Bienvenido a la parte final de Electric Nightmares, una serie corta sobre IA generativa y juegos. Hasta ahora, hemos visto el pasado, el presente y los problemas que rodean esta nueva palabra de moda a medida que se filtra en nuestros juegos y comunidades. En esta parte final de la serie, quiero intentar pensar concretamente con ustedes sobre lo que nos depara el futuro; ir más allá de lo que creemos que es correcto o legal, lo que podría excitarnos o asustarnos, y en su lugar pensar en los aspectos prácticos de crear y jugar juegos hoy en día y cómo eso podría verse afectado por el creciente dominio de la IA generativa.
¿Qué se necesita para que una nueva tecnología se arraigue en nuestras vidas? A finales de los años 1990, dos investigadores de política científica propusieron que se necesitaban dos cosas: comodidad y credibilidad. La credibilidad depende de cómo bien la cuestión es que el deseo de tenerlo en primer lugar. La comodidad se trata de cómo fácilmente puedes integrarte a tu vida. Vemos esto todo el tiempo en los juegos. La realidad virtual es un buen ejemplo: hay muchas experiencias geniales de realidad virtual y la tecnología es inusual y emocionante para muchos de nosotros, pero su uso es agotador, desorientador, costoso, requiere mucho espacio vacío y siempre es propenso a sufrir accidentes. . Puede ser muy divertido, pero más de una década después del debut de Oculus Rift, la realidad virtual todavía no parece haber encontrado su lugar. Otras tecnologías tienen el problema opuesto. En realidad, los NFT se volvieron bastante fáciles de usar en su apogeo y habrían sido bastante fáciles de integrar en muchas tiendas de juegos existentes; solo que a nadie le importaba. Todos los intentos de convencernos de que las NFT iban a agregar algo a nuestras experiencias de juego han fracasado, y sin esa emoción y entusiasmo, no importa cuán fáciles o difíciles sean de usar.
La IA generativa aún no se ha afianzado realmente. ¿Es fácil o difícil de usar? En cierto modo, es bastante sencillo. Regístrese en Midjourney o ChatGPT por unos pocos dólares y podrá comenzar a ingresar solicitudes de contenido de inmediato. Mais il n'y a aucune propriété sur cette technologie, ni aucune indication sur son orientation future, ce qui signifie que vous ne pouvez pas facilement compter sur elle pour qu'elle soit encore abordable à cette époque l'année prochaine, ou même exister Para nada. En términos de credibilidad, mire los comunicados de prensa correctos y se le perdonará pensar que la IA podría reemplazar a todos los creadores humanos en la actualidad. Sin embargo, cada herramienta parece funcionar de manera un poco diferente y los errores que vemos van desde divertidos hasta catastróficos. No es de extrañar que los partidarios y detractores de la IA parezcan sentirse inseguros sobre el momento presente: la confusión de los argumentos de venta, el marketing viral, las revelaciones y las decepciones del mundo real se combinan para dejarnos completamente perdidos.
A menudo, con las nuevas tecnologías de juego, son los sistemas más silenciosos, pequeños y confiables los que prosperan a largo plazo. En su discurso en la GDC de 2005, justo antes del lanzamiento de Spore, Will Wright habló extensamente sobre lo que él veía como el poder de la generación procedimental para resolver los problemas de diseño de juegos del futuro, particularmente la demanda de mayores cantidades de juegos de alta calidad. contenido. Sin embargo, en general, la solución que encontraron las empresas fue simplemente contratar más personas y hacerlas trabajar más duro en producciones de mayor presupuesto. La generación procedimental finalmente irrumpió en la industria, pero principalmente de una manera muy especializada, en herramientas de las que quizás no hayas oído hablar o nunca hayas visto, como SpeedTree, una herramienta responsable de la mayoría de los bosques de videojuegos que juegas. Funcionó porque era simple, específico y confiable.
Estamos empezando a ver los primeros ejemplos de herramientas de IA generativa que se parecen más a esto, como Motorica. Motorica surgió de la investigación de IA en KTH, una universidad de Estocolmo, y ahora es su propia empresa respaldada por el programa MegaGrant de Epic. Su objetivo es crear un complemento que pueda animar cualquier modelo 3D en una variedad de estilos diferentes, controlado mediante entrada de texto, para que puedas cargar tu gran ogro gruñón que creó tu artista 3D, pedirle a Motorica que lo anime bailando un vals. y ya está listo para comenzar. Motorica está construyendo sus propias bases de datos de movimientos y gestos capturados sobre las cuales tendrán plenos derechos de formación y licencia para los desarrolladores de juegos, con el objetivo de hacer "gran parte del trabajo de un estudio de mocap innecesario". Herramientas como Motorica no están exentas de los problemas de los que hemos hablado a lo largo de esta serie, especialmente si, por ejemplo, trabajas en un estudio de mocap. Pero pueden ser libres de assez Hay problemas para hacer que sus conjuntos de herramientas sean atractivos para las personas que dirigen editores y desarrolladores, y eso puede ser todo lo que se necesita para que la IA generativa encuentre su camino en la industria.
En última instancia, el mejor vistazo de lo que depara el futuro para la IA en los juegos podría estar ante nuestros ojos. En 2019, OpenAI lanzó GPT-2 y con él abrieron el acceso a la API permitiendo a los usuarios crear aplicaciones usándola. La mayoría de los prototipos realizados no eran muy buenos, pero dos demostraciones se volvieron virales: una que mostraba que GPT-2 podía escribir programas simples, lo que eventualmente llevaría al asistente de programación Copilot de GitHub, y otra demostración de Nick Walton que te permitía jugar un Juego de ficción interactivo que GPT-2 escribió en tiempo real. Esta última demo se convirtió muy rápidamente en un juego llamado AI Dungeon, con su propia web, una empresa, Latitude, para desarrollarlo y actualizaciones que ampliaron su conocimiento de géneros y estilos. AI Dungeon ha sido aclamado como el futuro de los juegos: Walton ha sido entrevistado y hablado en todo el mundo, Latitude ha contratado y crecido, y AI Dungeon ha aparecido repetidamente en periódicos y ha hablado sobre investigación, diseño y desarrollo de juegos. Esto no sólo demostró que la IA podía cambiar la forma en que se creaban los juegos, sino que también tenía una gran demanda y era exitosa.
Hoy, AI Dungeon está recibiendo críticas mixtas en Steam. Las críticas negativas se quejan de la mala calidad de la escritura, la incapacidad del sistema para comprender al jugador, un plan de suscripción agresivo que excluye a los usuarios del acceso a Dungeon Masters de IA de alta calidad y el filtrado de mensajes y resultados restrictivos. Sin embargo, ese último punto es comprensible: AI Dungeon probablemente tuvo que intensificar su moderación cuando se reveló que la herramienta se utilizaba para generar fantasías de abuso gráficamente violentas y, a menudo, tendía a escribir contenido sexual con menores aparentemente por iniciativa propia. AI Dungeon es una buena demostración de cómo el sueño de un nuevo producto de IA se deteriora con el tiempo. Los costos de mantenimiento aumentan porque ejecutar modelos es costoso (en su punto máximo, Walton estima que AI Dungeon pagaba 200 dólares al mes solo para ejecutar consultas en OpenAI). Se deben incorporar moderaciones y restricciones para tener en cuenta la actividad de los usuarios maliciosos y los errores catastróficos del sistema, así como también debido a la imprevisibilidad inherente a modelos de IA tan grandes. Existe evidencia anecdótica de que muchos de estos modelos se degradan con el tiempo porque también se entrenan de manera iterativa en las interacciones de los usuarios.
Esto no quiere decir que la IA generativa sea inútil o esté condenada al fracaso. Ni siquiera creo que eso signifique que no se pueda aplicar éticamente. qué es consumado Lo que queremos decir, sin embargo, es que debemos tener cuidado cuando los comunicados de prensa interesantes y las demostraciones virales de la GDC nos prometen la luna en un palo, y cuando se nos ocultan los verdaderos costos de esta nueva tecnología. La IA generativa aún tiene que demostrar su comodidad o credibilidad ante los desarrolladores de juegos o los jugadores. Queda por ver si correrá la misma suerte que la realidad virtual o, peor aún, las NFT.
En 1950, Alan Turing escribió sobre la IA (antes incluso de que se acuñara el término IA): “Podemos ver sólo una corta distancia delante de nosotros, pero podemos ver mucho que hacer allí. Probablemente Turing solo estaba pensando en cuestiones técnicas cuando escribió esto, pero hoy creo que está claro que el trabajo que imaginamos es responsabilidad de todos nosotros. Como hemos visto a lo largo de esta serie, las respuestas a los problemas que enfrentamos se encuentran fuera de los laboratorios de inteligencia artificial: se encuentran en los tribunales, en las negociaciones sindicales, en las sesiones de las salas de juntas, en las presentaciones de inversionistas y en los servidores de Discord administrados por fanáticos. Los investigadores de IA como yo somos en parte responsables de muchos de los problemas que enfrentamos hoy, pero ciertamente no somos la única fuente de soluciones. No habrá respuestas rápidas o fáciles a los problemas que enfrentaremos en el futuro en la industria de los videojuegos, pero creo que hay un camino hacia un futuro mejor, si tan sólo podemos trabajar juntos para decidir hacia dónde queremos ir.
