IA: Utilização irresponsável pode ser negativo para games

Antes de começar esse assunto, leia aqui sobre os pontos positivos da aplicação de IA para desenvolvimento de jogos! É importante saber que todo o tipo de tecnologia, quando aplicada de uma forma ética e responsável, pode ser usada para facilitar a vida de todos, inclusive dos desenvolvedores de videogames. Contudo, caso seja usada para diminuição de custos de desenvolvimento, ou corte nas equipes pode ser catastrófico.

Primeiramente é necessário entender que o custo para desenvolvimento de jogos subiu -e muito. Um exemplo é a pesquisa citada no artigo de Game Developer, de 2022. Esse artigo usa como exemplo o custo de cerca de 174 milhões de dólares para Cyberpunk 2077 - para colocar em perspectiva isso seria equivalente a quase 1 bilhão de reais, na cotação do dólar de setembro de 2024.

Para uma simples comparação de perspectiva, em 2023, o faturamento da OLX, empresa do setor de comercialização de produtos usados/seminovos entre usuários, foi equivalente ao preço de desenvolvimento de um jogo, segundo o texto da Veja. 

Ou seja, o faturamento inteiro de um ano no desenvolvimento de apenas um jogo é de fato algo arriscado. Claro que isso levou a um grande sucesso e Cyberpunk 2077, que  apesar de todos os problemas acabou se tornou um grande sucesso.

É importante destacar que a comparação é de "maçãs com laranjas" já que são de setores diferentes com riscos e potenciais receitas completamente diferentes. Essa comparação tem fim ilustrativo para facilitar o entendimento da dimensão do que é "1 bilhão de reais" e não a opinião de um especialista do mercado.

Com custos tão elevados e altos riscos, além de grande demora para desenvolvimento de jogos, o uso de inteligência artificial generativa seria uma solução? É necessário inicialmente entender que IA generativa não é uma solução barata ou que resolve todos os tipos de problemas efetivamente. Existe a questão de treinar um modelo,e isso leva tempo e requer recursos.

Inteligência Artificial: tipos e aplicações

Esse fluxograma traduzido do artigo de Tommy Thompson é uma boa base para compreender melhor como funciona algumas aplicações de IA

Segundo o artigo de Tommy Thompson, desenvolvedor da plataforma “Ai and Games” que explora detalhes da aplicação de inteligência artificial em videogames, existem vários pontos para se pensar quando se fala em IA.

Inicialmente, o conceito é previsto por dois tipos:A IA Simbólica e “Aprendizagem de Máquina”, comumente chamada de Machine Learning. A diferença é que a primeira é simplesmente a aplicação de algoritmos pré determinados e sequenciais para resolver um problema, enquanto o segundo é realizado um “treinamento” da inteligência artificial, para ela buscar a melhor solução.

De forma bem rudimentar, o Machine Learning força os algoritmos a interpretarem dados e aglomera resultados de diversas tentativas de realizar aquela tarefa, buscando jogar fora os resultados que não são os esperados, e buscar se aproximar cada vez mais do ideal.

Com isso, diferente da forma linear em que uma inteligência artificial simbólica lida com um problema, sendo de forma previsível e definida, o machine learning é capaz de criar uma solução passo a passo através de tentativa e erro, que é mutável dependendo da situação.

Para isso é necessário usar uma forma chamada “aprendizagem profunda” ou Deep Learning. Essa é uma técnica que usa uma teoria que estrutura dados como neurônios, formando então uma rede neural inspirada por um cérebro artificial, que então é treinado repetidamente, ou seja falhando muitas vezes, e gradativamente se aproximando ao resultado desejado.

No caso da IA generativa, ou seja, que gera algo "novo", ela usa Machine Learning para categorizar dados e organizá-los em uma nova forma, seguindo parâmetros definidos pelo programador, através de muitas repetições e falhas, tentando atingir um objetivo em específico, e assim criando novos dados através da junção dos pedaços de dados antigos.

Essa explicação não é a mais técnica nem científica da metodologia usada para de fato treinar computadores a entender imagens, vídeos, ou a tarefa que ele deve realizar, alguns textos como a da IBM (em inglês) pode entrar em mais detalhes, mas o importante é entender é: ensinar uma máquina uma tarefa através de repetições, interpretar pedidos e entregar resultados.

Exemplos que facilitam a compreensão do que é uma IA generativa, são o chat GPT ou Dalle-3. Através de repetidamente tentar criar um texto copiando pedaços de outros textos, o GPT é capaz de criar uma estrutura que imita a forma que seres humanos escrevem textos, porém não existe o fator de “pensar”, é somente uma otimização de erros e acertos até o ponto em que o que é gerado faz sentido para a lógica de interpretação de texto humana.

No Dalle-3 que gera imagem, você pode pensar da mesma forma, que uma imagem é na verdade uma sobreposição de diversos pequenos pedaços de outras imagens, alteradas e encaixadas de forma a criar uma nova, de acordo com o que foi pedido pelo usuário.

Quando esse processo falha, é quando ocorrem as chamadas  “alucinações”, como por exemplo quando o chat GPT inventa fatos ou histórias que não existem, ou quando as imagens são criadas com deformidades.

Obviamente a ferramenta tem diversas utilidades e com o tempo vão se refinando os algoritmos mas é impossível delegar a responsabilidade à uma máquina do que está sendo desenvolvido é ético ou segue leis e princípios humanos.

A ideia por trás de IA é complicada e situacional, e percebendo que o nível de treinamento da uma IA requer quantidades gigantescas de dados, chega a situação: para treinar, pode se tornar economicamente caro. Com isso, alguns modelos pegam conteúdos públicos na internet e começam a treinar suas inteligências artificiais em cima deles, o que leva a um grave problema.

Por que a aplicação em videogames pode se tornar predatória

Um exemplo do poder que IA chegou é que apenas através de treino em imagens do jogo Doom, foi possível jogar uma recriação gerada inteiramente por IA. A execução precisa de muito recurso, e ainda possui uma performance baixa, e cheio de "alucinações"

Primeiro é importante entender que a inteligência artificial generativa não cria nada de novo - ela se aproveita de algo já existente para concatenar em um terceiro. Como isso implica em direitos autorais dos trabalhos usados sem conhecimento dos criadores, o que então infringe os direitos autorais e criativos deles.

Isso significa que de certa forma a IA, se não for regulamentada ou respeitar as leis a partir de pagamento pelo banco de dados dos criadores relacionados, o seu treinamento pode ser considerado ilegal.

Isso é muito discutido e levou ao fato de que conteúdos criados por inteligência artificial nos EUA não podem ser protegidos por direitos autorais e precisam ser treinados com ciência e autorização dos criadores desses dados, segundo o artigo da Reuters explica pela decisão da corte americana em um caso.

Isso demonstra a proporção que pode se tornar: Imagine se um roteirista de jogos é obrigado a ceder todos os roteiros para uma empresa de desenvolvimento ao ser contratado, e portanto a empresa poderia usar todo esse conteúdo para gerar outros roteiros por IA generativa? Isso causaria a eventual remoção desse roteirista de sua posição após o treino necessário ser completo.

Outro ponto é a questão de intenção: Quando não existe um artista ou um escritor por trás de uma criação, o responsável por ela é quem? A aplicação sem regulamentação e sem cuidado pode levar a cenários negativos para diversas posições importantes para a construção de universos dentro de jogos.

Isso pode ser aplicado para códigos de programação, para imagens, modelos 3D, entre outros. Já existem diversas tentativas e com isso leva a um uso indevido de uma ferramenta com o objetivo de diminuir custos de produção de jogos de uma forma errada e que ao longo do tempo destruirá carreiras e visões artísticas de jogos, pelo menos é o que é suposto pelo artigo da PC Gamer.

Ferramenta x substituição: Por que isso pode ocorrer?

Essa imagem demonstra o uso de texto gerado por IA generativa, pela tecnologia Neo NPC criada pela Nvidia. Imagem de divulgação da Ubisoft na GDC 2024. Fonte

A tecnologia afeta diretamente toda a realidade e todos os setores, e se não existir uma visão estabelecida sobre suas aplicações legais, pode levar a diversas consequências. O fato é que empresas buscam lucros, e se for possível diminuir os custos, isso será feito. Com todos os grandes aumentos de custos, grandes fracassos, cortes da indústria e saturação do mercado de consoles, a indústria de videogames passa por um momento sensível.

De fato, se usado como ferramenta, é possível cortar o tempo de desenvolvimento em jogos, facilitar e aprimorar artes e texturas, corrigir imperfeições e gerar animações intermediárias. Porém, a realidade é que a tecnologia será usada de formas antiéticas e acabarão comprometendo a qualidade de diversos videogames, que em geral, já passam por dificuldades.

Plataformas como a Steam, por exemplo, permitem a comercialização de jogos com IA desde que sejam separados em sua categoria, mas por enquanto, é possível dizer o que usa e não usa IA, mas é questão de tempo para jogos feitos completamente por diferentes modelos de inteligência artificial, infringindo todo tipo de direitos autorais, e nessa situação, só através de uma séria regulamentação das aplicações legais poderá controlar esse processo.