par Création d’une vidéo le jeu demande un travail dur et répétitif. Comment pourrait-il pas? Les développeurs sont dans le domaine de la construction du monde, il est donc facile de comprendre pourquoi l’industrie des jeux serait enthousiasmée par l’IA générative. Avec des ordinateurs faisant les choses ennuyeuses, une petite équipe pourrait concocter une carte de la taille de San Andreas. Crunch devient une chose du passé; sortie des jeux dans un état fini. Une nouvelle ère s’annonce.
Il y a, à tout le moins, deux problèmes interdépendants avec ce récit. D’abord, il y a la logique du battage médiatique lui-même – qui rappelle la ruée vers l’or frénétique sur la crypto/Web3/le métaverse – qui, consciemment ou non, semble considérer l’automatisation du travail des artistes comme une forme de progrès.
Deuxièmement, il y a l’écart entre ces déclarations et la réalité. En novembre, alors que DALL-E était apparemment partout, la société de capital-risque Andreessen Horowitz a publié une longue analyse sur son site Web vantant une “révolution générative de l’IA dans les jeux” qui ferait tout, depuis la réduction du temps de développement jusqu’à la modification des types de titres en cours de création. Le mois suivant, Jonathan Lai, partenaire d’Andreessen, a publié un Fil Twitter exposant sur un «Cyberpunk où une grande partie du monde/du texte a été générée, permettant aux développeurs de passer de la production d’actifs à des tâches d’ordre supérieur comme la narration et l’innovation » et de théoriser que l’IA pourrait permettre la création de jeux « bons + rapides + abordables ». Finalement, les mentions de Lai se sont remplies de tant de réponses irritées qu’il a posté un deuxième fil reconnaissant “qu’il y a certainement beaucoup de défis à résoudre.”
“J’ai vu des affirmations, franchement, ridicules sur des choses qui sont censées être juste au coin de la rue”, déclare Patrick Mills, responsable de la stratégie de contenu de franchise par intérim chez CD Projekt Red, le développeur de Cyberpunk 2077. “J’ai vu des gens suggérer que l’IA serait capable de construire Night City, par exemple. Je pense que nous sommes loin de cela.
Même ceux qui préconisent l’IA générative dans les jeux vidéo pensent qu’une grande partie des discussions enthousiastes sur l’apprentissage automatique dans l’industrie devient incontrôlable. C’est “ridicule”, déclare Julian Togelius, codirecteur du NYU Game Innovation Lab, qui est l’auteur de dizaines d’articles sur le sujet. “Parfois, on a l’impression que les pires types de crypto-bros ont quitté le navire crypto alors qu’il coulait, puis ils sont venus ici et se sont dit:” Générative AI: démarrez la machine à battage médiatique “.”
Ce n’est pas que l’IA générative ne peut pas ou ne doit pas être utilisée dans le développement de jeux, explique Togelius. C’est que les gens ne sont pas réalistes quant à ce que cela pourrait faire. Bien sûr, l’IA pourrait concevoir des armes génériques ou écrire des dialogues, mais par rapport à la génération de texte ou d’image, la conception de niveau est diabolique. Vous pouvez pardonner les générateurs qui produisent un visage avec des oreilles bancales ou quelques lignes de texte charabia. Mais un niveau de jeu cassé, aussi magique soit-il, ne sert à rien. “C’est des conneries”, dit-il, “Vous devez le jeter ou le réparer manuellement.”
Fondamentalement, et Togelius a eu cette conversation avec plusieurs développeurs, personne ne veut de générateurs de niveau qui fonctionnent moins de 100 % du temps. Ils rendent les jeux injouables, détruisant des titres entiers. “C’est pourquoi il est si difficile de prendre une IA générative si difficile à contrôler et de l’intégrer”, dit-il.
