Electric Nightmares adalah seri empat bagian tentang AI generatif dan penggunaannya dalam video game.
Di Bagian 1, Generasi Kita, kita melihat apa yang kami maksud ketika mereka menggunakan istilah ‘AI generatif’.
Hari ini di Bagian 2, The Art Of The Steal, kita melihat mengapa orang mengatakan AI generatif mencuri karya seni.
AI generatif ada di seluruh industri hiburan saat ini, dan banyak orang di dunia game yang bersemangat mencari cara baru untuk mengintegrasikannya ke dalam produk mereka, mulai dari pengembang dan penerbit game seperti Ubisoft dan Square Enix hingga pemegang platform dan perusahaan perangkat keras seperti itu. seperti Epic dan Nvidia. Obsesi industri baru ini masih terus terbentuk, dan masih banyak pertanyaan yang harus dijawab mengenai berapa besar biaya yang harus dikeluarkan di masa depan, siapa yang akan memiliki akses terhadapnya, dan apa yang sebenarnya bisa dibantu, belum lagi ketakutan akan pekerjaan. kerugian dan kerugian lainnya. Namun ada pertanyaan lebih besar yang muncul di balik semua ini yang mengancam akan memecahkan gelembung AI generatif yang goyah: apakah seluruh ledakan ini disebabkan oleh tenaga kerja yang dicuri?
Membangun dan melatih sistem pembelajaran mesin sering kali membutuhkan data – banyak data. Terkadang kita beruntung, dan kita bisa membuat data kita sendiri. Saat OpenAI melatih bot untuk memainkan pertandingan 1v1 Mid di Dota 2, mereka melakukannya melalui proses yang disebut Reinforcement Learning, membuat bot bermain melawan dirinya sendiri berulang kali, dengan satu-satunya umpan balik adalah siapa yang menang dan siapa yang kalah. Umpan balik ini, terkadang disebut ‘hadiah’, membantu sistem pembelajaran mesin memainkan permainan ‘panas dan dingin’, mengubah kabel internalnya untuk mencoba dan mendapatkan imbalan yang lebih baik saat sistem melakukan tugas berikutnya. Jika Anda cukup umur untuk mengingat game Black & White (atau, amit-amit, Creatures), maka game-game ini bekerja dengan prinsip yang sama. Jika hewan kecil Anda berbuat baik, Anda memberinya hadiah, dan jika mereka melemparkan beberapa penduduk desa ke dalam danau, Anda akan memarahi mereka (atau memberi mereka hadiah, jika Anda menyukainya).
Terkadang kita tidak bisa membuat data sendiri. Jika kita ingin melatih AI menjadi seorang seniman, kita tidak bisa hanya mencoret-coret dan belajar dari hasilnya, karena kita tidak bisa dengan mudah menentukan masukan apa yang seharusnya. Dalam 1v1 Mid DOTA 2, jika Anda mati maka permainan berakhir, dan ada tujuan serupa untuk Catur, Go, Starcraft, dan banyak permainan lain yang coba dimainkan oleh AI. Dalam seni, mendefinisikan pemenang dan pecundang sangatlah sulit. Jadi kita perlu menemukan beberapa data yang sudah ada, kumpulan data seni yang sudah terlihat seperti hal-hal yang kita ingin agar dapat dilakukan oleh sistem pembelajaran mesin kita. Tapi di mana kita bisa menemukannya? Di mana kami menemukan jawaban atas setiap masalah dalam hidup: di situs web acak.
Dota 2 adalah salah satu dari banyak game yang digunakan untuk melatih alat AI tentang cara memenangkan pertandingan. | Kredit gambar: Katup
Kemungkinannya adalah, jika Anda pernah mendengar tentang sistem pembelajaran mesin yang menghasilkan karya seni – Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E – sistem tersebut telah melatih dirinya sendiri pada jutaan atau miliaran gambar yang diambil langsung dari Internet. Sebagian besar kumpulan data ini tidak difilter, dikumpulkan dari halaman-halaman yang tersebar di seluruh web, terutama situs yang kontennya mudah diakses seperti Flickr, Reddit, atau database stok gambar. Ukurannya juga sangat besar, dengan satu kumpulan data populer, LAION-5b, yang berisi lebih dari lima miliar gambar. Semua gambar ini dikumpulkan secara otomatis, dengan upaya minimal untuk memfilter isinya. Akibatnya, kumpulan data yang digunakan untuk melatih model AI ini penuh dengan konten berhak cipta, materi ilegal, dan informasi pribadi. Dan semua itu dimasukkan ke dalam produk-produk AI nirlaba yang digunakan sebagian besar dari kita setiap hari – termasuk pengembang game, jurnalis, dan pemain itu sendiri.
Inilah alasan utama mengapa Anda akan melihat begitu banyak orang memposting tentang AI yang ‘mencuri’ konten online. Salah satu efek yang paling terkenal dari kumpulan data yang suram dan dipertanyakan secara hukum ini adalah Anda dapat meminta AI untuk meniru gaya artis tertentu, seperti Greg Rutkowski yang telah membuat ilustrasi untuk permainan seperti seri Anno, dan permainan kartu seperti Magic. : Pertemuan. Karya Rutkowski disukai, dibagikan secara luas secara online, dan diberi label jelas dengan namanya, yang berarti AI akan melihat banyak contoh karyanya, seperti yang ia temukan suatu hari nanti. Namun masih banyak lagi contoh yang mungkin belum pernah Anda dengar, atau mungkin tidak akan pernah terungkap. Misalnya, AI Dungeon – yang menggunakan GPT-2 OpenAI untuk menghasilkan cerita RPG – mengambil dan menggunakan ribuan cerita petualangan pilihan Anda sendiri dari komunitas online tanpa izin, menyebabkan banyak kekecewaan dari penulis aslinya (perhatikan bahwa hampir semua thread pada tautan itu cukup bagus, tapi ini tetap ada di sini untuk konteks Anda).
Jika Anda ingin membaca lebih lanjut tentang lanskap hukum seputar AI, analisis luar biasa Alex Champandard layak untuk Anda cari.
Pencurian terkadang sederhana, dan terkadang rumit. Ketika saya terlibat dalam pertarungan bos di Valheim yang teman-teman saya telah menghabiskan waktu berjam-jam untuk mempersiapkannya dan saya mengumpulkan semua jarahan seperti Roomba fantasi yang lapar, itu jelas bukan mencuri – itu hanya berbagi kekayaan. Di dunia nyata, di mana pengadilan dan sistem hukum terlibat, pencurian jauh lebih kelabu. Game sering kali dikritik karena ‘mencuri’ sesuatu dari game atau media lain – baik itu penampakan makhluk di Palworld, tarian di Fortnite, atau keseluruhan game, seperti yang terjadi pada Ridiculous Fishing karya Vlambeer dan Asher Volmer’s Threes. Namun kita tidak selalu sepakat mengenai apa itu pencurian, terutama di ruang sidang. Tuntutan hukum terhadap Fortnite semuanya dibatalkan, tetapi dalam kasus pengembang indie kecil yang karyanya dikloning, mereka hampir tidak memiliki bantuan hukum sama sekali. Sayangnya, memutuskan apa yang termasuk pencurian sering kali lebih berkaitan dengan kekuasaan dibandingkan keadilan.
Saat ini, ada beberapa tuntutan hukum yang berjalan di seluruh dunia yang menargetkan berbagai model, perusahaan, dan kumpulan data AI karena melanggar berbagai undang-undang dan peraturan. Beberapa model terbukti menghafal informasi pribadi dan kemudian membocorkannya, sementara model lainnya telah dilatih tentang konten berbahaya atau akan mereproduksi karya berhak cipta. Argumen hukum yang lebih teknis mendalami rincian sistem ini – misalnya bahwa tindakan pelatihan mengenai materi berhak cipta merupakan pelanggaran hak cipta. Tidak jelas argumen mana, jika ada, yang akan lolos di pengadilan. Perusahaan mengklaim bahwa semua ini termasuk dalam penggunaan wajar, bahwa konten berbahaya adalah cacat sementara pada sistem yang dapat diperbaiki nanti, dan bahwa perjanjian lisensi akan membantu memberikan kelonggaran bagi artis di masa depan.
Namun sering kali hal ini bukan tentang apa yang legal saat ini, namun tentang bagaimana kita ingin dunia ini berjalan di masa depan. Ada banyak sekali contoh sepanjang abad terakhir ini mengenai bagaimana kita mengatur teknologi bukan karena teknologi tersebut melanggar hukum yang ada, namun karena teknologi memungkinkan orang untuk mengabaikan hukum tersebut dengan cara yang tidak dapat diduga oleh siapa pun. Namun, argumen-argumen yang mendukung eksploitasi karya kreatif dalam skala besar ini tidak tepat sasaran. Ini bukan soal legalitas, tapi soal kemanusiaan. Masuk akal untuk melindungi karya kreatif dan orang-orang yang bekerja keras untuk mewujudkannya, karena hal tersebut memainkan peran yang sangat penting dalam masyarakat.
Palworld baru-baru ini menuai banyak kritik atas desain monster Pal-nya.Kredit gambar: Senapan/Pocketpair Kertas Batu
Kerusakan jangka panjang inilah yang paling ditakuti oleh banyak orang kreatif dan peneliti AI. Sama seperti pemutusan hubungan kerja (PHK) yang terjadi baru-baru ini di industri game, dampak perubahan besar di industri game memerlukan waktu untuk sepenuhnya terwujud. Semua game yang seharusnya dirilis pada tahun tertentu mungkin akan dirilis, dan banyak di antaranya yang menyenangkan, dan mungkin Anda bertanya-tanya apakah PHK tersebut benar-benar berdampak? Namun dampak gangguan seperti ini memerlukan waktu bertahun-tahun untuk diketahui, dan memerlukan waktu puluhan tahun untuk dibalikkan. Alasan mengapa sistem AI generatif ini dapat dibangun saat ini adalah karena mereka memiliki kreativitas manusia selama puluhan tahun, bahkan berabad-abad, untuk dilihat di Internet. Jika mereka berperan dalam merendahkan atau menggoyahkan pekerjaan yang membantu orang-orang menciptakan karya seni tersebut, budaya apa yang dapat kita pelajari pada akhir abad ini? Bahkan jika Anda seorang yang sangat mendukung akselerasi AI, banyak yang khawatir bahwa kita telah menginfeksi Internet secara permanen dengan begitu banyak konten yang dihasilkan AI sehingga mustahil untuk melatih sistem AI pada konten yang dibuat oleh manusia lagi.
Industri game kita ternyata sangat rapuh, meskipun dalam beberapa hal sepertinya industri ini semakin besar seiring berjalannya waktu. Banyak dari ide-ide paling cemerlang dalam sejarahnya, banyak dari materi kreatif yang paling terkenal atau permainan yang disukai, muncul dari pinggiran industri atau dari media lain, sering kali dari orang-orang yang berada dalam situasi ekonomi yang rentan. Perubahan kecil yang tampaknya tidak berbahaya pada saat itu sering kali berdampak luas – dan sudah ada bukti bahwa AI Generatif telah memengaruhi kualitas dan kuantitas karya kreatif lepas. Terlepas dari apakah menurut Anda AI generatif itu baik atau buruk, mengabaikan kekhawatiran dan keluhan orang-orang yang bekerja begitu keras, demi sedikit imbalan, tampaknya tidak sopan untuk menciptakan komunitas yang kaya dan indah yang menjadi tempat tumbuhnya hobi kita. Apa pun yang dikatakan pengadilan, apa pun peraturan yang dikeluarkan, apa pun kondisi perusahaan-perusahaan ini ketika masalah sudah selesai – banyak kerusakan yang mungkin telah terjadi.
