AI bricht das Eis in Web3 Gaming’s „Ice Age“

In der Welt der Web3-Spiele erleben wir eine herausfordernde Ära. Von 2018 bis 2023 wurden insgesamt 2817 Web3-Spiele auf den Markt gebracht, aber leider sind 2127 von ihnen (75,5 %) gescheitert. Diese Daten verdeutlichen die Schwierigkeiten, mit denen die Branche konfrontiert ist.

Obwohl sie seit 2018 keine bedeutende Welle ausgelöst haben, werden Web3-Spiele oft mit hohen Erwartungen gesehen, wenn der Kryptowährungsmarkt neue Höchststände erlebt. Mit den aktuellen bullischen Aussichten des Marktes, könnten wir viele Spiele sehen, die astronomische Bewertungen erreichen.

Mit Blick auf die Jahre 2024 und 2025 wird die konzentrierte Explosion von KI-Modellen wie DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney und ChatGPT die Integration von KI in das Web3 wahrscheinlich vorantreiben. Im Juli kündigte DeGame offiziell die Einführung der Funktion „AI Generated Game“ an, die darauf abzielt, die Web3-Gaming-Industrie mit interoperablen, zusammensetzbaren, programmierbaren Tools und modularen Spiel-/Video-/Stimmgenerierungsmodellen neu zu beleben.

Mit fast 3 Milliarden Web2-Spielern und etwa 600 Millionen Web3-Nutzern weltweit haben Web3-Spiele eine starke narrative Grundlage. Allerdings konzentrieren sich die meisten Gelder und Projekte auf die Infrastruktur, so dass es an neuen Wachstumspunkten für eine massenhafte Nutzerakzeptanz und Konvertierung fehlt.

Der Schlüssel zum Fortschritt in der Spieleindustrie liegt im technologischen Wandel. Die Anwendung von KI-Technologie in der Spieleentwicklung ist ausgereift, und der Einsatz von KI-Generierungsmodellen zur Lösung typischer Probleme von Web3-Spielen könnte die beste Lösung für kurzfristigen Durchbruch und Wachstum sein.

Das „Eiszeit“-Narrativ durchbrechen

Die Spielbarkeit ist ein großes Manko, das Web3-Spiele davon abhält, eine große Spielerbasis anzuziehen. Monotones Gameplay und krude Grafiken geben den Spielern oft das Gefühl, in ein vergangenes Jahrzehnt zurückzufallen. Für den normalen Spieler ist der einzige harte Maßstab für die Bewertung der Qualität eines Spiels, ob es Spaß macht. Die Überbetonung des „Fi“ in Web3-Spielen kann nur Goldfarmer anlocken und schafft es nicht, Web2-Nutzer in großem Umfang zu konvertieren.

Realistischerweise braucht die Spielebranche als sehr kapital- und zeitintensive Industrie den gemeinsamen Schub von Kapital, Zeit und Technologie, um zu explodieren. Auf dem Weg ins Jahr 2024 scheint die KI in der Lage zu sein, diese Elemente zusammenzubringen. Die Verbesserung der modularen KI-Generierungstools bietet eine stärkere Unterstützung für Web3-Spiele auf dem Weg zur AAA-Produktion und hohen Qualität.

In herkömmlichen Spielen verfügen NPCs (Nicht-Spieler-Charaktere) nur über eine sehr begrenzte künstliche Intelligenz und sind oft nur in der Lage, in bestimmten Situationen zu agieren. Mit der KI-Technologie können NPCs menschliches Verhalten realistischer simulieren und intelligenter agieren. Zum Beispiel in „Save Me! Labor Law Guardian“ können KI-NSCs Dialoge in Echtzeit führen, was die Interaktivität des Spiels und die Immersion erhöht.

Darüber hinaus kann die KI zur Generierung von Umgebungen, Charakterbildern und Gleichgewichtswerten eingesetzt werden, was die Vielfalt und Spielbarkeit des Spiels weiter erhöht. Herkömmliche Spielinteraktionen, die oft auf Tastatur und Maus basieren, können für die Spieler unbefriedigend sein. Mit der KI-Technologie lassen sich intuitivere und lebendigere Interaktionsmethoden wie Sprache, Gesten und Mimik realisieren.

Insgesamt ist die erfolgreichste Anwendung von KI im Spielebereich zweifellos die Verbesserung des Spielerlebnisses und die Personalisierung von Spielinhalten. KI-Generierungsmodelle können den Spielentwicklungsprozess innerhalb eines kurzen Zyklus optimieren, indem sie mehrere Highlights traditioneller Web2-Spiele zu geringeren Entwicklungskosten integrieren und so die Teilnahme neuer Nutzer an Web3-Spielen erleichtern. Dies ist ein entscheidender Schritt für die groß angelegte Migration von Web2-Nutzern zu Web3-Spielen.

Unbegrenzte Kreativität freisetzen

Die dezentralisierte Blockchain ist eine wichtige Kraft beim Ausgleich von KI (und maschinellem Lernen). Sie kann mit anderen Technologien wie ZK kombiniert werden, um den Vertrauensrahmen des maschinellen Lernens zu optimieren und Long-Tail-Ressourcen effektiv zu nutzen, um die Kosten und die Schwelle für den Einsatz von KI zu senken. Auf der anderen Seite opfern viele Web3-Anwendungen die Benutzererfahrung für Sicherheit und Dezentralisierung, und KI kann helfen, die Benutzererfahrung zu optimieren und zu verbessern, was der Punkt ist, an dem KI das Web3 stärken kann.

In praktischen Anwendungsszenarien gibt es zwar Anwendungsfälle für KI+DeFi und KI+DID/Soziales, aber generative KI eignet sich natürlich für textbasierte, Sandbox-, Simulations-, Open-World- und UGC-Spiele (User-Generated-Content), die Web2-Nutzer kennen. Durch das Umschreiben der Spiellogik mit KI und das Hinzufügen von mehr Ungewissheit und Zufälligkeit können Web3-Spiele mit KI kollidieren und einzigartige Funken erzeugen.

Eine wichtige Neuerung der Web3-Spiele besteht beispielsweise darin, dass die Nutzer und Plattformen das Spiel mitgestalten müssen, anstatt einem vorgeplanten, begrenzten Spiel zu folgen. Es gibt ein Konzept der Lore in Spielen, das traditionell von Spieleentwicklern entworfen wird und völlig vorhersehbar ist. Mit KI-Modellen können verschiedene Eingaben kombiniert werden, um unvorhersehbare Ergebnisse zu erzielen, was dem Spiel unendliche Möglichkeiten gibt.

Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der wir über AR/VR-Geräte auf magische virtuelle Welten zugreifen können. Wir könnten sofort 2D- und 3D-Objekte aus unserer Fantasie mit Hilfe von Aufforderungen erschaffen, wie einen Zauberspruch sprechen und sie wirklich besitzen (Daten, die in der öffentlichen Kette gehostet werden). Wir könnten mit intelligenten KI-NSCs in der virtuellen Welt interagieren und die Entwicklung der Spielgeschichte beeinflussen, und das alles unterstützt durch eine völlig transparente Open-Source-Infrastruktur.

In dieser Vision werden KI-gesteuerte Web3-Spiele unbegrenzte Kreativität freisetzen.

Schnelle Entwicklung und kontinuierliche Integration

Die Anfänge der von der KI entwickelten Spiele reichen sogar noch weiter zurück.

Die Anwendung von KI in der Spieleentwicklung lässt sich bis zu klassischen Spielen wie „StarCraft“ und „Diablo“ zurückverfolgen. Damals nutzten die Entwickler KI-Systeme, um interaktive virtuelle Welten und Charaktere zu schaffen, die zu Standardkonfigurationen für die Entwicklung solcher interaktiven Plattformen geworden sind.

Frühe Forschungen zur KI in der Spieleentwicklung konzentrierten sich auf die Steuerung von NSCs. Mit der Entwicklung der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wurde Pionierarbeit geleistet, indem Deep-Learning-Technologien zur Generierung von Levels eingesetzt wurden.

Ein bemerkenswertes Beispiel ist MarioGPT, das erfolgreich Teile der Levels in „Super Mario Bros.“ mit Hilfe eines fein abgestimmten GPT-2-Modells generierte.

Mit der schnellen Iteration von Modellen werden die KI-Funktionen immer leistungsfähiger. Für Web3-Spieleexperten geht es vor allem darum, wie sie KI nutzen können, um qualitativ hochwertige Spiele besser zu entwickeln und wie sie KI-Generierungsmodelle im Entwicklungsprozess anwenden können, um neue Nutzer zu gewinnen.

DeGame AI ist ein leichtgewichtiges generatives Modell und ein No-Code-Erstellungswerkzeug. Es unterstützt Benutzer bei der Integration von DeGame AI-Tools in das bestehende Ökosystem der Spieleproduktion während der Entwicklung oder Optimierung von Spielen, um anspruchsvolle Aufgaben der Inhaltserstellung zu automatisieren. Basierend auf dem neuronalen Netzwerk Transformer bietet DeGame AI auch Funktionen zur Erzeugung von Text-zu-Spiel-Videos durch die DeGame-Modelle Annotation und Substation.

Wir hoffen auf das Entstehen von prozedural generierten Welten, jede mit ihrer reichen Geschichte, ihren Bewohnern und Geheimnissen. Es wird interaktive Romane geben, deren Geschichten sich durch die Entscheidungen des Spielers entwickeln und durch generierte Bilder, Videos und Audios erzählt werden, wodurch Web3-Spiele mehr Möglichkeiten erhalten.

Schlussfolgerung

Um die Arbeit an einem Spiel abzuschließen, muss ein Web3 muss ein Spieleentwickler die Interaktivität, die Spielbarkeit und den Inhalt mit einem Handlungskern verbinden, die Verbindungen zwischen den Charakteren im Spiel berücksichtigen und die Spielstufen und Ziele für die Spieler sorgfältig entwerfen. Mit fortschrittlichen KI-Generierungsmodellen können Kreativität und Vorstellungskraft in komplexe Spielmechaniken und Handlungsstränge umgesetzt werden.

KI-NPCs mit lebendigen Persönlichkeitsmerkmalen können die Aktionen der Spieler leiten, Ereignisse auslösen, die sich auf den Verlauf der Spielgeschichte auswirken, und die Entwicklungs- und Betriebseffizienz des Spiels verbessern, wodurch die Entwicklungs- und Betriebskosten gesenkt und neue Gewinnsteigerungspunkte generiert werden.

Die KI-Technologie hat zahlreiche Anwendungen in der Spielentwicklung und im Spielbetrieb, darunter Storyplanung, Kartenerstellung, Leveldesign, Aufgabenerstellung, Dialoggenerierung, Storytelling, Modellerstellung und Regelgenerierung für Wachstum und Wirtschaftssysteme im Spiel.

Wir stehen erst am Anfang. Wir glauben, dass die Erforschung von KI und Web3-Spielen eine Tür zu einer neuen Spielwelt öffnen wird. Mit technologischen Fortschritten und tiefer gehenden Anwendungen können sich die Spieler auf einzigartige Spielerlebnisse freuen, die die traditionellen Spielgrenzen überschreiten und eine immersivere und interaktivere Spielwelt bieten. Für Spieler, die sich für Spiele und technologische Innovationen begeistern, ist dies eine aufregende Zeit.