Trí Tuệ Nhân Tạo trong Phát Triển Game: Hiện Tại và Tương Lai

Định nghĩa AI

Để sử dụng một định nghĩa học thuật, AI là “bất kỳ phần mềm nào có hai đặc điểm chính”, Thompson bắt đầu. “Nó tự chủ, có nghĩa là nó sẽ hành xử hoàn toàn theo quyền hạn của riêng mình – bạn cung cấp đầu vào, nó sẽ hành động theo cách riêng của nó – và nó cũng hợp lý trong bối cảnh của vấn đề mà nó đang cố gắng giải quyết.” Ví dụ về trò chơi điện tử, hãy xem xét việc tìm đường – nơi một nhân vật NPC tự động tìm ra cách theo sau bạn, điều hướng môi trường bằng phương pháp hợp lý trong bối cảnh ý định của nhà thiết kế.

Gần đây hơn, Thompson thừa nhận, “AI” đã được sử dụng thay thế như một từ ngắn gọn cho AI tạo sinh, điều này thuộc về một phần của học máy – nơi một AI tạo ra các mối liên hệ giữa đầu vào và đầu ra. Vậy gọi là học sâu, trong khi đó, đề cập đến sự phức tạp bổ sung được đạt được thông qua các mạng nơ-ron nhân tạo. AI tạo sinh là một tập con của học sâu thêm tính liên quan ngữ cảnh.

Một ví dụ về điều này là mô hình ngôn ngữ như ChatGPT. “Nó có khả năng tìm ra sự liên quan thống kê của một số từ kết hợp với nhau,” Thompson nói. “Và nó hiểu từ này có nghĩa là gì trong bối cảnh của một câu hoặc một đoạn văn hoặc một cơ thể văn bản lớn hơn.

“Khi nó tạo ra văn bản, nó có khả năng tạo ra điều gì đó nghe có vẻ hợp lý và đầu tiên vì nó đã tìm ra bằng cách đọc nhiều văn bản hơn bất kỳ con người nào từng đọc, cách tạo ra một đầu ra nghe có vẻ có khả năng thống kê.”

Hình ảnh nhân vật trong The Finals với mảnh vỡ tòa nhà phía sau, đang với tay và cầm súng SMG

AI tạo sinh có thể được sử dụng như một lối tắt, nhưng kết quả thường không mấy ấn tượng. Đây là lý do tại sao, Thompson nói, nhiều mô hình ngôn ngữ “có phần nhạt nhẽo, văn bản được tạo ra rất chung chung và thường thiếu hương vị”, vì “nó đã trung bình hóa trải nghiệm của tất cả các nhà văn trên Trái Đất.”

Vấn đề lớn nhất với AI tạo sinh, và lý do tại sao Thompson tin rằng có rất nhiều “sự hoài nghi và sự không tin tưởng chung” đối với nó, là các hệ thống được đào tạo ở quy mô lớn trên khối lượng dữ liệu mà không có đủ sự minh bạch về nguồn gốc của dữ liệu đó. Một số dữ liệu có thể đã bị đánh cắp và thu thập, và không nên sử dụng hợp pháp. “Tôi nghĩ rằng việc mọi người không hài lòng về điều này là có lý do,” Thompson nói, “bởi vì dù là văn bản hay – tôi nghĩ quan trọng hơn – tạo hình ảnh, công việc của mọi người đã bị sử dụng mà không có sự đồng ý của họ và nó đang tạo ra những thứ phản ánh hoặc gợi lên giá trị nghệ thuật và tính toàn vẹn của họ.”

Do đó, vi phạm bản quyền đã trở thành một vấn đề lớn, vì các hệ thống này rất tham lam dữ liệu và khó kiểm soát. “Tôi cảm thấy như những công ty lớn đã cam kết tất cả các loại vi phạm pháp lý…” ông ngừng lại. “Họ đã đánh cắp dữ liệu và hiện đã đặt ra một thông điệp và đã đặt cuộc trò chuyện xung quanh AI tạo sinh theo cách sẽ rất khó khăn cho những người làm điều này một cách đạo đức.” Kết quả là, đã có sự phản đối công khai đối với việc sử dụng AI trong game – hoặc, như Thompson nói: “cộng đồng chơi game nói chung đã gián tiếp lên tiếng như một người ủng hộ cho người sáng tạo con người”.

AI đã được sử dụng trong game như thế nào

Vậy, có những ví dụ tích cực nào về việc sử dụng AI trong phát triển game không? Thompson có rất nhiều.

Phù hợp với báo cáo của Unity, hoạt hình là một lĩnh vực chính – đặc biệt là pha trộn hoạt hình. Về cơ bản, các nhà phát triển sẽ tạo ra các hoạt hình riêng biệt cho chuyển động của nhân vật, nhưng khi nào một bước đi chuyển thành chạy và sau đó chuyển thành chạy nước rút? Pha trộn các hoạt hình này một cách mượt mà là một quá trình tỉ mỉ, nhưng AI có thể được sử dụng để làm điều này một cách sạch sẽ thông qua việc khớp chuyển động. Các game như The Last of Us Part 2 và Hitman Absolution sử dụng quá trình này, cùng với nhiều game khác. “Pha trộn hoạt hình rất tuyệt vì nó cho thấy chất lượng của sản phẩm mà để làm điều đó với lao động con người sẽ khó khăn hơn nhiều,” Thompson nói, cũng nhấn mạnh khả năng của AI trong việc phát hiện lỗi của con người.

Các ví dụ khác được thấy trong việc phát hiện gian lận và xử lý tính độc hại. Microsoft gần đây đã tiết lộ cách họ sử dụng AI để xác định các từ ngữ gây hại, hình ảnh và báo cáo trò chuyện bằng giọng nói, để đảm bảo các cộng đồng game được giữ an toàn. Ricochet, hệ thống chống gian lận được sử dụng bởi Activision trong Call of Duty, sử dụng học máy để chống lại những kẻ gian lận như một phần của cách tiếp cận đa diện. Counter-Strike 2 có một hệ thống tương tự, sử dụng AI để quét gameplay tìm kiếm hoạt động bất thường có thể gợi ý sự hỗ trợ nhắm mục tiêu, hỗ trợ thị giác, hoặc gây rối. Sử dụng các hệ thống này cho phép các nhà phát triển phát hiện vấn đề ở quy mô lớn.

Abby trong The Last of Us Part 2. Cô ấy mặc quần áo tối màu, đội mũ beanie và đeo ba lô, đứng trong khu rừng tuyết

Điều quan trọng là, con người vẫn cần thiết như một phần của các quá trình này. “Đây là một phần quan trọng cho cách AI tạo sinh thực sự có thể thành công trong ngành, rằng con người luôn là cơ quan cuối cùng về bất kỳ hành động nào được thực hiện,” Thompson nói. “Nhưng hệ thống đang giúp làm điều đó: chúng ta thường gọi đó trong thiết kế game là thiết kế sáng kiến hỗn hợp.”

Một ví dụ khác về điều này là SpeedTree, một công cụ tạo cây trong game. Cây không nhất thiết phải là thứ quyến rũ nhất để thiết kế, nhưng người dùng vẫn có quyền quyết định cuối cùng về thiết kế và vị trí của chúng nên có thể tập trung vào việc tạo ra bức tranh lớn hơn thay vì những chi tiết nhỏ nhặt. Việc sử dụng thực tế cho điều này là rõ ràng, nhưng không phải trường hợp cho mọi công cụ AI mới đang được phát triển.

“Game đang trở nên lớn hơn, game đang trở nên phức tạp hơn, chúng ta cần những công cụ tốt hơn để hỗ trợ chúng ta,” Thompson nói. “Và tôi nghĩ, thật buồn cười, chúng ta đang nghe từ cả người chơi nhưng cũng từ nhiều nhà phát triển, những công cụ mà chúng ta được nói sẽ là làn sóng mới của AI cho phát triển game không phải là những gì chúng ta cần nhiều lúc.”

“Game đang trở nên lớn hơn, game đang trở nên phức tạp hơn, chúng ta cần những công cụ tốt hơn để hỗ trợ chúng ta.”

Mặc dù có những tiến bộ nhanh chóng trong AI trong vài năm qua, Thompson tin rằng chúng ta sắp bước vào một “mùa đông AI” mới và đáng lo ngại. Điều này đề cập đến sự suy giảm trong sự phát triển của công nghệ sau một giai đoạn đầu tư đáng kể, khi sự thờ ơ bắt đầu do thiếu kết quả và đầu tư cạn kiệt.

Trong những năm 1970 và 1980, đầu tư vào trí tuệ tính toán thường đến từ quân đội, trong khi sự bùng nổ hiện tại trong học sâu và AI tạo sinh đã được hỗ trợ chủ yếu bởi các tập đoàn. Thompson gợi ý rằng, khi các tập đoàn này hiện không thấy nhiều lợi nhuận từ đầu tư của họ, dòng tiền có thể giảm và một “mùa đông AI” có thể xảy ra.

“Chúng ta cần bao nhiêu tiền để đầu tư vào điều này trước khi chúng ta bắt đầu thực sự có lợi nhuận?” Thompson hỏi. “Và đó là một câu hỏi có lý do. Dường như đối với nhiều công ty này, nó vẫn chưa đến đó.

“Tất cả những công ty AI ồn ào, náo nhiệt sẽ có thể hoặc là giảm bớt hoặc là chết hẳn,” Thompson dự đoán. “Và sau đó bạn sẽ bắt đầu thấy một làn sóng mới của những thứ đến mà thực tế hơn, thân thiện với người dùng hơn, thân thiện với môi trường hơn… và tôn trọng hơn đối với các nghệ sĩ đã bị kéo vào điều này mà không có sự cho phép của họ.”

Một mùa đông AI có nghĩa là ít đầu tư hơn, nhưng tập trung nhiều hơn vào những nhu cầu cụ thể, sáng tạo, thay vì sự bùng nổ hiện tại của công nghệ lóng lánh ban đầu gây ấn tượng nhưng không chịu được sự kiểm tra. Điều quan trọng là, nền tảng đã được đặt ra cho việc quy định tốt hơn – dù là luật pháp của EU hay sự chấp thuận của Steam.

Công cụ AI nội bộ so với công cụ AI của bên thứ ba

Nhiều studio hiện đang tạo ra các công cụ AI nội bộ thay vì sử dụng công cụ của bên thứ ba. Điều này có thể để giải quyết một vấn đề cụ thể, nhưng cũng là về việc bảo vệ công việc của họ và sở hữu quy trình của họ.

Ví dụ, một studio có thể quyết định sử dụng một bộ tạo hình ảnh để thử nghiệm với một số tác phẩm nghệ thuật khái niệm mới, vì vậy sẽ sử dụng nghệ thuật hiện có – được tạo bởi con người – làm dữ liệu. Nhưng làm thế nào họ có thể tin tưởng rằng một công cụ của bên thứ ba sẽ không lấy dữ liệu đó để đào tạo hệ thống của họ? Điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu đó sau đó được sử dụng để xây dựng, như Thompson nói, “một bản sao nửa vời trên cửa hàng di động ở đâu đó”? “Nếu bạn đưa hình ảnh của mình vào một trong những công cụ của bên thứ ba này, bạn đang nuôi dưỡng chính những con thú mà những người này đang khai thác,” ông nói. “Nếu chúng ta đang cung cấp tài sản của mình cho những công ty này, chúng ta chỉ đang làm cuộc sống của mình khó khăn hơn.”

Luật pháp là một yếu tố góp phần quan trọng, với các công cụ cần tuân thủ luật bản quyền và quy định của EU. Sự minh bạch của các tập dữ liệu và quy trình là cần thiết, điều mà các công cụ của bên thứ ba không luôn luôn đảm bảo được.

Demo game Ubisoft Neo NPC cho thấy một nhân vật đang nói chuyện với người chơi, với văn bản đối thoại được tạo trên màn hình

Một câu hỏi khác: làm thế nào các công ty có thể đảm bảo rằng các công cụ của bên thứ ba này sẽ vẫn tồn tại trong vài năm tới? Phần lớn tiền đầu tư vào các công ty phát triển công cụ AI trả cho cơ sở hạ tầng, và Stability AI – công ty điều hành vô số công cụ tạo hình ảnh, video, âm thanh, mô hình 3D và văn bản – đã chi 99 triệu đô la cho Amazon Web Services trong một năm, và tại một thời điểm đã không thanh toán hóa đơn của mình. Và đó là trước khi tính đến chi phí nhân viên. Đầu năm nay, Stability đã sa thải 10% nhân viên của mình sau khi CEO của họ rời đi.

“Rất nhiều công ty này đang nhận được rất nhiều tiền để là người đầu tiên ra mắt để chứng minh rằng họ có thể làm điều gì đó, nhưng rất ít trong số họ thực sự có một kế hoạch kinh doanh cho thấy họ biết cách tồn tại hai năm, năm năm, mười năm, trong khi cũng kiếm được tiền họ cần để duy trì các mô hình này,” Thompson nói. Và khi các mô hình AI trở nên lớn hơn, chúng yêu cầu nhiều dữ liệu hơn, yêu cầu nhiều tiền hơn để duy trì và chạy, và cần nhiều đầu tư hơn. Và khi điều đó thất bại, nó dẫn đến một mùa đông AI.

Tất cả những chi phí này đang dẫn đến sự phân chia giữa các studio AAA và các nhà phát triển indie – những người không thể chi trả để tạo ra các mô hình nội bộ của riêng họ. Nhưng đối với các indie, có lẽ trở ngại lớn nhất là quy trình phê duyệt của Valve cho Steam. Điều này xác định hai loại AI tạo sinh: được tạo trước và được tạo trực tiếp. Đối với loại đầu tiên, các nhà phát triển phải chứng minh nguồn gốc của dữ liệu và rằng nó tuân thủ bản quyền, nhưng tùy thuộc vào công cụ được sử dụng, điều này không phải lúc nào cũng có thể.

“Tất cả các AAA lớn đang xây dựng công cụ của riêng họ vì họ không tin tưởng các bên thứ ba,” Thompson nói. “Rất nhiều indie đang vội vã thử nghiệm các công cụ của bên thứ ba này và sau đó bị thiệt hại khi họ đến quy trình nộp đơn.” Và nếu các nhà phát triển indie gặp khó khăn để lên Steam, thì PlayStation, Xbox và Nintendo còn hạn chế hơn.