Революция искусственного интеллекта в игровой индустрии: Формирование будущего видеоигр

Так, что это тут у нас? Очередная статья о генеративном ИИ? Скорее всего это первый вопрос, который придет вам в голову. Короткий ответ на него — да, но все не совсем так, как вам может показаться с первого взгляда.

Я написал эту статью не для того, чтобы примазаться к хайпу вокруг генеративного ИИ, а в надежде поделить ценными соображениями на эту тему. Моя цель — помочь специалистам сделать осознанный выбор в отношении своего будущего, которое (давайте будем честны) уже стоит за порогом, как орда мертвецов во время зомби-апокалипсиса, и совсем скоро постучится к нам в дверь. 

Основатель и генеральный директор Half Moon Studios и бывший директор по маркетингу студии Miniclip Питер Койман (Pieter Kooyman) недавно поделился с Михаилом своей историей, которой я с удовольствием поделюсь с вами в этой статье. Опыт работы Коймана в игровой индустрии насчитывает 15 лет, из которых 13 Питер входил в руководящий состав студии Miniclip до того, как компания была приобретена Tencent. Сейчас он занимается развитием Half Moon Studios, которая начала с переосмысления жанра викторин (Picture Quiz).

Half Moon Studios использует особый метод управления своим бизнесом. Их акцент на тщательном подборе инвесторов и партнеров, а также использование искусственного интеллекта для оптимизации операций выделяют их на фоне других студий. Что еще примечательно, так это то, что они не планируют расширять команду дальше 10-12 человек. ИИ — ключевой ингредиент в достижении этого впечатляющего результата. Давайте же узнаем, как им это удалось!

Полную версию обсуждения можно послушать здесь:

В разговоре Питер размышляет о ценных советах, которые он получил от одного из своих инвесторов в начале своего пути. Один из них надолго запал ему в душу:

"Просто начните. Начинайте делать собственные проекты и учитесь. Совершайте ошибки. Выстраивайте организацию, развивайте свои возможности и не останавливайтесь".

Основные принципы деятельности Half Moon Studios являются следствием переосмысления маркетинга и рабочих процессов всей организации. В их бизнес культуре процветают инновации, не отягощенные историческим багажом. Вместо того чтобы полагаться на проверенные методы, они исследуют еще не до конца освоенный  потенциал генеративного искусственного интеллекта, чтобы создать совершенно новые подходы к маркетингу и дистрибуции.

Они гордятся тем, что собрали небольшую, но слаженную команду, которая с помощью искусственного интеллекта может работать не хуже больших корпоративных команд. Их подход ставит в приоритет ясность в общении, поддерживая неирархическую, прозрачную структуру, где все члены команды в курсе происходящих событий, что исключает любую возможность недопонимания.

Питер и Михаил сошлись во мнениях, что внедрение подобных методик и инструментов в крупных организациях может иметь ряд препятствий. Но операционные трудности, связанные с устоявшимися процессами, не должны препятствовать инновациям. В действительности интеграция генеративного ИИ становится гораздо более сложной задачей для крупных компаниях.

Хотя руководители высшего и среднего звена могут быть полны энтузиазма, сложность налаживания процессов иногда может тормозить введение инноваций.

Несмотря на их сильную зависимость от искусственного интеллекта, Питер прекрасно понимает, какие трудности несет в себе такой подход.

Он упоминает следующие проблемы при работе с инструментами искусственного интеллекта:

• Противоречивые результаты: Питер подчеркивает проблему непредсказуемых результатов, основываясь на своем опыте работы с Chat GPT, который часто предоставлял неточную информацию. Он подчеркивает, что будущее человечества прямо сейчас не находится под непосредственной угрозой, поскольку инструменты ИИ требуют постоянной доработки, тщательного технического ухода и неустанного стремления к совершенству. Примечательно, что до 10% контента, генерируемого ИИ, может оказаться фактически неверным.

• Предвзятость: Он также подчеркивает наличие предвзятости, присущей этим моделям, которая в свою очередь проистекает из предвзятости, заложенной в данных, на которых они были обучены. ИИ не руководствуется этическими соображениями; он просто отражает данные, которые ему скормили. Выявление и устранение этих предубеждений жизненно важно в вопросе работы с ИИ.

• Ценности и этика: Еще одна важная проблема, с которой сталкиваются организации, — потенциальное несоответствие контента, создаваемого ИИ, основным ценностям и этическим нормам организации. Поскольку ИИ стремительно проникает в различные отрасли, в том числе и в игровую, компаниям необходимо сохранять бдительность и следить за тем, чтобы возможности ИИ гармонично сочетались с их основополагающими принципами.

Дискуссия о том, что ИИ лишит всех нас работы 

В современных реалиях игровой индустрии, когда стоимость разработки крупных AAA-игр приближается к отметке в миллиард долларов, руководители вынуждены рассматривать искусственный интеллект в качестве меры по ограничению расходов. Откровенно говоря, в сложившейся ситуации у них нет другой альтернативы, как собственно нет и финансовых причин для того, чтобы сохранять традиционный подход к разработке. В конце концов, возможность производить больше, затрачивая меньше времени и сил, полностью соответствует их конечной цели.

Когда речь заходит о сотрудниках этих компаний, мы видим, как растет их настороженность. Но разве можно их в этом винить? Абсолютно очевидно, что их подозрения подпитывает нехватка прозрачности в коммуникации с руководством. Они по понятным причинам опасаются потенциальных последствий оптимизации процессов путем внедрения искусственного интеллекта, боясь, что это может привести к автоматизации их собственных рабочих мест и рабочих мест их коллег, что в конечном итоге представляет угрозу и для их трудоустройства как такового.

Перед руководителями стоит задача донести до сотрудников роль ИИ в оптимизации процессов, не вызвав при этом бунта. Можно сравнить эту ситуацию с балансированием на канате; с одной стороны нужно суметь донести до сотрудников правду о будущей роли ИИ, а с другой — не допустить паники. Из-за очевидного страха сотрудников перед увольнениями и перестановками на рабочих местах сохранять прозрачность в коммуникации с ними может быть довольно непросто. Может показаться, что проще дать более позитивный прогноз, ведь это может снизить степень негатива. Однако обсуждение возможных последствий было бы более справедливым подходом. Смягчение правды в конечном итоге приведет к еще большему разочарованию сотрудников, ведь вы лишите их возможности адаптироваться к новым реалиям.

В то же время художники, разработчики и креативщики вынуждены справляться каждый со своей собственной формой этого возмущения, вызванного страхом.

На данный момент ИИ больше похож на услужливого коллегу, выполняющего репетативные задачи и облегчающего наш труд. Но в будущем он может полностью поглотить некоторые профессии, и мысль о том, что алгоритмы будут генерировать дизайны и конструкции, которые раньше требовали кропотливой работы, трудно переварить. Это беспокойство вызвано неопределенностью грядущих изменений в нашей профессиональной жизни.

Вполне естественно испытывать неуверенность в будущем из-за ИИ, но мы не должны позволить ей парализовать нас. На самом деле эта неуверенность может стимулировать инновации, вдохновляя нас приобретать новые навыки и воспринимать ИИ как творческого союзника, а не похитителя рабочих мест.

Несомненно, на горизонте маячит сокращение рабочих мест. В ближайшие годы в различных отраслях, включая игровую, юридическую и маркетинговую, определенные должности станут неактуальными, поскольку задачи, на выполнение которых раньше уходили недели, теперь можно будет решать за считанные часы.

С другой стороны, почти все отрасли страдают от нехватки кадров. Если ИИ сможет сократить время, затрачиваемое на рутинные задачи, у людей появится больше времени для работы над более интересными частями проекта.

Однако возникает острая проблема, связанная со входом молодых специалистов в эти отрасли. Когда компании начнут нанимать меньше сотрудников, это ограничит возможности для новичков, особенно в крупных фирмах, что является серьезной проблемой для начинающих профессионалов.

Повышение эффективности за счет совместной работы человека и искусственного интеллекта

Одним из ключевых принципов приема на работу в Half Moon Studio является их "политика нескольких шляп", которые в данном контексте представляют собой роли и задачи сотрудника в компании. Питер заявляет, что каждый член команды носит как минимум две шляпы, что является важным критерием при приеме на работу. В этой философии большое внимание уделяется универсальности и адаптивности, что гарантирует, что профессионалы смогут легко переключаться между ролями и областями деятельности.

Например, представьте себе аналитика данных, который не только отлично справляется с анализом данных, но и обладает навыками создания эффективных систем обработки данных.

Питер решительно подчеркивает превосходство универсализма над специализацией, заявляя:

"Универсализм победит специализацию. Если вы начинающий разработчик, то вам следует задуматься о том, какие дополнительные навыки вам можете освоить прямо сейчас".

Как мне кажется, акцент делается не на преуменьшении заслуг специалистов, а на признании ценности разносторонних профессионалов в отрасли, для которой характерны постоянные изменения и автоматизация. Профессионалы, придерживающиеся такого подхода, могут сделать себя суперадаптивными в отрасли, которая всегда находится в движении.

Именно здесь в игру и вступают инструменты генеративного ИИ — они, как верные помощники, берут на себя решение рутинных задач, создают контент и предоставляют ценные сведения. Синергия взаимодействия человека и ИИ — это искра, которая разжигает эффективность и инновации.

Итак, какие перлы мудрости может предложить Питер коллегам-профессионалам, особенно разработчикам игр, погружающимся в сферу ИИ?

• Глубокое погружение
  Питер подчеркивает, что когда речь идет об искусственном интеллекте, нельзя ограничиваться поверхностным изучением; необходимо погрузиться в глубины. Это как дирижировать оркестром систем ИИ, у каждой из которых своя роль в большой симфонии. Он рассуждает об этом следующим образом: "У вас есть одна система ИИ для автоматизации определенных задач, еще одна генеративная система ИИ и еще одна система третьего типа, и т.д., и вы пытаетесь соединить их вместе". Другими словами, речь идет о том, чтобы вникнуть в тонкости и понять, как эти компоненты работают вместе наилучшим образом.

• Автоматизация
  Автоматизация — это ключевой аспект при использовании возможностей искусственного интеллекта. Питер считает, что разработчики игр и другие профессионалы должны от всей души приветствовать автоматизацию в своих рабочих процессах, чтобы в первую очередь повысить свою производительность. Генеративный ИИ создает огромное количество контента, но не весь контент будет идеально подходить для ваших нужд. Представьте, что вы оказались в огромной сокровищнице и можете взять оттуда все, что угодно. Вы можете набить карманы мелочью, от который будет мало толку, а можете отыскать именно те драгоценные камни, которые будут безукоризненно сочетаться с вашим продуктом, процессами и маркетинговой стратегией.

• Здоровый скептицизм — это мудро
  Питер подчеркивает важность сохранения здорового скептицизма при работе с контентом, созданным искусственным интеллектом. Несмотря на свои невероятные возможности, инструменты ИИ имеют свои пределы. Он советует критически оценивать сгенерированный контент, будь то статья или маркетинговая кампания. ИИ отлично справляется с распознаванием закономерностей, но важно убедиться, что контент соответствует вашим целям. Поэтому будьте предельно бдительны, особенно на ранних этапах интеграции ИИ. Как говорит Питер, "нужно проводить “пробу на нюх” для вашего контента". Главное — убедиться в том, что широкие возможности ИИ согласуются с вашим целям.

Заключение

Во многих отношениях генеративный ИИ — это еще один инструмент, с помощью которого как маленькие, так и большие команды могут совершать удивительные вещи. Его потенциал революционизировать индустрию неоспорим, но внедрение ИИ представляет собой палку о двух концах. Этические дилеммы, риски, несогласованность действий и удар по традиционной структуре студий создают серьезные проблемы, несмотря на огромные перспективы.

Михаил проницательно характеризует органическую природу ИИ как способность быстро и с минимальными затратами производить высококачественный контент, отмечая при этом, что ИИ в качестве помощника уменьшит потребность в ассистентах-людях. 

Устоявшиеся гиганты индустрии могут столкнуться с проблемой адаптации к новому ландшафту из-за влияния ИИ на их значительный штат сотрудников. Это дает небольшим студиям возможность выровнять ситуацию, привнеся в индустрию инновации и динамизм.

В этом стремительно развивающемся ландшафте перед нами встает выбор. Воспринимать ли эти достижения как источник новых возможностей или как источник беспокойства? 

Для одних, особенно для небольших студий, это очевидная возможность создавать игры и продукты с ограниченными ресурсами, но в ускоренном темпе, пользуясь моментом, а не будучи захваченными им. Для других это означает нарушение привычного уклада работы. На какой бы стороне спектра вы ни оказались, разумнее всего принять этот сдвиг как можно скорее.

Изучить актуальные инструменты и лучшие практики разработки игр можно в рамках практических онлайн-курсов под руководством экспертов области. Полный список курсов смотрите в каталоге по ссылке.