の最後の部分へようこそ電気悪夢、生成AIとゲームに関する短いシリーズ。これまで、私たちは過去、現在、そしてこの新しい流行語を取り巻く問題を見てきました。シリーズのこの最後の部分では、未来がどうなるかについてあなたと具体的に考えてみたいと思います。私たちが単に合法であると思うことを超えて、私たちが興奮したり恐れたりするかもしれないこと、そして代わりに今日のゲームを作り、プレイすることの実用性と、それが生成的なAIの成長する優位性によってどのような影響を与えるかについて考えます。
新しいテクノロジーが私たちの生活に根付いていくには何が必要ですか？ 90年代後半、2人の科学政策研究者は、快適さと信頼性という2つのことが必要であると提案しました。信頼性とはその方法です良い事は、そもそも実際にそれを持ちたいという願望です。快適さは方法です簡単にあなたはあなたの人生に統合することができます。これは常にゲームで見られます。VR良い例です。多くの優れたVRエクスペリエンスがあり、このテクノロジーは私たちの多くにとって珍しくてエキサイティングですが、使用するのが疲れています。とても楽しいかもしれませんが、10年以上Oculus Riftの初めから、VRはまだ足を見つけたとは感じていません。他のテクノロジーには反対の問題があります。NFTS実際、ピーク時に非常に使いやすくなり、多くの既存のゲームストアに統合するのは非常に簡単だったでしょう。 NFTが私たちのゲーム体験に何かを追加することを私たちに納得させるすべての試みヒラメ、そしてその熱意と興奮がなければ、それがどれほど簡単でも困難であっても、それがどれほど簡単でも難しいことでもありませんでした。
生成AIはまだ実際には落ち着いていません。使いやすいですか、それとも難しいですか？いくつかの点で、それは非常に簡単です。 MidJourneyまたはChatGptに数ドルでサインアップすると、今すぐコンテンツのリクエストに入力を開始できます。しかし、このテクノロジーに対する所有権はなく、将来どこに行くのかという兆候はありません。つまり、来年も手頃な価格であるか、まったく存在するために簡単に頼ることはできません。信頼性に関しては、適切なプレスリリースを見てください。AIが今日すべての人間の作成者に取って代わることができると考えることは許されます。しかし、すべてのツールは少し異なって機能するように見え、私たちが見る間違いは面白いものから壊滅的なものまであります。 AIの支持者と中傷者の両方が現在の瞬間について不確実に感じているように見えるのも不思議ではありません。セールスピッチ、バイラルマーケティング、露出、実践的な失望の混乱はすべて一緒に混ざり合って、私たちが完全に失われたと感じています。
多くの場合、新しいゲーム技術では、長期的に繁栄するのは、静かで、より小さく、より信頼性の高いシステムです。で彼の2005年のGDCトーク、起動の直前胞子、ウィル・ライトは、彼が将来のゲームデザインの問題を解決するための手続き上の世代の力、特により多くの高品質のコンテンツの需要を解決するための手続き的な世代の力と見なしたものについて長々と語った。しかし、概して、企業が発見したソリューションは、単により多くの人々を雇い、より大きな予算のプロダクションで彼らをより一生懸命働くことでした。手続き上の世代は最終的には業界に突入しましたが、ほとんどは非常に専門的な方法で、あなたが聞いたことがない、またはこれまで見たことがないかもしれないツールでスピードツリー、あなたが通り抜けるビデオゲームの森のほとんどを担当するツール。シンプルで具体的で信頼性が高いために機能しました。
このような、このような生成的AIツールの最初の例を見始めています。オートバイ。モーターカはストックホルムの大学であるKTHでAI研究から生まれましたが、現在はEpic'sによってサポートされている独自のベンチャーですメガグラントプログラム。彼らの目標は、テキスト入力を通じて制御されたさまざまなスタイルで3Dモデルをさまざまなスタイルでアニメーションできるプラグインを作成することです。そのため、3Dアーティストが作成した大きな不機嫌そうなオーグレにロードできます。 、そしてあなたは行ってもいいです。 Motoricaは、「Mocap-studioの作業の多くを不要にする」ことを目的として、ゲーム開発者の訓練とライセンスの両方に完全な権利を有するというキャプチャされた動きとジェスチャーの独自のデータベースを構築しています。 Motoricaのようなツールは、このシリーズ全体で議論した問題から解放されていません。特に、Mocap Studioで働いている場合。しかし、彼らは自由になっているかもしれません十分出版社や開発者を運営する人々にツールセットを魅力的にするための問題は、それが生成的AIが業界で場所を見つけるために必要なすべてかもしれません。
最終的に、ゲームでAIの未来がどうなるかについての最良の洞察は、私たちの鼻のすぐ下にあるかもしれません。 2019年、OpenaiはGPT-2を発売し、それを使用してAPIアクセスを開いて、人々がそれを使用してアプリを構築するためのAPIアクセスを開きました。人々が作ったプロトタイプのほとんどはあまり良くありませんでしたが、2つのデモがバイラルになりました。1つはGPT-2が簡単なプログラムを書くことができることを示しています。GithubのCopilotプログラミングアシスタント、そしてNick Waltonの別のデモでは、GPT-2がリアルタイムで書いたインタラクティブなフィクションゲームをプレイできます。この後者のデモは、独自のウェブサイト、会社、Latitudeを開発し、ジャンルとスタイルの知識を拡大した更新を備えたAI Dungeonと呼ばれるゲームに非常に速く紡がれました。 AI Dungeonはゲームの未来として賞賛されました。ウォルトンは世界中でインタビューし、声を上げ、雇われて成長し、AI Dungeonは繰り返し論文で現れ、ゲームの研究、デザイン、開発について話しました。これは、AIがゲームの作成方法を変える可能性があることだけでなく、需要が高く成功したことを示しています。
今日、AI Dungeonが座っていますSteamの混合レビュー付き。否定的なレビューは、執筆の質の悪い、システムがプレーヤーを理解できないこと、高品質のAIダンジョンマスターからユーザーをロックする積極的なサブスクリプション計画、およびメッセージと出力の制限的なフィルタリングについて不満を述べています。しかし、その最後のポイントは理解できます - AIダンジョンはおそらく彼らのモデレートを強化しなければなりませんでしたそれは明らかにされましたこのツールは、グラフィカルな暴力的な虐待の空想を生み出すために使用されており、それはしばしば未成年者との性的コンテンツを書くことに傾向があると思われました。 AI Dungeonは、新しいAI製品の夢が時間の経過とともにどのように酸っぱいかを示す良いデモンストレーションです。ランニングモデルが高価であるため、メンテナンスコストが上昇します（ピーク時に、ウォルトンは、AI DungeonがOpenaiにクエリをするためだけに月に200,000ドルを支払ったと推定しています）。緩和と制限は、システムによる不正なユーザーアクティビティと壊滅的な間違いを説明するために組み込まれている必要があります。これらのモデルの多くがするという逸話的な証拠があります時間の経過とともに劣化しますユーザーインタラクションについても繰り返し訓練されているため。
それは、生成的AIが役に立たない、または運命づけられているという意味ではありません。倫理的に適用できないことを意味するとは思いません。それは何しますただし、エキサイティングなプレスリリースとウイルスGDCデモがスティックの上で月を約束し、その新しいテクノロジーの実際のコストが私たちから隠されている場合、私たちは注意する必要があるということです。 Generative AIは、ゲーム開発者またはプレーヤーのいずれかに対する快適さや信頼性をまだ証明していません。それがVRと同じ運命に苦しむか、さらに悪いことにNFTSが苦しむかどうかはまだ不明です。
1950年、アラン・チューリングは書いたAI（AIという用語が造られた前）、「私たちはすぐに短い距離しか見ることができませんが、そこに多くのことを見ることができます。」チューリングは、彼がそれを書いたときに技術的な問題についてのみ考えている可能性が高いと思われますが、今日、私たちが見ている仕事が私たち全員の責任であることは明らかだと思います。このシリーズ全体で見たように、私たちが直面している問題に対する答えはAIラボの外にあります - それらは法廷、組合交渉、投資家のピッチセッション、ファンランの不一致サーバーにあります。私のようなAIの研究者は、私たちが今日直面している多くの問題に対して部分的に責任を負っていますが、私たちは間違いなく解決策の源ではありません。今後のビデオゲーム業界で私たちが直面する問題に対する迅速または簡単な答えはありませんが、私たちが協力して決めることができるなら、より良い未来に向けて見つかる道があると思います。行きたいところ。
