「AIが記憶するNPCを提供できますそれはまた、あなたのお気に入りのアーティストをクビにするかもしれません」
AIが記憶するNPCを提供できますお気に入りのアーティストをクビにするかもしれません
AIのゲーム業界への存在感は、単なる目新しさから欠かせない力へと進化しています。アルゴリズムの進歩により、ゲーマーや開発者にとって新たな可能性と課題が生まれています。
2023年3月、Redditのユーザーが彼女の働いている場所でAIが使われているという話を共有しました。「Midjourneyを通じて、私の仕事を愛する要素をすべて失いました」と著者は書いています。この投稿は多くの注目を集め、著者は匿名でENBLEに話すことに同意しました。彼女は雇用主に特定されることを恐れています。
「ポーズをうまく決めたり、形を正確に描いたりすることで、私は大量のドーパミンを得ることができました。何度も描いた形でも、突然理解できる瞬間がありました」と、小規模なビデオゲーム会社で働く3Dアーティストのサラ（仮名）は語ります。
サラの日常は、Midjourneyのバージョン5で大きく変わりました。Midjourneyはテキストのプロンプトから画像を生成するAIツールです。Midjourneyはまた、視覚芸術家の著作権を侵害し、彼らの作品を盗んで画像生成エンジンのトレーニングに使用することで広く批判されており、大規模な著作権訴訟につながっています。
サラは、ゲーム業界で働き始めた当初、3D環境やキャラクターアセットの需要が高かったと言います。すべてのデザイナーが手作業で構築していました。彼女は自身の時間の70％を3Dモーションキャプチャースーツで過ごし、20％は概念的な作業に費やし、残りの時間は後処理に費やしていました。今では、ワークフローには一切の3Dキャプチャーワークが含まれていません。
彼女の会社は、Midjourneyを使用してインターネットから取得した画像をフィードし、既存の画像をブレンドしたり、単にビデオゲームの名前をスタイルの参考にプロンプトに入力することで、良好かつ制御可能な結果を得る方法を見つけました。「その後、ほとんどの出力はいくつかのPhotoshopping、エラーの修正が必要で、できあがりです。数週間かかったキャラクターが数時間で完成しますが、2Dのイメージしかありません」とサラは言います。「これが最終形態の効率です。アーティストは、かつてそのアートをデザインしたバーニサージュの後のゴミを拾うクリーンアップコマンドとして残されます」と彼女は付け加えました。
ポンティフィシア大学の認知科学者で教授のディオゴ・コルティスは、「ビデオゲームだけでなく、エンターテイメント業界全体で、AIを使って開発コストを削減する方法について広範な研究が行われています」と述べています。コルティスは雇用機会と公正な報酬について懸念を抱いており、テクノロジー業界の労働権や規制がAIの採用を示唆してきたゴールドラッシュと一致しない可能性があると言います。「すべてを機械に委託することはできません。創造的なタスクを彼らに任せると、仕事がより充実しないだけでなく、文化的な成果も弱まります。すべてが自動化とスリム化になるわけではありません」と彼は言いました。彼はビデオゲームが社会の価値を反映し形作ることについても述べています。
「仕事がより充実しないだけでなく、文化的な成果も弱まります。すべてが自動化とスリム化になるわけではありません」とコルティスは言います。
コルティスは、ゲーム会社がAIの使用方法、適用範囲、限界について、業界全体または個別に協力して議論する必要があると述べています。「委員会は、性別、年齢、階級、人種などの多様性を持つことが重要で、包括的なAIを議論して作成する必要があります」と彼は言います。「彼らは自分たちのAIの原則をすべての人に公開する必要があります。」彼は、ゲーマーが企業がどのようにAIを使用するかにアクセスできるようにすべきだと付け加え、トピックに関するより大きな透明性、信頼性、そしてより発展したデジタルリテラシーが生まれることを望んでいます。
具体的には、企業はゲームに使用されるAIツールを開示し、AI委員会を公開レポートの作成および開発者、プレイヤー、投資家などの関係者からの質問に回答できるようにするべきです。
「AIをワークフローに組み込むことは、信じられるより現実的な世界を作るため、クリエーターの低価値なタスクの数を減らすため、プレイヤーの体験を向上させるための3つの軸に依存しています」と、ユービーアイソフトのエグゼクティブディレクターであるイヴ・ジャキエは述べています。
ジャキエは、自社がすでにAIを使った実験を行っているいくつかの方法について説明しています。例えば、Far Cry 6ではより自然なゲームの見た目を実現するためのスムーズなAI駆動のモーショントランジションや、Rainbow Six Siegeの新規プレイヤー体験を向上させるために設計されたボットなどです。また、GhostwriterというAIパワードツールもあります。このツールは脚本家がキャラクターと生成したいタイプの相互作用を作成し、いくつかのバリエーションを選択して編集することができます。
「ゲーム開発にAIを使用する際の私たちの指針は、AIがクリエーターを支援する必要があるということです」とジャキエは付け加えました。ジャキエは、「ヒューマンインザループ」アプローチを採用することで、AIが開発者を置き換えることなく、彼らの仕事の一部を助け、最適化したり、新しい創造の可能性を開くことができると述べています。
「過去数年間、変化し続けているのは、応用AIの成熟度とそれによるより高度な形態への簡単なアクセスです。その結果、ジェネレーティブAIなど、AIを使用したワークフローにおけるアプリケーションの数も増えています」とJacquierは説明します。それでも、彼はビデオゲームのためのAIモデルを訓練するための共通のフレームワークを作成するというより広範な課題があると述べています。彼によれば、それはAIが責任を持って使用され、法的に適合するようにするために業界全体で共同で取り組む必要があるとのことです。
開発者たちはAIツールを開発パイプラインに取り込むという課題と機会に取り組む一方、同じツールは複雑さを増しています。Activision Blizzard Kingのゲーム開発者であるMauricio Movillaは、AIとビデオゲームの世界が常にある意味で結びついていると説明しています。
「ゲームのデザイン中、ある島が水の隣にあるか他の島の隣にあるかといったルールをアルゴリズムに伝えると、そのルールセットを得て、無限に作り続けることができます」とMovillaは説明します。例えば、彼は既にAIと呼べるツールによって作成された大規模な自動生成マップを挙げています。
ゲーム開発者がゲーム開発のさまざまな段階でAIに頼ると、それらのアルゴリズムは「賢く」なります。彼らは新しいデータを扱う方法を収集し提案し、プレイヤーが特定のゲームの機能にどのように反応するかを追跡します。後者は通常、ゲームテレメトリと呼ばれるもので、ゲームをプレイすると開発者に送信されるデータです。
「ゲームをプレイする際に行っているあらゆる行動がモニタリングされています」とMovillaは言います。彼は、テレメトリによって得られたデータは、プレイヤーエクスペリエンスを向上させたり、特にライブサービスゲームやマイクロトランザクションのあるゲームの場合、収益を増やすためにゲームを変更する機会を開発者に提供すると説明します。ただし、「どこでストップすべきかを感じ取らないほど最大限に活用すると、ゲームは簡単に『有料で勝つ』ものになる可能性があります」と彼は警告し、また「オーダーメイド」のエクスペリエンスは中毒につながる可能性もあると述べています。彼は他の専門家と同様に、AIがプレイヤーの行動を観察し、リアルタイムでゲームを変更する方法において透明性が重要であると指摘しています。
一部の研究者はAIツールを使用して、ビデオゲームでNPC、敵キャラクター、またはその他のキャラクターにパーソナリティエンジン全体を構築しています。
「チョコレートを試してみて、それが好きになりました。だから続けて手に入れました」とスタンフォード大学の博士課程学生であるJoon Sung Parkは語ります。「私たちの経験から生まれるこの種の新しい行動は、簡単にコンピュータにエンコードすることはできません。私たちは何をするか、見るか、計画するか、反応するかといったさまざまな中核的な機能を分割し、それぞれに取り組み、それらを一つのアーキテクチャにまとめました。全てを自然言語で行いました」と彼は最近提出した研究の概念を説明しています。この研究はChatGPTとThe Simsの衝突とも言えます。
Parkと彼の研究チームは、人間の行動を模倣する25個の生成エージェントを作成しました。彼らは知覚し記憶し、経験に基づいて特定の方法で反省し行動します。Parkは、この研究が将来的には、独自のパーソナリティを持ち、自分自身のバックグラウンドを覚え、社会的関係を形成し、他のNPCやプレイヤーを認識し、その間のすべての相互作用が可能なNPCの開発を実現すると考えています。
ゲーム業界で同様の実験が行われているかどうか尋ねられた際、Parkは自身は知らないとしつつも、研究の高いコストとスケーラビリティの課題を理由に、この技術はまだ初期段階にあると指摘しています。学問界を指して、Parkは「私たちは必ずしもパフォーマンスを最適化するわけではありません。まずはこれができることを示し、その後に最適化できます」と述べています。最適化のコストはどうなるのでしょうか？「シミュレーションの結果に過度に依存して意思決定を行うことに懸念を抱いています」と彼は言います。「最高のAI技術は、人間を置き換えるのではなく、彼らを補完するものです。」
