Benvenuti nella parte finale di Electric Nightmares, una breve serie sull'intelligenza artificiale generativa e sui giochi. Finora abbiamo visto il passato, il presente e i problemi che circondano questa nuova parola d'ordine mentre penetra nei nostri giochi e nelle nostre community. In questa parte finale della serie, voglio provare a pensare concretamente con voi a cosa potrebbe riservarci il futuro; andare oltre ciò che riteniamo giusto o legale, ciò che potrebbe eccitarci o spaventarci, e pensare invece agli aspetti pratici della creazione e del gioco oggi e al modo in cui ciò potrebbe essere influenzato dal crescente predominio dell’intelligenza artificiale generativa.
Cosa serve perché una nuova tecnologia possa mettere radici nelle nostre vite? Alla fine degli anni ’1990, due ricercatori di politica scientifica proposero che fossero necessarie due cose: comodità e credibilità. La credibilità dipende da come bene il punto è che il desiderio di averlo al primo posto. Il comfort riguarda il come facilement puoi integrarti nella tua vita. Lo vediamo continuamente nei giochi. La realtà virtuale è un buon esempio: ci sono molte fantastiche esperienze di realtà virtuale e la tecnologia è insolita ed entusiasmante per molti di noi, ma è faticosa da usare, disorienta, costosa, richiede molto spazio vuoto ed è sempre soggetta a incidenti . Può essere molto divertente, ma più di un decennio dopo il debutto di Oculus Rift, la realtà virtuale non sembra ancora aver trovato i suoi piedi. Altre tecnologie hanno il problema opposto. Gli NFT in realtà divennero abbastanza facili da usare nel loro periodo di massimo splendore e sarebbero stati abbastanza facili da integrare in molti negozi di giochi esistenti – è solo che a nessuno importava. Tutti i tentativi di convincerci che gli NFT avrebbero aggiunto qualcosa alle nostre esperienze di gioco sono falliti e, senza quell'entusiasmo e quell'entusiasmo, non importa quanto siano facili o difficili da usare.
L’intelligenza artificiale generativa non ha ancora preso piede. È facile o difficile da usare? In un certo senso, è abbastanza semplice. Iscriviti a Midjourney o ChatGPT per pochi dollari e puoi iniziare subito a inserire richieste di contenuti. Ma non esiste alcuna proprietà su questa tecnologia, né alcuna indicazione sulla sua direzione futura, il che significa che non si può facilmente contare sul fatto che sia ancora accessibile entro il prossimo anno, o addirittura che esista del tutto. In termini di credibilità, guarda i comunicati stampa giusti e sarai perdonato se pensi che l’intelligenza artificiale potrebbe sostituire tutti i creatori umani oggi. Eppure ogni strumento sembra funzionare in modo leggermente diverso e gli errori che vediamo vanno dal divertente al catastrofico. Non c'è da meravigliarsi che sia i sostenitori che i detrattori dell'intelligenza artificiale sembrino sentirsi incerti riguardo al momento presente: la confusione delle proposte di vendita, del marketing virale, delle rivelazioni e delle delusioni del mondo reale si combinano per lasciarci completamente persi.
Spesso con le nuove tecnologie di gioco, sono i sistemi più silenziosi, più piccoli e più affidabili a prosperare a lungo termine. Nel suo discorso alla GDC del 2005, poco prima del lancio di Spore, Will Wright parlò a lungo di ciò che vedeva come il potere della generazione procedurale per risolvere i problemi di progettazione dei giochi del futuro, in particolare la richiesta di maggiori quantità di contenuti di alta qualità. contenuto. Tuttavia, nel complesso, la soluzione trovata dalle aziende è stata semplicemente quella di assumere più persone e farle lavorare di più su produzioni con budget maggiori. Alla fine la generazione procedurale ha fatto irruzione nel settore, ma per lo più in modo molto specializzato, con strumenti di cui potresti non aver sentito parlare o non aver mai visto, come SpeedTree, uno strumento responsabile della maggior parte delle foreste di videogiochi a cui giochi. Ha funzionato perché era semplice, specifico e affidabile.
Stiamo iniziando a vedere i primi esempi di strumenti di intelligenza artificiale generativa che assomigliano più a questo, come Motorica. Motorica è nata dalla ricerca sull'intelligenza artificiale presso KTH, un'università di Stoccolma, e ora è una società propria supportata dal programma MegaGrant di Epic. Il loro obiettivo è creare un plugin in grado di animare qualsiasi modello 3D in una varietà di stili diversi, controllati tramite input di testo - così puoi caricare il tuo grande orco scontroso creato dal tuo artista 3D, chiedi a Motorica di ravvivarlo ballando un valzer. e sei pronto per partire. Motorica sta costruendo i propri database di movimenti e gesti catturati sui quali avranno pieni diritti di formazione e licenza per gli sviluppatori di giochi, con l'obiettivo di rendere superfluo "gran parte del lavoro di uno studio di mocap". Strumenti come Motorica non sono esenti dai problemi di cui abbiamo parlato in questa serie, soprattutto se, ad esempio, lavori in uno studio di mocap. Ma possono essere liberi di farlo Assez problemi nel rendere i loro set di strumenti attraenti per le persone che gestiscono editori e sviluppatori, e questo potrebbe essere tutto ciò che serve affinché l’intelligenza artificiale generativa trovi la sua strada nel settore.
In definitiva, il miglior assaggio di ciò che il futuro riserva all’intelligenza artificiale nei giochi potrebbe essere proprio davanti ai nostri occhi. Nel 2019, OpenAI ha rilasciato GPT-2 e con esso ha aperto l'accesso all'API consentendo agli utenti di creare applicazioni utilizzandolo. La maggior parte dei prototipi realizzati non erano molto buoni, ma due demo sono diventate virali: una mostrava che GPT-2 poteva scrivere programmi semplici, che alla fine avrebbero portato all'assistente di programmazione Copilot di GitHub, e un'altra demo di Nick Walton che permetteva di giocare a un gioco di narrativa interattiva scritto da GPT-2 in tempo reale. Quest'ultima demo è stata trasformata molto rapidamente in un gioco chiamato AI Dungeon, con un proprio sito web, una società, Latitude, per svilupparlo e aggiornamenti che ne hanno ampliato la conoscenza di generi e stili. AI Dungeon è stato salutato come il futuro dei giochi: Walton è stato intervistato e parlato in tutto il mondo, Latitude ha assunto ed è cresciuto e AI Dungeon è apparso più volte sui giornali e ha parlato di ricerca, progettazione e sviluppo di giochi. Ciò non solo ha dimostrato che l’intelligenza artificiale potrebbe cambiare il modo in cui venivano realizzati i giochi, ma che era anche molto richiesta e di successo.
Oggi, AI Dungeon sta ricevendo recensioni contrastanti su Steam. Le recensioni negative lamentano la scarsa qualità della scrittura, l'incapacità del sistema di comprendere il giocatore, un piano di abbonamento aggressivo che esclude gli utenti dall'accesso a dungeon master AI di alta qualità e il filtraggio di messaggi e output restrittivi. Quest'ultimo punto è però comprensibile: AI Dungeon probabilmente ha dovuto intensificare la moderazione quando è stato rivelato che lo strumento veniva utilizzato per generare fantasie di abuso graficamente violente e spesso tendeva a scrivere contenuti sessuali con minori apparentemente di propria iniziativa. AI Dungeon è una buona dimostrazione di come il sogno di un nuovo prodotto AI si deteriora nel tempo. I costi di manutenzione aumentano perché l’esecuzione dei modelli è costosa (al suo apice, Walton stima che AI Dungeon pagasse $ 200 al mese solo per eseguire query su OpenAI). È necessario integrare moderazioni e restrizioni per tenere conto delle attività degli utenti dannosi e degli errori di sistema catastrofici, nonché dell’imprevedibilità insita in modelli di intelligenza artificiale così grandi. Esistono prove aneddotiche che molti di questi modelli si deteriorano nel tempo perché sono anche addestrati in modo iterativo sulle interazioni dell'utente.
Questo non vuol dire che l’intelligenza artificiale generativa sia inutile o destinata al fallimento. Non penso nemmeno che ciò significhi che non possa essere applicato eticamente. Che cosa è fait Ciò che intendiamo, tuttavia, è che dobbiamo stare attenti quando entusiasmanti comunicati stampa e demo virali della GDC ci promettono la luna su un bastone e quando i veri costi di questa nuova tecnologia ci vengono nascosti. L’intelligenza artificiale generativa deve ancora dimostrare la sua comodità o credibilità agli sviluppatori di giochi o ai giocatori. Resta da vedere se subirà la stessa sorte della VR o, peggio, degli NFT.
Nel 1950, Alan Turing scrisse sull’intelligenza artificiale (prima ancora che il termine AI fosse coniato): “Possiamo vedere solo una breve distanza davanti a noi, ma possiamo vedere molto da fare lì. Probabilmente Turing pensava solo a questioni tecniche quando ha scritto questo, ma oggi penso che sia chiaro che il lavoro che immaginiamo è responsabilità di tutti noi. Come abbiamo visto in questa serie, le risposte ai problemi che affrontiamo si trovano al di fuori dei laboratori di intelligenza artificiale: si trovano nelle aule di tribunale, nelle trattative sindacali, nelle sessioni dei consigli di amministrazione, nelle presentazioni degli investitori e nei server Discord gestiti dai fan. I ricercatori di intelligenza artificiale come me sono in parte responsabili di molti dei problemi che affrontiamo oggi, ma non siamo certamente l’unica fonte di soluzioni. Non ci saranno risposte rapide o facili ai problemi che dovremo affrontare in futuro nel settore dei videogiochi, ma credo che esista un percorso verso un futuro migliore, se solo potessimo lavorare insieme per decidere dove vogliamo andare.
