא נוטה לעתים קרובות לכתיבת תוכן מיני עם קטינים, לכאורה מרצונו. AI Dungeon הוא הדגמה טובה לאופן שבו החלום על מוצר AI חדש מחמיץ עם הזמן. עלויות התחזוקה עולות בגלל שהפעלת דגמים יקרה (בשיאה, וולטון מעריך ש-AI Dungeon שילם 200,000 דולר לחודש רק כדי לבצע שאילתות ל-OpenAI). מתונים והגבלות חייבים להיות מובנים כדי לתת את הדעת על פעילות משתמשים סוררת וטעויות קטסטרופליות של המערכת, ובגלל חוסר החיזוי המובנה של מודלים כה גדולים של AI. יש עדויות אנקדוטיות שרבים מהדגמים האלהלהתדרדר עם הזמןמכיוון שהם מאומנים באופן איטרטיבי גם על אינטראקציות של משתמשים.

זה לא אומר ש- AI גנרטיבי הוא חסר תועלת או נידון. אני אפילו לא חושב שזה אומר שאי אפשר ליישם את זה מבחינה אתית. מה זהעושהעם זאת, הכוונה היא שעלינו להיות זהירים כאשר הודעות לעיתונות מרגשות והדגמות ויראליות של GDC מבטיחות לנו את הירח על מקל, וכאשר העלויות האמיתיות של הטכנולוגיה החדשה הזו מוסתרות מאיתנו. AI גנרטיבי עדיין לא ממש הוכיח את הנוחות או האמינות שלו למפתחי משחקים או לשחקנים. נותר לראות אם הוא יספוג את אותו גורל כמו VR או, גרוע מכך, NFTs.

בשנת 1950,אלן טיורינג כתבשל AI (לפני שהמונח AI בכלל הומצא), "אנחנו יכולים לראות רק מרחק קצר קדימה, אבל אנחנו יכולים לראות שם הרבה שצריך לעשות." ככל הנראה טיורינג חשב רק על בעיות טכניות כשכתב את זה, אבל היום אני חושב שברור שהעבודה שאנו רואים קדימה היא באחריות כולנו. כפי שראינו לאורך הסדרה הזו, התשובות לבעיות העומדות בפנינו נמצאות מחוץ למעבדות בינה מלאכותית - הן נמצאות באולמות משפט, במשא ומתן של איגודי עובדים, במפגשי פרסום של משקיעים ובשרתי Discord המנוהלים על ידי מעריצים. חוקרי בינה מלאכותית כמוני אחראים חלקית לרבות מהבעיות העומדות בפנינו היום, אבל אנחנו בהחלט לא המקור היחיד לפתרונות. לא תהיה תשובה מהירה או קלה לבעיות שבהן נתמודד בסופו של דבר בתעשיית משחקי הווידאו בעתיד, אבל אני כן חושב שיש דרך להימצא לעתיד טוב יותר, אם רק נוכל לעבוד יחד כדי להחליט על לאן אנחנו רוצים להגיע.