いいえ、生成AIがすぐにPCゲームを支配するわけではありません

なんと、インターネット上で騒動が起きています。今回は、PC Gamerが最近掲載した、ビデオゲームにおける生成AIの未来に関する記事についてです。これは私が以前にも書いたテーマで、ゲーム会社が1年以上前から実験的に取り組んでいるものですが、今回の記事は特に人々の心を揺さぶりました。

Redditユーザーは「AI推進派の誇大広告」といった強い言葉を使い、PC Gamer自身も謝罪し、  『バイオショック インフィニット』のキャラクターデザイナーであるエリザベスは、AIによって再解釈されたキャラクターの画像を「中途半端なコスプレ」と評しました。この記事の本来の意図は、生成型AIによってゲームがどの ようなものになるかを未来に垣間見せることでしたが、この変化が人々の仕事や創作活動にどのような影響を与えるかについては、明確な認識や意図が欠けていました。

でもご心配なく。インターネットがこの物語から思い描いた生成型AIの未来は、すぐには実現しません。AI賛成派か反対派かという二分法的に捉えるのではなく、AIが現在ゲームでどのように活用されているか、そして将来どのように活用され、より優れたパフォーマンスとビジュアルを実現し、開発者が提供できるものの限界を押し広げることができるのかを考察したいと思います。

それはそんなに単純じゃない

今日のPCゲームにおけるAIについて語る前に、いくつかの用語を定義する必要があります。なぜなら、それがこの大失態の核心だからです。元の記事で、著者はRunway MLツールを使って、古いゲームをAIで再現したいくつかの動画を検証しました。このモデルはゲームの最終フレームを入力すると、その入力に基づいてリアルな動画を生成します。

ご想像の通り、見た目はひどいですが、このような動画を見ると、こうした技術がもっとリアルに見える未来を想像するのは難しくありません。そして、間違いなく、将来的には、もっとリアルな生成AIが実現するでしょう。

これが生成AIです。モデルに入力を与えると、モデルは学習データに基づいて、コンテンツに依存しない方法で出力を生成します。ルールやアルゴリズムは特に用意されておらず、学習データに基づいて入力を理解し、どんなに欠陥があっても出力を生成しようとします。一方、予測AIは少し異なります。一連のデータで学習し、将来のデータから最も可能性の高い結果を予測することで機能します。生成AIはChatGPT、予測AIはNetflixのおすすめです。

では、NvidiaのDLSSのようなツールはどうなるのでしょうか？明確な線引きはありません。Nvidiaが示唆するように、実際に新しいフレームを生成しているのでしょうか？それとも、長年使われているフレーム補間アルゴリズムに、より優れた予測メカニズムを適用しているだけなのでしょうか？このセマンティクスについては、私よりもはるかに有能な人が議論するでしょう。しかし、Runway MLとDALL-Eが行っていることが、DLSSフレーム生成が行っていることと全く同じではないことは、AI科学者でなくても分かります。全く似ても似つかないのです。

元の記事が示唆しているように、NVIDIAが既存のゲームにFreeStyleフィルターを適用し、よりリアルなビジュアルを提供する未来は確かに存在します。しかし、それは本来のゲームの遊び方ではないでしょう。ゲームはレンダリングされる必要があります。この場合、フィルターは単なるフィルターに過ぎません。プリミティブなオブジェクトのみをレンダリングし、テクスチャ、ライティング、影のディテールをAIに任せるという逆行は、AIモデルが扱える情報量を減らすだけで、増やすことはできません。もしこれが私たちが向かう未来だとしたら、それはまだ遠い未来のことです。

しかし、このタイプの生成AIがすぐにPCゲームを席巻することはないという最大の証拠は、NVIDIAです。同社のCEOは、将来的にはすべてのピクセルがレンダリングではなく生成されるようになると、報道陣やアナリストに詩的に語るかもしれません。しかし、行動は言葉よりも雄弁であり、RTX Remixや Half-Life 2 RTX プロジェクトといったツールへのNVIDIAの投資は、全く異なる未来像を描き出しています。

AI はゲーム開発においてさまざまな用途に活用されていますが、ほとんどのテクノロジーと同様に、最善のアプローチは開発とゲームプレイにおける問題点を解決することに重点を置いています。

ああ、レンダリングパイプライン

Runway MLを使って「リマスター」されたゲームを扱ったこれらの動画の問題点は、ゲームの実際のレンダリング方法が完全に誤っている点です。ゲームの最終フレームを入力として用いており、実際に最終画像を生成する長いレンダリングパイプラインを無視しています。最終フレームが表示される前に使用されるDLSSなどのAIツールでさえ、レンダリングチェーンのかなり下流、つまりほとんどの作業が完了した後に位置しています。生成AIのエキサイティングな進歩は、この技術をレンダリングやゲーム開発の様々な部分に応用できる点にあります。

ここで、RTX Remixの話に戻りますが、これはNVIDIAがここ数年、AI機能を活用して力を入れてきたプロジェクトです。テクスチャの高解像度化、レイトレーシングライティングに対応したマテリアルの変換など、実に様々な機能を備えています。AIによって強化されたこの素晴らしいツールは、私の言葉を信じる必要はありません。SteamでPortal with RTX をダウンロードして、RTX Remixの動作を実際に体験してみてください。私たちが語っているのは、AI主導の未来、つまりすべてのゲームから創造の自由が奪われるような未来ではありません。AIを活用して創造性を高めるツールについて語っているのです。

AMD のクリス・ホール氏によると、ゲームにおける AI のエキサイティングな応用は、最も日常的な場所で実現されるそうです。

「Epic GamesとUnreal Engineを見れば、彼らはほんの数ヶ月前にML（機械学習）による布地シミュレーション技術を披露していました」とホール氏は語る。「一見、ありきたりで面白みのないユースケースのように思えますが、機械学習モデルを使うことで、実際には計算リソースを大幅に節約できるのです。」

数ヶ月前にホール氏への詳細なインタビュー記事を掲載し、ゲームにおけるAIの応用について詳しく解説しましたが、AIはすでにあらゆるところで活用されています。先月には、AIを用いてテキストプロンプトから高品質なアニメーションを生成することを約束するGenMotion.AIがデビューしました。

NVIDIAはすでにレイ・リコンストラクション機能を提供しており、これはレイトレーシングを用いたゲームにおいて最も厄介な部分の一つであるノイズ除去にAIを適用します。ホール氏の言葉通り、ゲーム開発やレンダリングにAIを活用するには、「実際に存在する問題を解決する必要がある」のです。

AIゲームにおけるエキサイティングな進歩は、古いゲームをAIモデルに投げつけて、どんな不具合が出るか（クリック数に関わらず）を見ることではありません。AIを問題のある領域に狙いを定めることこそが重要なのです。より優れた物理シミュレーションが実現できるかもしれませんし、レイトレーシングによるライティング効果をクリーンアップできるかもしれません。従来のレンダリング手法を短縮することでパフォーマンスが向上するかもしれません。開発者とゲーマーの両方にとって、これらは興奮を掻き立てるツールです。

人々の仕事について話しましょう

私は、この現実を全く理解していないわけではありません。また、強欲なパブリッシャーが生成AIを使って労働者の創造性と生計を奪うという話も理解していません。GameNGenのような、 生成AIだけで20フレーム/秒（fps）で動作するDoom の完全プレイアブルバージョンを見ると、冷笑的にならずにはいられません。これはAI駆動型ゲームエンジンです。こうしたものは研究プロジェクトであり、AIデータサイエンティストのテーマであり、ゲームパブリッシャーのトップが扱うものではないことを認識することが重要です。

ゲーム販​​売を事業とするゲームパブリッシャーは、生成AIを活用してプロセスを短縮し、より高い利益を上げようとするでしょう。彼らは既にその流れに乗っており、Activation BlizzardとXboxにおける最近のレイオフは2Dアーティストに最も大きな打撃を与えました。Activision Blizzardは、 AI生成画像を使用した『コール オブ デューティ モダン・ウォーフェア3』 のアイテムバンドルを販売したと報じられています。AIの浸透は既に起こっており、今後も続くでしょう。

ニューラルネットワークで Counter-Strike をプレイしたいと思ったことはありませんか?

これらのビデオでは、Counter-Strike: Global Offensive というゲームをシミュレートするようにトレーニングされた、💎 DIAMOND の拡散世界モデルで人々が (キーボードとマウスを使って) プレイしている様子が紹介されています。

💻 ダウンロードして自分でプレイしよう → https://t.co/vLmGsPlaJp

🧵 pic.twitter.com/8MsXbOppQK

—エロイ・アロンソ (@EloiAlonso1) 2024 年 10 月 11 日

それでも、ゲームにおけるAIの活用や、Runway MLペイントのような未来のツールの現状を認識することは重要です。AI開発の急速なペースを考慮しても、完全なAI生成ゲームが実現可能になるまでには、おそらく数年ではなく数十年かかるでしょう。その時点で、AI生成ゲームは実用的なのでしょうか？あるいは、ゲームパブリッシャーにとってより重要なのは、収益性があるのでしょうか？もし収益性があるとすれば、AIコンテンツを区別し、労働者の権利を守るための安全策は講じられるのでしょうか？

ここで大切なものを捨てるわけにはいきません。AIは既にPCゲームに導入されており、今後ますます重要度を増すばかりです。ホール氏が述べたように、AIは「避けられない」存在です。しかし、ゲームにおけるAIの素晴らしい成果を認めつつ、同時に、この技術の無計画な使用によって職を失った労働者の権利を擁護できる中間地点も存在します。例えば、ゲームという非デジタルの世界では、マジック：ザ・ギャザリング のマーケティング資料にAI生成画像が使用されたことで激しい反発が起こり、ウィザーズ・オブ・ザ・コースト（ マジック：ザ・ギャザリングの開発元）は画像を削除し、アートはすべて人間が制作するという方針を改めて強調しました。

中間点を見出すことは、現実に即しているだけでなく、進化を続けるこの技術を正しい方向に導くことにも繋がります。極端に走っても誰の役にも立ちません。AIが魔法のようにゲームを生み出す未来を夢想することは、生成型AIがゲーム開発に及ぼしている悪影響について目を背けるのと同じくらい有害です。

WiredによるActivision BlizzardとXboxの調査（2Dアーティストの解雇に関する上記の詳細が明らかになった）の中で、Violetという仮名を使うベテランAAAゲーム開発者は次のように述べている。「最終目標が利益の最大化である場合、AIは悪影響を及ぼします。AIは、世界の複雑な問題を解決したり、誰もやりたがらないこと、つまり誰かの仕事を奪わないことをするのに非常に役立ちます。」ベテランAAAゲーム開発者は、日々それを経験しているので、そのニュアンスを理解できる。私たちも、そのニュアンスを理解できるはずだ。