ここ数年、ゲーム業界でジェネレーティブ AI に関する話題を避けることはほぼ不可能でした。著名な福音主義者から、慎重に関心を持ち倫理的に懸念している人、ディストピアの恐ろしい前兆まで、あなたが個人的にどちらの側に属するかに関係なく、この議論自体が議題から外れたことはありません。
しかし、議論のほとんどは光よりも熱に関するものでした。その理由は単純で、人工知能がゲーム開発において実際にどの程度役立つのか誰も実際には分かっていなかったという理由からです。多くの人が、大部分の場合、テクノロジーに関する自分の意見に沿って、包括的な予測を立てましたが、AI ツールをクリエイティブなワークフローに統合しようとした実際の経験に由来する実際のハードデータはあまりありませんでした。
AI の可能性と業界における役割に関する最も基本的な事実のいくつかは、実際のところ、信じられないほど曖昧です。どの分野で、どの程度生産性が向上するでしょうか?彼はどんな仕事ができて、何ができないのでしょうか?その出力を監視および検証するには、どの程度の追加作業が必要ですか?さらに実質的なもの。費用はいくらですか
AI ツールの使用による生産性の向上は現実のものですが、その向上には一貫性がなく、非常にタスク固有であり、人間の監視に大きく依存しています。
ここ数か月で、ゲーム業界だけでなく、この分野に足を踏み入れているあらゆるセクターにとって、いくつかの答えが見え始めているように感じます。企業はしばらくの間、さまざまな種類の AI ツールを使用してきました。一部の企業は他の企業よりも業務プロセスに深く組み込んでいますが、テクノロジー関連セクターのほぼすべての企業が少なくとも手を出しています。その結果、AI が達成できることに関する一連の経験と実際のデータが急速に増加しており、それに伴い、議論に切望されていた現実が注入されるようになりました。
AI ツールを使用することで生産性が向上するのは十分現実的である、というコンセンサスが広まりつつあるようですが、その向上には一貫性がなく、非常にタスクに特化しており、注意深く熟練した人間の監督に大きく依存しています。特定の分野における特定のツールの生産性向上の可能性については、慎重ながらも楽観的な見方が根底にありますが、ほとんど、あるいはまったく費用をかけずに大量の導体を実現するという夢が実現する兆しはほとんどありません。
実際、コストは会話を根本的に変える 2 番目の要素です。 1 年も経たないうちに、AI の本当の利点について懸念を表明した開発者は、上級管理職から公正な意見を得るのに苦労することがよくありました。人工知能の夢を売り込んだ有名なセールスマンは、根っからの否定論者に対する反論も用意しました。懸念を抱いた開発者たちは、自分たちの雇用の安定を定義しようとしている単なるラッダイト（不当に中傷されたグループの歴史を実際に知っている人々が容易に採用するあだ名）か、あるいはテクノロジーの爆発的な進歩が品質と信頼性に関する彼らの議論を一掃することに単に気づいていなかったかのどちらかです。
比喩的なものと文字通りの両方の AI の提案が届き始めた
今日、多くの役員会議室では、こうした懸念に対して以前よりもはるかに寛容な耳が傾けられていますが、その主な理由は、比喩的なものと文字通りの両方の AI 製品が登場し始めているためです。ここ数カ月間、業界では定額料金ではなくトークンベースの請求への移行が見られ、これに伴い、多くの法人顧客が享受していた補助金付きの導入料金からの移行が見られました。 Microsoft の Copilot サービスは、最初に倒れた大きなドミノの 1 つでしたが、この傾向は多かれ少なかれ普遍的です。 AI の実際のコストは、数百億ドルの民間資金によって吸収されるのではなく、顧客に転嫁されることが増えており、昨年、自社のビジネスのあらゆる側面に AI を統合することを望んでいた経営陣は、それに伴う長期的なコストについて、遅まきながら疑問を抱き始めています。
もちろん、これらの変更は、膨大な数のトークンを消費するユースケース、つまり複雑なアセットの作成や非常に大規模なコードベースの操作などのユースケースに最も大きな打撃を与えます。これらのシナリオは、現実的で補助金のない価格設定が定着するにつれて、すぐにはるかに高価になります。これらの請求額が上昇するにつれ、AI は誇大広告、雰囲気、すべてを消費する FOMO だけではなく、それに基づいたビジネスケースを確立する必要があります。高いコストは、実際に測定可能な生産性の向上と方程式の反対側のコスト削減と釣り合う必要があります。
これにより、多くの企業の経営幹部レベルで AI に関する議論を特徴づけていた非合理的な熱意がいくらか鎮まりました。実際のユースケースからデータが取得され始めたため、データは混在していると言えます。
意見を対立させる新しいテクノロジーにはよくあることですが、AI は、声高に批判する人たちが主張するほど悪くも役に立たないものでもないようです。あらゆるアプリをチャットボットに変えようとする無数のスタートアップ企業の泡の中には、本当に便利なものがいくつかあり、多くの開発者がいくつかの AI 機能を静かにワークフローに組み込んでいるようです。たとえば、優秀なプログラマの多くは、IDE のコード補完ツールを使用して多くの反復的な重労働を排除し、自動化されたコード レビューはバグを検出するという合理的な仕事をしています。これは、累積的ではあるものの、両方とも確かな生産性の向上につながります。
これらの生産性の小さな確実な向上は、マネージャーが売られた夢とは程遠いものです。
同様に、一部のアーティストは、深層学習モデルに基づく画像編集ツールがワークフローの退屈な部分を高速化するという確かな仕事をしていることに気づいています。 AI ツールは、チーム会議の文字起こしや要約など、管理パスワードを使用して適切な仕事も行います。これらは何もないことではありません。小さくても確実な利益となり、チームはより興味深く複雑なタスクにスキルを適用する時間を増やすことができます。
しかし、これらの利益は、経営者が売却された夢からはほど遠いものです。多くの場合、会社の上層部からそうするように促されて、ワークフローでより複雑な AI ツールを使用しようとした開発者は、一般的にそのエクスペリエンスにあまり熱心ではないようです。ゲーム コードベースでの人工知能ツールのリリースはすぐに厳しい制限に遭遇しました。コード ベースは大きすぎ、複雑すぎ、特殊すぎます。エージェントによって生成されたコードは上級開発者によって非常に慎重にレビューされる必要があり、これは退屈で時間のかかる作業です。
一方、アート ワークフローにおける生成 AI は、生成するアセットの視覚的な一貫性を維持するのが苦手なようです。それは、生成 AI が作成するものが保護できるかどうかという未解決の問題以前のことです (ほとんどの法的解釈は依然として「いいえ」に傾いており、ゲームでこれらのアセットを使用するスタジオにとっては大きな問題です)。プログラマーと同様に、生成 AI ツールを使用しなければならなかったアーティストは、上級アート スタッフが出力の監督とテストに多大な時間を費やさなければならなかったと報告しています。しかし、チームに非常に速いが非常に信頼性の低いジュニアチームメンバーがいるのと同じです（つまり、要求される給与が毎月上がり続けているメンバー）。
生成 AI は、チームに非常に速いが非常に信頼性の低いジュニア チーム メンバーがいるようなものです。
AI の楽観主義者は、これらのツールは時間の経過とともに改善されるだろうと主張するでしょう。結局のところ、その背後にある中核技術はまだ若いのです。しかし、コストが増加し続けていることと、トークン価格の補助金が急速に近づいていることにより、技術自体の継続的な改善がいくぶん不透明になる可能性があります。これらのツールを大幅に改善しようとするほとんどの試みは、基本的にトークン処理を追加することに依存しています。たとえば、「思考」モデルは基本的に、ユーザーへの最終応答を定式化するために相互に繰り返し対話する多数の LLM です。つまり、それぞれの応答は、画面に表示されるよりも桁違いに多くのトークンを消費します。
たとえトークンの処理や新しいモデルのトレーニングにかかる基礎的なコストが低下しているとしても（ただし、AI関連企業が調達した無数の資本支出は、実際にはコストが低下しているとは程遠いことを示唆しているが）、その節約分は、AIシステムの非決定的でエラーが発生しやすい性質を取り除いたり、AIシステムのレイヤーを追加したりする新たな試みによってすぐに飲み込まれてしまう。コンテキスト ウィンドウは大きくなり、計算コストが高くなります。
これらのツールを実際に使用した経験を持つ人々と話をすると、開発者自身と経営幹部レベルの意思決定者の間には、熱意に大きなギャップがあることが最もはっきりとわかります。歴史的に、これはあらゆる新しいテクノロジーにとって大きな危険信号でした。成功し、有意義なテクノロジー導入は、ほとんどの場合、ボトムアップ パターンから始まるからです。
この業界のアーティストやエンジニアは明確な早期採用者です。彼らは新しいテクノロジーを試すことに情熱を持っています
この業界のアーティストやエンジニアは明確な早期採用者です。彼らは新しいテクノロジーの実験に情熱を持っており、それが本当に役立つ場合は、そのテクノロジーに投資するよう指導者に働きかけます。経営陣がバズワードを多用した新しいテクノロジーを閉鎖的な開発チームに押し付けるという、この逆パターンが出現しているのを見ると、それは決して良い兆候ではありません。私たちの誰も、業界でこのまさに同じパターンを最後に見たのは、NFT、つまり不当なスポットライトを浴びた6か月間が今では熱狂的な夢のように感じられるテクノロジーの不運の境界線詐欺であったことを思い出す必要はないと思います。
ゲーム業界は常に新しい技術トレンドを受け入れており、AI の倫理に関する初期の懸念により、この技術に基づく便利なツールが開発スタジオで広く採用されるのを妨げる可能性は低いです。しかし、一部の人々が期待していた根本的な変化は現実化しておらず、法案の提出期限が近づいている今、最も熱心な福音派さえも、期待していたよりもはるかに楽観的ではない費用対効果の計算から後退し始めている。
その一方で、多くの消費者は AI によって生成されたアートや音楽を絶対に嫌うという (ただし、時にはかなり憤慨するような) 認識も広まっており、これは考えられる多くの使用例の棺にしっかりと釘を打ち込まれています。 AI が生産性と開発コストにおける真の革命であることが判明した場合、それは一部の経営幹部が積極的に挑戦するであろう文化闘争となるでしょう。しかし、そのような革命を示す証拠がほとんど出ていないため、その戦いに手を汚そうとする人は誰もいないでしょう。問題が徐々に沈静化するにつれて、AI ツールが長期的に役立つ可能性はますます高まっているようですが、その方法は、過去数年間の誇大宣伝が示唆していたものよりもはるかに限定的で、影響力がはるかに小さいです。
