生成型 AI の将来を理解するには、それを説明するためのより良い言語が必要です

生成 AI とそのゲームでの使用に関する新しいシリーズでは、使用すべき言葉をいくつか提案しています。

画像クレジット:ジャンケンショットガン

ハードコアをプレイしようとしたことがあるならRPGそれがあなたの頭脳の給与水準をはるかに超えている、または複雑な単語や奇妙な専門用語を使用するチュートリアルに夢中になっている場合は、おそらく最近 AI に関する見出しを読んでくつろいでいるでしょう。このキャラクターの指が 7 本あることに人々はなぜ怒るのでしょうか?なぜ Nvidia はロボットにラーメンについて話してほしいのか? AI がまだ文明における古典時代の贅沢な資源経済を適切に管理できないのに、なぜみんな AI は賢いと言うのでしょうか?この新しいシリーズでは、「生成 AI」とは何か、それがなぜ今ゲーム業界に登場したのか、そして将来ゲームを作成、執筆、プレイする人々にとってそれが何を意味するのかを探っていきます。

私の中で日常の仕事, 私はキングスカレッジロンドンの情報学部の上級講師で、AI が創造性とゲームをどのように変えるかを研究する専門の研究チームを率いています。ゲームデザイン AI など、RPS に関する私の研究を以前にご覧になったことがあるかもしれません。アンジェリーナ。私は 2011 年からこの研究を行っています。AIダンジョンSteam で発売されました。前にOpenAI FiveDOTA 2の世界チャンピオンと対戦しました。イ・セドルが歴史的大敗を喫する前に、DeepMind の AlphaGo。私が博士課程の学生として AI の研究を始めたとき、AI に興味を持っている人はほとんどいなかった分野で、ゲームやクリエイティブのために AI を研究するという考えはニッチ中のニッチでした。それ以来、私は世論が極端から極端に変化するのを観察してきましたが、今、研究者として私が直面している主な問題は、人々が AI の機能を過小評価していることではなく、むしろ以上それを推定しています。この 4 部構成のシリーズでは、両極端の間の中間点を見つけて、そこからゲーム業界の将来の本当の姿を見ていきます。

まず、重要な質問です。「生成 AI」とは何を意味しますか?それは私でもいつも確信が持てないことです。 AI の人気が高まるにつれて、私たちは AI の用語のほとんどが何を定義しているのかを把握できなくなりました。「AI」という用語自体も、存在するあらゆるテクノロジー製品に適用され、まったく意味を失いました。たとえば、「AI ビームフォーミング」テクノロジーを搭載したゲーマー向けヘッドフォンが入手できることをご存知ですか?生成 AI は、PC ゲームをプレイする人にとっても特に混乱を招く可能性があります。洞窟探検と Minecraft を使用して手続き型生成レベルと世界を 2010 年に戻すには?てか、ローグじゃなかったっけ？エリート1980年代に使っていたのかな？そうじゃないですか生成的な?

Spelunky 2 は、手続き型生成を使用してプレイヤーに新しい課題を提示する 2D プラットフォーマーです。 |画像クレジット:モスマス

現在、「生成 AI」とは、ある種の創造的なコンテンツ、特にアート、音楽、文章などの芸術的な出力を生成するように訓練された機械学習システムを意味することがほとんどです。これらの AI システムは通常、平易な言語でリクエストを記述することで「プロンプト」を送信できます。これにより、次のような有名なシステムが得られます。旅の途中、欲しいものを言葉で説明するだけでイメージが得られます。 AI を使用してアートや音楽を作成することは新しいことではありません。実際、それは私が博士号を取得するずっと前、数十年前に遡ります。しかし、機械学習モデルがシンプルなインターフェイスとより忠実度の高い結果を提供するようになった今、この認識は一般の人々の意識に浸透しています。新しい AI の結果はソーシャルメディアで時々広まり、その後彼らは次のように現れました自分で試すことができる小さなデモがあり、やがてそれが製品のように感じられ始めました。すると、突然、それは、だった製品です。

生成 AI がすでにゲーム業界を席巻しているように見えるかもしれません。今年の初めに、GDC は年次報告書をリリースしました。業界の現状調査その中で、調査対象となった開発者の 31% が職場で生成 AI を使用しており、スタジオの 49% がそれを使用していると主張しました。しかし、「生成 AI」という言葉は、AI 画像ジェネレーターを使用してゲーム内のあらゆるアートアセットを作成する人々から、単に使用するだけの人々まで、あらゆるものを表すことができます。チャットGPTメールを書くためです。生成 AI は単一の概念ではなく、プログラミングなどの 1 つの分野で使用する場合と、対話の翻訳など、別の分野で使用する場合では、感じ方や動作が大きく異なる場合があります。どのような研究、見出し、大きなプレスリリースであっても、生成 AI は大きくて厄介で物議を醸すアイデアであり、ゲーム業界のすべての部分に同じように影響を与えるわけではありません。

これらの違いについて考えるのに役立つように、生成 AI システムについて話すために使用できる新しい単語についていくつかの提案を用意しました。 1 つ目は、「オンライン」システムと「オフライン」システム (以下から借用しています) です。手続き型生成に関する研究）。オンラインシステムは、ゲームのプレイ中にコンテンツを生成します –AIダンジョンは、プレイ中にリアルタイムで書き込みを行うため、オンライン生成 AI システムの一例です。オフラインシステムは、インディーズ探偵ゲームで生成された AI ポートレートを使用するなど、開発中に使用するためのものです。根木は死んだ。ポートレートやその他のアートワークは Midjourney を使用して生成され、ゲームに追加されましたが、ゲーム自体は何も生成しません。ご想像のとおり、オンラインシステムは開発者がすべての可能性を事前にテストできないため、非常にリスクが高くなりますが、よりエキサイティングで革新的なゲームデザインにつながる可能性もあります。オフラインシステムはテスト、安全性、検証が容易なため、ライブゲームで予測不可能なテクノロジーを使用してリスクを負う余裕がない大手スタジオでの人気が高まる可能性があります。

2019 年にリリースされた AI Dungeon は、テキストベースの AI 生成のファンタジーシムで、プレイヤーはカスタムプロンプトを使用して冒険を作成および共有できます。 |画像クレジット:緯度

生成 AI システムを分類するもう 1 つの方法は、「目に見える」システムと「目に見えない」システムの間です。目に見えるシステムは、アートや音楽などの効果を直接感じるコンテンツを生成しますが、目に見えないシステムは、平均的なプレーヤーがあまり意識していない可能性のあるコンテンツを生成します。たとえば、一部のプログラマーは次のように使用します。GitHub コパイロット、プログラムコードの小さなセクションを作成できる生成 AI システムです。誰かが Copilot を使用してお気に入りのマルチプレイヤーネットワーキングコードを作成した場合MMORPG、（何か問題が起こらない限り）ほぼ確実にそれについて聞くことはありません。同じことが、必ずしも直接目にすることができないゲーム開発の多くの側面にも当てはまります。たとえば、財務部門が ChatGPT を使用して月次レポートを作成する場合や、コンセプトアーティストが ChatGPT を使用してプレアルファ版のアートワークを作成する場合などです。ダルイー。 AI ツールの使用に対する反発が高まるにつれ、生成 AI システムの可視性はますます重要になる可能性があります。開発者は、プレイヤーが存在を感じにくい目立たない方法で生成 AI を採用するほうが安全だと感じる可能性があるためです。

3 番目のカテゴリは、おそらく最も重要なものですが、AI が「重い」か「軽い」かです。同僚と学生のおかげでユネス・ラビイこれの名前を提案してくれて。 ChatGPT や Midjourney などの最も有名な生成 AI ツールの多くは、インターネット全体から収集した数十億の画像やドキュメントを使用してトレーニングされています。彼らは私がそう呼んでいるものです重い。これだけではありません法的に曖昧な– これについては、このシリーズの次のパートでもう一度説明します – しかし、それによってモデルの予測が非常に難しくなります。最近、これらのモデルの一部には多くの機能があることが明らかになりました。違法かつ不穏な内容これは、パブリッシャーが次の大ヒットゲームでアートワークを生成することを必ずしも望んでいるわけではありません。しかし、より軽量な AI は、手動で収集および処理された小規模なデータのコレクションに基づいて構築およびトレーニングすることもできます。これでも、特に 1 つのゲーム内の非常に特殊なタスクの場合には、素晴らしい結果が得られます。

最近よく聞く、世界を変えると言われている生成 AI システムは、オンラインで目に見えて重いものです。私たちは、生成 AI があらゆるビデオゲームの中に組み込まれ、その外観、仕組み、ストーリーをリアルタイムで変更し、それを実現するために ChatGPT のような有名企業を利用するだろうと聞いています。ゲームのテクノロジーの歴史を見れば、おそらくそのようにはならないことがわかります。おそらく永続的に役立つテクノロジーは、オフラインで目に見えず、はるかに軽いものになるでしょう。例として、2015 年以前のゲーム業界における生成テクノロジーの歴史を見てみましょう。プロシージャル生成に関するあらゆる可能性と興奮にもかかわらず、業界で最も永続的で普及しているツールは次のとおりです。スピードツリー、樹木やその他の植物を生成するための非常に特殊なツールで、主に環境アーティストによって 20 年以上使用されています。聞いたこともないかもしれません。

しかし、生成 AI がそのような後知恵を得るのはまだ先の話であり、その間に嵐のような訴訟、希望に満ちた新興企業、そして混乱したゲームデザインの売り込みが私たちを乗り越えなければなりません。明日、私たちは倫理と法律の波乱万丈な海に真っ先に乗り込みます。それまでは、指を数え続けて、奇妙なロボットに話しかけないでください。

パート 2「The Art Of The Steal」では、その理由について説明します。生成AIからアートを守るこれほど重要かつ重要なことはありません。