Electric Nightmares adalah seri empat bagian tentang AI generatif dan penggunaannya dalam video game. Di Bagian 1, Generasi Kita, Mike Cook membahas apa yang dimaksud orang ketika mereka mengatakan ‘AI generatif’.
Jika Anda pernah mencoba memainkan RPG hardcore yang jauh di atas batas kemampuan otak Anda, atau tersesat dalam tutorial yang menggunakan kata-kata rumit dan jargon yang aneh, Anda mungkin merasa betah membaca berita utama tentang AI baru-baru ini. Kenapa orang marah karena karakter ini punya tujuh jari? Mengapa Nvidia ingin saya berbicara dengan robot tentang ramen? Mengapa semua orang mengatakan AI itu pintar padahal AI masih belum bisa mengelola ekonomi sumber daya mewah Era Klasik di Peradaban dengan baik? Dalam seri baru ini, kita akan mengeksplorasi apa itu ‘AI generatif’, mengapa AI generatif hadir di industri game, dan apa artinya bagi orang-orang yang membuat, menulis, dan memainkan game di masa depan.
Dalam pekerjaan saya sehari-hari, saya adalah Dosen Senior di Departemen Informatika King’s College London, di mana saya memimpin tim peneliti yang berdedikasi untuk mempelajari bagaimana AI dapat mengubah kreativitas dan permainan. Anda mungkin pernah melihat beberapa penelitian saya tentang RPS sebelumnya, seperti AI Angelina yang mendesain game. Saya telah melakukan penelitian ini sejak 2011: sebelum AI Dungeon diluncurkan di Steam; sebelum OpenAI Five menghadapi juara dunia DOTA 2; sebelum kekalahan bersejarah Lee Sedol dari AlphaGo DeepMind. Ketika saya mulai mempelajari AI sebagai mahasiswa PhD, bidang ini hanya diminati sedikit orang, dan gagasan mempelajari AI untuk permainan atau kreativitas adalah sebuah topik yang sangat menarik. Sejak saat itu, saya menyaksikan opini publik berubah dari satu ekstrem ke ekstrem lainnya, dan sekarang masalah utama yang saya hadapi sebagai peneliti bukanlah orang-orang yang meremehkan kemampuan AI, melainkan melebih-lebihkannya. Dalam seri empat bagian ini, kami akan mencoba menemukan jalan tengah di antara kedua ekstrem tersebut, dan dari sana melihat apa yang sebenarnya ada di masa depan industri game.
Pertama, sebuah pertanyaan penting: apa yang dimaksud dengan ‘AI generatif’? Itu adalah sesuatu yang bahkan saya tidak selalu yakin. Seiring dengan semakin populernya AI, kita kehilangan kendali atas definisi sebagian besar terminologinya. Bahkan istilah ‘AI’ sendiri sudah kehilangan makna karena diterapkan pada setiap produk teknologi yang ada. Tahukah Anda bahwa Anda bisa mendapatkan headphone gamer dengan teknologi “AI Beamforming” di dalamnya, misalnya? AI generatif mungkin juga sangat membingungkan bagi orang-orang yang bermain game PC – bukankah game seperti Spelunky dan Minecraft menggunakan pembuatan prosedural untuk membuat level dan dunianya pada tahun 2010? Heck, bukankah Rogue dan Elite menggunakannya pada tahun 1980an? Bukankah itu generatif?
Spelunky 2 adalah platformer 2D yang menggunakan generasi prosedural untuk menghadirkan tantangan baru bagi para pemainnya. | Kredit gambar: Mossmouth
Saat ini, ‘AI generatif’ paling sering berarti sistem pembelajaran mesin yang telah dilatih untuk menghasilkan beberapa jenis konten kreatif, terutama hasil artistik seperti seni, musik, atau tulisan. Sistem AI ini biasanya dapat ‘diminta’ dengan menulis permintaan dalam bahasa yang sederhana, yang mana kita mendapatkan sistem terkenal seperti Midjourney, yang darinya Anda bisa mendapatkan gambar hanya dengan menjelaskan apa yang Anda inginkan dengan kata-kata. Menggunakan AI untuk menciptakan seni atau musik bukanlah hal baru. Faktanya, hal ini sudah berlangsung beberapa dekade, jauh sebelum saya mendapatkan gelar PhD. Namun kini muncul kesadaran populer bahwa model pembelajaran mesin telah memberikan antarmuka sederhana dan hasil dengan fidelitas lebih tinggi. Hasil AI baru menjadi viral dari waktu ke waktu di media sosial, kemudian muncul sebagai demo kecil yang dapat Anda coba sendiri, dan tak lama kemudian, hasilnya mulai terasa seperti sebuah produk. Lalu, tiba-tiba, itu menjadi sebuah produk.
Sepertinya AI generatif sudah mengambil alih industri game. Awal tahun ini, GDC merilis survei tahunan Keadaan Industri, yang menyatakan bahwa 31% pengembang yang disurvei menggunakan AI generatif di tempat kerja mereka, dan 49% studio juga menggunakannya. Namun ‘AI generatif’ dapat menggambarkan apa saja mulai dari orang yang menggunakan generator gambar AI untuk membuat setiap aset seni dalam game mereka, hingga orang yang hanya menggunakan ChatGPT untuk menulis email. AI generatif bukanlah sebuah konsep tunggal, dan menggunakannya untuk satu bidang – seperti pemrograman – mungkin terasa dan bekerja dengan sangat berbeda dibandingkan menggunakannya di bidang lain – misalnya menerjemahkan dialog. Terlepas dari penelitian, berita utama, atau siaran pers besar apa pun, AI generatif adalah ide yang besar, berantakan, dan kontroversial, dan tidak akan berdampak sama pada semua bagian industri game.
Untuk membantu Anda memikirkan beberapa perbedaan ini, saya punya beberapa saran kata-kata baru yang dapat kita gunakan untuk membicarakan sistem AI generatif. Yang pertama adalah sistem ‘online’ versus ‘offline’ (yang saya pinjam dari penelitian tentang pembuatan prosedural). Sistem online menghasilkan konten saat Anda bermain game – AI Dungeon adalah contoh sistem AI generatif online, karena ia menulis secara real-time saat Anda bermain. Sistem offline lebih banyak digunakan selama pengembangan, seperti penggunaan potret AI yang dihasilkan dalam game detektif indie The Roottrees Are Dead. Potret dan karya seni lainnya dibuat menggunakan Midjourney dan ditambahkan ke dalam game, tetapi game itu sendiri tidak menghasilkan apa pun. Seperti yang Anda harapkan, sistem online jauh lebih berisiko karena pengembang tidak dapat menguji setiap kemungkinan terlebih dahulu, namun sistem online juga dapat menghasilkan desain game yang lebih menarik dan inovatif. Sistem offline lebih mudah untuk diuji, diamankan, dan divalidasi, yang mungkin membuatnya lebih populer di kalangan studio besar yang tidak mampu mengambil risiko dengan teknologi tak terduga dalam permainan langsung.
Dirilis pada tahun 2019, AI Dungeon adalah simulasi fantasi berbasis teks yang dihasilkan AI yang memungkinkan pemain membuat dan berbagi petualangan menggunakan perintah khusus. | Kredit gambar: Lintang
Cara lain untuk mengkategorikan sistem AI generatif adalah antara sistem “terlihat” dan “tidak terlihat”. Sistem yang terlihat menghasilkan konten yang Anda rasakan langsung efeknya – hal-hal seperti seni atau musik – sementara sistem yang tidak terlihat menghasilkan konten yang mungkin tidak disadari oleh rata-rata pemain. Misalnya, beberapa pemrogram menggunakan GitHub Copilot, sistem AI generatif yang dapat menulis sebagian kecil kode program. Jika seseorang menggunakan Copilot untuk menulis kode jaringan multipemain untuk MMORPG favorit Anda, Anda hampir pasti tidak akan pernah mendengarnya (kecuali ada yang tidak beres). Hal yang sama berlaku untuk banyak aspek pengembangan game yang belum tentu kita lihat secara langsung – misalnya, jika departemen keuangan menggunakan ChatGPT untuk menyusun laporan bulanan, atau jika seniman konsep membuat beberapa karya seni pra-alfa menggunakan DALL-E. Visibilitas sistem AI generatif mungkin menjadi semakin penting seiring meningkatnya penolakan terhadap penggunaan alat AI, karena pengembang mungkin merasa lebih aman menggunakan AI generatif dengan cara yang tidak terlalu terlihat sehingga para pemain cenderung tidak merasakan kehadirannya.
Kategori ketiga, dan mungkin yang paling penting, adalah apakah AI itu “berat” atau “ringan” – terima kasih kepada rekan dan murid saya Younès Rabii yang telah menyarankan nama untuk kategori ini. Banyak alat AI generatif yang paling terkenal, seperti ChatGPT atau Midjourney, telah dilatih pada miliaran gambar atau dokumen yang diambil dari seluruh Internet; itu yang saya sebut berat. Hal ini tidak hanya tidak jelas secara hukum – sesuatu yang akan kita bahas lagi di bagian selanjutnya dari seri ini – tetapi juga membuat modelnya jauh lebih sulit untuk diprediksi. Baru-baru ini terungkap bahwa beberapa model ini memiliki banyak materi ilegal dan mengganggu dalam data pelatihannya, dan hal ini bukanlah sesuatu yang diinginkan penerbit untuk menghasilkan karya seni di game blockbuster besar berikutnya. Namun AI yang lebih ringan juga dapat dibangun dan dilatih berdasarkan kumpulan data yang lebih kecil yang telah dikumpulkan dan diproses dengan tangan. Ini masih dapat memberikan hasil yang luar biasa, terutama untuk tugas-tugas yang sangat terspesialisasi dalam satu game.
Sistem AI generatif yang Anda dengar akhir-akhir ini, yang menurut kami akan mengubah dunia, bersifat online, terlihat jelas, dan berat. Kami diberitahu bahwa AI generatif akan ada di dalam setiap video game, mengubah tampilan, mekanisme, dan ceritanya secara real-time, dan menggunakan nama-nama besar seperti ChatGPT untuk mewujudkannya. Sejarah teknologi dalam game memberi tahu kita bahwa hal itu mungkin tidak akan terjadi. Teknologi yang mungkin akan terus berguna akan bersifat offline, tidak terlihat, dan jauh lebih ringan. Sebagai contoh, kita bisa melihat sejarah teknologi generatif pra tahun 2015 di industri game. Terlepas dari semua potensi dan kegembiraan seputar pembuatan prosedural, alat yang paling bertahan lama dan tersebar luas di industri ini adalah SpeedTree, alat yang sangat terspesialisasi untuk menghasilkan pohon dan flora lainnya, yang sebagian besar digunakan oleh seniman lingkungan selama lebih dari dua puluh tahun. Anda mungkin belum pernah mendengarnya.
Namun tinjauan ke belakang seperti itu masih jauh dari yang diharapkan bagi AI generatif, dan sementara itu terdapat banyak kasus di pengadilan, startup yang penuh harapan, dan rancangan desain game yang membingungkan untuk kita atasi. Besok, kita akan berlayar lebih dulu menuju perairan etika dan hukum yang berombak. Sampai saat itu tiba, teruslah menghitung jari-jari itu, dan jangan berbicara dengan robot aneh mana pun.
