Энтузиазм вокруг ИИ начал разбиваться о реальность высоких счетов – особенно в программировании и разработке игр

Эпоха щедро субсидируемых вычислений для ИИ подходит к концу, и опыт разработчиков, успевших поработать с этими инструментами, показывает скромный прирост продуктивности. На фоне растущих счетов оправдать такие расходы становится все труднее.

Дискуссии о генеративном ИИ в игровой индустрии не утихают уже пару лет. Независимо от позиции, от восторженных евангелистов до осторожных скептиков и предсказателей цифровой антиутопии, тема не сходит с повестки. Однако в этих спорах было больше эмоций, чем фактов, ведь никто толком не знал, насколько ИИ действительно полезен в разработке игр.

Долгое время базовые вопросы оставались без ответа. В каких именно областях и насколько ИИ повышает продуктивность? Какие задачи он способен решать, а какие нет? Сколько дополнительной работы требуется на проверку его результатов? И главное, сколько все это стоит?

Бывший глава ИИ-отдела Take-Two предупредил, что хайп вокруг генеративного ИИ "отравляет колодец"

Игры, раскрывшие использование ИИ в Steam, получают на 53% меньше отзывов

За последние месяцы начали появляться ответы, причем не только для игровой индустрии, но и для всех технологических секторов.

Компании уже какое-то время работают с разными ИИ-инструментами, кто-то глубже встроил их в свои процессы, кто-то лишь пробовал. Реальные данные о возможностях технологии накапливаются быстро, привнося в дискуссию столь необходимую дозу реализма.

Складывающийся консенсус таков, что прирост продуктивности от ИИ-инструментов реален, но он непостоянен, сильно зависит от конкретной задачи и требует постоянного контроля со стороны специалистов.

Хотя есть осторожный оптимизм по поводу определенных инструментов в определенных областях, но мечта о колоссальной производительности при минимальных затратах не сбывается.

Стоимость как раз и стала вторым фактором, кардинально меняющим разговор. Еще год назад разработчиков, сомневавшихся в реальной пользе ИИ, руководство слушало неохотно. Продавцы технологии заранее снабдили начальство готовыми контраргументами, выставляя обеспокоенных сотрудников луддитами, цепляющимися за свои рабочие места.

Сегодня к этим опасениям прислушиваются гораздо внимательнее, так как счета за ИИ, как буквальные, так и метафорические, начали приходить.

За последние месяцы индустрия массово перешла на оплату по токенам вместо фиксированных тарифов, а льготные стартовые цены для корпоративных клиентов сворачиваются. Сервисы Microsoft Copilot стали одной из первых костяшек домино, но тренд практически универсален.

Реальные затраты на ИИ все чаще перекладываются на клиентов, а не покрываются десятками миллиардов долларов частного финансирования. Руководители, которые в прошлом году требовали внедрить ИИ во все аспекты бизнеса, с запозданием задумываются о долгосрочных издержках.

Эти изменения сильнее всего бьют по сценариям, сжигающим огромное количество токенов, например, генерации сложных ассетов или работе с большими кодовыми базами. По мере роста счетов ИИ должен иметь бизнес-обоснование, а не просто хайп и страх упустить возможность. Высокие затраты должны компенсироваться реальным, измеримым ростом продуктивности.

Когда данные из реальных кейсов начали поступать, картина оказалась смешанной. ИИ не настолько плох или бесполезен, как утверждают самые громкие критики. Среди шума бесконечных стартапов, пытающихся превратить любое приложение в чат-бота, есть действительно полезные вещи, и многие разработчики тихо встроили определенные ИИ-функции в свои процессы.

Хорошие программисты избавляются от рутинной работы с помощью инструментов автодополнения кода в IDE, а автоматические код-ревью неплохо справляются с поиском части багов. Это солидные, пусть и инкрементальные, улучшения.

Художники используют редакторы изображений на основе глубокого обучения для ускорения нудных частей рабочего процесса, а ИИ-инструменты неплохо транскрибируют и резюмируют звонки и встречи.

Эти небольшие выигрыши далеки от той мечты, которую продали руководителям. Разработчики, пытавшиеся применять более сложные ИИ-инструменты в своей работе, часто под давлением сверху, как правило, выражают куда меньше энтузиазма.

Запуск агентных ИИ-инструментов на игровых кодовых базах быстро упирается в жесткие пределы, так как кодовые базы слишком массивны, сложны и специфичны, а любой созданный агентами код приходится внимательно проверять старшим разработчикам.

Генеративный ИИ в художественных процессах плохо справляется с поддержанием визуальной согласованности ассетов, и это еще до нерешенного вопроса о возможности защиты авторских прав на сгенерированный контент. Большинство юридических интерпретаций склоняются к тому, что нельзя, что становится огромной проблемой для любой студии, использующей такие ассеты в играх.

Художники, работавшие с генеративным ИИ, отмечают, что старшим коллегам приходится тратить массу времени на надзор и проверку результатов. Это напоминает работу с очень быстрым, но крайне ненадежным джуниором в команде, чьи зарплатные ожидания при этом ежемесячно растут.

Оптимисты возразят, что инструменты со временем станут лучше, ведь технология еще молода. Однако растущая стоимость и приближающийся горизонт отмены субсидий на токены могут сделать дальнейшее улучшение технологии практически бессмысленным с экономической точки зрения. Почти каждая попытка серьезно улучшить эти инструменты сводится к увеличению объема обработки токенов.

"Думающие" модели по сути представляют собой несколько LLM, общающихся между собой для формирования финального ответа пользователю, что означает сжигание на порядок большего количества токенов, чем видно на экране. Даже если базовые затраты на обработку токенов и обучение новых моделей упадут, экономия немедленно поглотится новыми попытками сгладить недетерминированную, склонную к ошибкам природу ИИ-систем.

Из разговоров с людьми, имеющими реальный опыт работы с этими инструментами, отчетливо видно, что между самими разработчиками и руководителями возник серьезный разрыв в энтузиазме. Исторически это огромный красный флаг для любой новой технологии, так как успешное внедрение почти всегда идет снизу вверх.

Художники и инженеры в этой индустрии, классические ранние последователи, с энтузиазмом пробуют новые технологии и лоббируют инвестиции в них перед руководством, если те действительно полезны. Когда наблюдается обратная картина, когда руководители проталкивают новую модную технологию неохотным разработчикам, это плохой знак. Никому не нужно напоминать, что в последний раз именно такая схема в индустрии наблюдалась с NFT.

Игровая индустрия всегда принимала новые технологические тренды, и вряд ли ранние этические опасения по поводу ИИ помешают действительно полезным инструментам получить широкое распространение в студиях.

Однако радикальной трансформации, которую ожидали многие, не происходит, и теперь, когда пришло время платить по счетам, реальность выглядит совсем не как научная фантастика.

Глава китайской ИИ-компании уверен, что КНР представит модель уровня Fable 5 до конца года

Игроки просят Valve о фильтрах для отсеивания игр с ИИ в Steam

Одновременно растет признание того, что значительная часть потребителей категорически не приемлет созданные ИИ изображения или музыку, что закрывает многие возможные сценарии использования. Если бы ИИ оказался настоящей революцией в продуктивности и снижении затрат на разработку, некоторые руководители готовы были бы пойти на эту культурную битву.

Но в отсутствие доказательств подобной революции мало кто захочет пачкать руки в этом деле.

В итоге, оглядываясь на весь прогресс последних лет, становится ясно, что ИИ-инструменты в долгосрочной перспективе будут полезны, но в значительно более ограниченной и менее впечатляющей форме, чем предполагал хайп и раздутый пузырь ИИ-индустрии.