Podiumsdiskussion mit Branchengrößen: Warum bleibt die Entwicklung von KI-Spielen hinter den Erwartungen zurück?

KI ist möglicherweise einer der wichtigsten Faktoren in der Spielebranche der letzten Jahre.

Im Gegensatz zu früheren technologischen Umbrüchen ist diese Welle der KI-Technologie noch gewaltiger. Seit der Einführung von ChatGPT Ende 2022 haben die Fähigkeiten der KI in weniger als drei Jahren einen exponentiellen Sprung gemacht und sich von der Dialogfähigkeit auf die Generierung von Bildern, Audio, Videos und Programmen ausgeweitet.

In der Spieleindustrie findet KI im Produktionsprozess breite Anwendung. Ein im vergangenen Jahr von der GDC offiziell veröffentlichter Bericht zeigt, dass 49 % der Spieleentwickler bereits generative KI in ihre Arbeit integriert haben. Als Fachmedium haben uns bereits mehrere Branchenvertreter in Gesprächen gegenüber die durch KI erzielten Effizienzsteigerungen erwähnt.

Im Vergleich zu den sofort spürbaren Effekten bei der Kostensenkung und Effizienzsteigerung scheinen die Veränderungen, die KI in Bezug auf das Gameplay und das Spielerlebnis bewirkt, jedoch noch nicht besonders deutlich zu sein, sodass viele Branchenvertreter die Frage stellen: „Sind KI-native Spiele vielleicht ein Trugschluss?“

Vor kurzem wurde „Game Teahouse“ eingeladen, am „AI+GAME“-Symposium teilzunehmen, das vom Amt für Kultur und Tourismus des Bezirks Xuhui in Shanghai in Zusammenarbeit mit dem L3-Labor veranstaltet wurde.Vor der Veranstaltung teilte ein Partner des Lisan-Labors dem „Game Tea House“ mit, dass das Seminar bewusst Diskussionen über „Kostensenkung und Effizienzsteigerung durch KI“ vermeiden und sich stattdessen auf das Thema „KI verändert das Spielerlebnis“ konzentrieren werde.

Zum Abschluss des Seminars führten mehrere teilnehmende Branchenexperten eine Podiumsdiskussion zu diesem Thema. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Punkte der Diskussion, die zur besseren Lesbarkeit redaktionell überarbeitet wurden.

(Teilnehmer der Podiumsdiskussion: Xu Yiran, CEO von MultiMetaverse; Shen Li, Gründer von Lisi-3 Lab; Qiao Haixin, Gründer von Kotoko AI; Zhang Haoyang, Gründer von AutoGame; Tan Liyuan, Mitbegründer von Yuan Yu Wujie)

Enttäuschen KI-Spiele die Erwartungen?

Xu Yiran: Viele sagen, dass die Fortschritte bei KI-Spielen hinter den Erwartungen zurückbleiben, und ich teile diese Ansicht. Insbesondere in den Bereichen, in denen die KI einen entscheidenden Einfluss auf das Gameplay und das Spielerlebnis haben kann – hat sie dort Ihrer Meinung nach die Erwartungen erfüllt? Was sind die Gründe dafür?

Shen Li: KI ist eine äußerst bahnbrechende Technologie mit weitreichenden Auswirkungen, die jedoch Zeit braucht. Die meisten aktuellen Versuche haben zwar einen Prozesswert, aber es ist unrealistisch, sofort Ergebnisse zu erwarten.

Meiner Meinung nach verleiht die KI den Spielen im Grunde eine neue Dimension. Das ist ein bisschen wie der Übergang von 2D- zu 3D-Spielen – anfangs gab es 3D-Charaktere mit 2D-Spielmechanik, und wir befinden uns derzeit in einem ähnlichen Prozess: Es wurden einige KI-Elemente hinzugefügt, aber im Grunde handelt es sich immer noch um traditionelle Spielmechaniken.Letztendlich haben sich 3D-Spiele jedoch nach einer gewissen Entwicklungsphase zu rein dreidimensionalen Interaktionsformen und Spielweisen wie „Shooter“, „Rennspiele“ und „Ballspiele“ weiterentwickelt.

Ich bin überzeugt, dass auch AI-native Spiele einen ähnlichen Prozess durchlaufen werden. Kurzfristig werden wir den Schwerpunkt natürlich eher auf die Darstellungsschicht legen, aber es wird immer wieder Menschen geben, die die Grenzen ausloten und erweitern, bis schließlich etwas wirklich Natives entsteht.

Xu Yiran: Siehst du etwas, das bald passieren wird?

Shen Li: Bislang gibt es noch keine wirklich originellen Spiele. Besonders in Erinnerung geblieben ist mir ein Spiel, bei dem man die KI überzeugen muss – das war das erste Mal, dass ich den Eindruck hatte, die KI schaffe etwas Originelles, das unendliche Möglichkeiten bietet und sinnvoll ist. Konzepte wie Spiele könnten ein Bereich sein, in dem KI-Spiele bereits in einem frühen Stadium umgesetzt werden können.

Xu Yiran: Herr Qiao, glauben Sie, dass die Ergebnisse hinter den Erwartungen zurückbleiben? Oder sehen Sie noch Hoffnung?

Qiao Haixin: Ehrlich gesagt, es gab definitiv Bereiche, in denen die Erwartungen nicht erfüllt wurden. Dafür gibt es mehrere Gründe:

Zunächst einmal zu den technischen Herausforderungen bei Spielen: Wenn wir uns viele KI-Anwendungen aus dem Silicon Valley ansehen, werden diese schnell entwickelt, da der technische Aufwand und die Komplexität bei weitem nicht so groß sind wie bei Spielen, bei denen iterative Tests sehr viel Zeit in Anspruch nehmen.

Zweitens geht es um die Kosten. Früher waren die Kosten für den Einsatz von KI relativ hoch, doch seit 2023 betragen sie wahrscheinlich nur noch ein Hundertstel der früheren Kosten. In Verbindung mit bestimmten Strategien lässt sich damit eine 200- bis 300-fache Steigerung erzielen. Das ist der Grund, warum viele Anbieter von KI-Agenten in diesem Jahr den Einsatz in großem Maßstab wagen und damit beginnen, komplexere Inhalte zu erstellen.

Nehmen wir uns selbst als Beispiel: Wir richten uns an junge weibliche Nutzerinnen im Ausland und schaffen interaktive Erlebnisse rund um ihre OC (Original Character, selbst erschaffene Charaktere). Was früher nicht möglich war – personalisierte Verhaltensweisen der Charaktere, ihre innere Entwicklung und die Erstellung multimodaler Inhalte –, ist nun alles machbar. Momentan tasten wir uns noch vor, aber ich sehe darin großes Potenzial.

Xu Yiran: Können Sie ein konkretes Beispiel nennen?

Qiao Haixin: Wir testen derzeit Charakter-basierte Dungeons mit unbegrenztem Durchlauf. Einige Inhalte werden von den Textern vorgegeben, andere von der KI generiert – beides wird kombiniert. Damit wird ein sehr wichtiges Problem von KI-Spielen gelöst: das Gefühl, ein Ziel zu haben. In frühen Spielen wie „Stanford Town“ fehlte es vor allem an diesem Zielbewusstsein.In den derzeit sehr beliebten KI-Städten versuchen alle, Geld zu verdienen – das ist ein Ziel.

Im Gegensatz dazu möchten wir nicht zu sehr auf Kennzahlen ausgerichtet sein, sondern den Nutzern sinnvolle Inhalte und Feedback bieten. In Japan gibt es bereits Produkte, die diesen Ansatz umsetzen und sehr gute monatliche Nutzerbindungsraten aufweisen. Ich halte die Kombination aus Grenzen und Zielen in Verbindung mit KI-Funktionen für eine sehr gute Lösung.

Xu Yiran: Was hält Haoyang davon?

Zhang Haoyang: Aus meiner Sicht ist die Antwort ganz einfach: Die Erwartungen wurden nicht erfüllt. Der Grund dafür ist, dass die Fähigkeiten der KI überschätzt und die Schwierigkeiten bei der Entwicklung von Spielen unterschätzt wurden. Viele Menschen außerhalb der Spielebranche sind angesichts der Möglichkeiten einer Kombination aus KI und Spielen in diesen Bereich geströmt, haben dabei jedoch die Komplexität von Spielen außer Acht gelassen.

Langfristig gesehen glaube ich jedoch, dass sich in zehn Jahren niemand mehr an den Begriff „KI-Spiele“ erinnern wird, da sich die KI still und leise in alle Spiele integrieren wird. Derzeit durchläuft die Entwicklung mehrere Phasen.

Die erste Phase bestand aus frühen Versuchen, leichtes Gameplay mit KI zu kombinieren, wobei die Möglichkeiten vor allem durch die Technologie selbst begrenzt waren, wie beispielsweise bei MMO-Spielen.

Die zweite Phase steht im Zusammenhang mit der Weiterentwicklung der Fähigkeiten großer Modelle. Nachdem ChatGPT im Jahr 2023 populär wurde, entwickelten sich die Fähigkeiten der zugrunde liegenden Modelle in Richtung NPC-Begleitung, und der enorme Erfolg von Produkten wie Character.AI trieb wiederum die Entwicklung großer Modelle voran. Der Markt für KI-NPCs, insbesondere im Bereich der emotionalen Begleitung, ist mittlerweile bereits sehr groß.

In der dritten Phase gab es im Laufe der weiteren technologischen Entwicklung im Jahr 25 mehrere bedeutende Ereignisse. So stand beispielsweise der enorme Hype um „Manus“ zu Beginn des Jahres im Zusammenhang mit der Einführung von „Claude 3.7“. Das Erscheinen von „Claude Agent“ zur Jahresmitte sowie das jüngste „Claude Sonnet 4.5“ zeigen, dass dieses Jahr das Jahr des AI-Coding (KI-Programmierung) ist.Bei der Entwicklung unseres Produkts „Maggie’s Garden“ haben wir in großem Umfang KI-Programmiertechniken eingesetzt – nicht in der Produktionsphase, sondern direkt zur Bereitstellung neuer Inhalte für die Spieler.

Meiner Meinung nach befinden wir uns derzeit in einer Phase, in der sich KI-Spiele rasant entwickeln; der Durchbruch steht zwar noch aus, aber das Feuer lodert immer stärker.

Xu Yiran: Was meinen Sie dazu, Herr Tan?

Tan Liyuan: Wir arbeiten an einem Projekt zur Entwicklung eines Weltmodells. Was die Frage angeht, ob KI-Spiele die Erwartungen erfüllen, möchte ich die KI und traditionelle Spiele ein wenig voneinander trennen und betrachten.

Es gibt viele bewährte traditionelle Elemente im Spiel, wie zum Beispiel die Entwicklung von Werten, das Kampfgefühl sowie Licht-, Ton- und visuelle Effekte. Bei der Entwicklung von KI-Spielen werden wir diese nicht außer Acht lassen, sondern auf jeden Fall einbeziehen. Die Frage ist: Wirkt sich die KI positiv oder negativ auf das Spielerlebnis aus? Müssen wir die Grundlagen traditioneller Spiele opfern, um ein positives KI-Erlebnis zu schaffen?

Im Laufe dieser mehr als einjährigen Erkundungsphase haben wir festgestellt: Erstens gibt es positives Feedback zu dieser Erfahrung; zweitens stellt sie nicht unbedingt eine Einschränkung für traditionelle Spiele dar. Da die Branche immer ausgereifter wird, glaube ich nicht, dass KI-Spiele irgendetwas ersetzen werden, aber sie werden ein Pluspunkt sein.

Welche Inhalte brauchen Spieler im Zeitalter der KI?

Xu Yiran: Steven (der vorherige Redner) hat gerade in seinem Vortrag einen kontraintuitiven Gedanken angesprochen – KI kann keine unbegrenzte Menge an neuen Inhalten liefern, diese müssen von Menschen geschaffen werden. Aus Sicht der Spieler muss es sich selbst bei unbegrenzter Generierung um nützliche Inhalte handeln, nicht um einen Haufen Müll.

Ich möchte zwei Fragen stellen: Erstens: Glaubt ihr, dass KI mit einem einzigen Klick unbegrenzt viele Inhalte generieren kann? Zweitens: Welche Inhalte wünschen sich die Spieler eigentlich? Was ist aus Verbrauchersicht wertvoll, wenn es von einer KI generiert wird?

Shen Li: Was das Unendliche betrifft, vertrete ich die Ansicht des „begrenzten Unendlichen“.Betrachtet man es rein quantitativ, mag es unendlich sein, doch genauer gesagt handelt es sich um Unendlichkeit in einer bestimmten Dimension. So wie in einem dreidimensionalen Raum die horizontale Ausdehnung unendlich sein mag, während die vertikale Ausdehnung begrenzt ist. Dieser horizontale Rahmen ergibt sich aus unseren vorgegebenen Lerninhalten – quantitativ lässt sich das unendlich ausdehnen, ohne jedoch die von uns festgelegten Regeln zu überschreiten.

Steven erwähnte, dass man unter bestimmten Regeln das Unbegrenzte schaffen sollte, doch dem stimme ich nicht ganz zu. Denn das Gefühl der Unkontrollierbarkeit, das KI hervorruft, ist eigentlich sehr interessant. Vor ein paar Tagen hat zum Beispiel jemand mit Sora Sportvideos erstellt, in denen einige Sprungbewegungen zu sehen waren, die nicht den üblichen Regeln entsprachen – am Anfang sah alles ganz normal aus, doch am Ende tauchten plötzlich einige sehr seltsame Bewegungen auf. Das hat den Unterhaltungswert sogar noch gesteigert.

Das erinnert mich an die Entwicklung in der Kunstgeschichte – von der realistischen Malerei über den Impressionismus bis hin zu Picasso, der für einen besonders unkontrollierten Schaffensprozess stand. Könnte diese durch KI hervorgerufene Unkontrollierbarkeit vielleicht auch etwas völlig Neues hervorbringen?

Qiao Haixin: Ich würde „begrenztes Unendliches“ aus einem anderen Blickwinkel betrachten. Wenn Onkel Li von Grenzen oder Regeln spricht, meint er damit eher allgemeine oder physikalische Regeln, während ich mir unter Regeln eher Vermittler oder Moderatoren von Daten vorstelle.

Wenn mehrere KI-Systeme endlos miteinander kommunizieren, geraten sie unweigerlich in eine Schleife, konvergieren und werden langweilig – sie wiederholen die Aussagen des Gegenübers, verwenden immer dieselben Satzmuster und drehen sich im Kreis.

Entscheidend ist also, wer zum richtigen Zeitpunkt Inhalte erstellt. Das kann ein Mensch sein, aber auch eine KI. Ähnlich wie bei den Verhaltensbäumen in der Vergangenheit müssen sich die einzelnen Knotenpunkte nicht unbedingt unendlich weit verzweigen – manche Texte sind vorgegeben, andere werden von der KI generiert. Entscheidend ist jedoch die Einbindung eines „Inhaltsvermittlers“, der für die Zwischenschritte verantwortlich ist. Darin liegt die Kontrollierbarkeit.

Wenn ein Agent für den Empfang, die Verarbeitung und die Weiterleitung von Daten zuständig ist und dabei Anreize oder Verhaltensweisen für andere Agenten generiert, lässt sich das Problem bis zu einem gewissen Grad lösen. Dazu gehört auch, dem Nutzer bewusst zu machen, wie lange diese Erfahrung dauert – ob es sich um ein rundenbasiertes Spiel, ein Platzierungsspiel oder eine andere Art von Zielrückmeldung handelt, all dies beeinflusst die Definition von „unendlich“.

Wir haben kürzlich ein Modell zur Erzeugung von Animationen entwickelt und bei den Tests etwas Interessantes festgestellt: Die Nutzer geben ihre eigenen Geschichten ein und hoffen, dass der Agent diese weiter ausarbeitet, strukturiert und ihnen neue Perspektiven und Handlungsstränge liefert, auf die sie selbst nicht gekommen wären, um sie dann auf TikTok und YouTube zu verbreiten.

Ich denke, das sind unendliche Inhalte, die jedoch auf den eigenen Ideen der Nutzer basieren. Das Unendliche liegt in der Erweiterung deiner Ideen – in Dingen, an die du nicht gedacht hast, oder in einer Form, die die Kosten senkt. Aber dazwischen braucht es auf jeden Fall Menschen oder gut vorbereitete Moderatoren, um gemeinsam Inhalte zu schaffen.

Zhang Haoyang: Ich denke, aus der Perspektive der Spiele gab es das Konzept der Unendlichkeit eigentlich schon vor dem Aufkommen der großen Modelle. Roguelike-Spiele sind beispielsweise eine Form des „Infinite-Genres“; „Hades“ enthält 300.000 Textzeilen. Ein weiteres Beispiel ist „Ringworld“, das den Spielern durch traditionelle Regeln und Kombinationsmöglichkeiten nahezu unbegrenzte Wiederspielbarkeit bietet.

„Unendlich“ ist hier nicht im mathematischen Sinne zu verstehen, sondern bezieht sich auf den Lebenszyklus des Spiels: Die Zeit, die der Spieler investiert, übersteigt die Erwartungen. Solange er sich nicht langweilt, erfüllen die Sortierreihenfolgen seine Bedürfnisse.

Mit dem Aufkommen großer Modelle wird „Unlimited“ noch einen Schritt weitergehen. Früher konnten die Spieler die Strategien der Entwickler noch durchschauen, doch mittlerweile besteht die Aufgabe der Spielentwickler nicht mehr darin, jedes Detail auszuarbeiten, sondern die Regeln der gesamten Spielwelt zu entwerfen.

Das erinnert mich an eine frühere Diskussion: „Können Toiletten im Metaversum verstopfen?“ Ob sie verstopfen oder nicht, hängt davon ab, ob dies für das Spiel von Vorteil ist. Wir entwickeln einen KI-DM (Dungeon Master), der den Spielverlauf während des Spiels steuert. Dieser DM kann ein Cluster sein – Regeln, die gemeinsam von Spielern, Agenten und der Community entwickelt werden.

Große Modelle zeichnen sich durch Emergenz aus und können Dinge aus dem Nichts erschaffen. Früher gab es in Spielen mit unendlichen Strömen Illusionen, die nun mithilfe der Fähigkeiten von Coding Agent beseitigt werden können. Ein legendäres Schwert, das im Spiel gar nicht existiert? Ich erstelle es einfach für dich – das sind unerwartete Überraschungen.

Ein Punkt, der oft übersehen wird, ist, die Spielplanung der KI zu überlassen. Bisher wurde vor allem über Grafik und Entwicklung gesprochen, doch gerade die KI sollte die Rolle des Spielleiters übernehmen. Wie geht das? Man muss die Spiellogik klar darlegen – die Flow-Theorie, „Die Reise des Helden“ und die Theorie des Wertedesigns bieten allesamt systematische Methodiken.Wir sorgen für eine solide Grundlage beim Gameplay: Wenn die Spieler Spaß daran haben, ist das Design gelungen.

Tan Liyuan: Ich stimme Onkel Li voll und ganz zu, wenn er von „begrenztem Unendlichem“ spricht – innerhalb eines bestimmten Rahmens gibt es möglicherweise unendlich viele Ausdrucksmöglichkeiten.

Ich möchte ein wichtiges Konzept beim Modelltraining vorstellen: die Generalisierung.Nehmen wir zum Beispiel die beiden Dimensionen „Geschwindigkeit und Ladung eines Fahrzeugs“: In den realen Trainingsdaten könnten überwiegend Fahrzeuge mit hoher Ladung, aber geringer Geschwindigkeit oder Fahrzeuge mit hoher Geschwindigkeit, aber geringer Ladung vorkommen. Die Innovation der KI besteht darin, dass sie auch Fahrzeuge mit hoher Geschwindigkeit und hoher Ladung oder Fahrzeuge mit geringer Geschwindigkeit und geringer Ladung ableiten kann.

Da das eigentliche Modell Zehntausende von Dimensionen umfasst, lassen sich im Spiel einige ergänzende Elemente einbauen. So gibt es beispielsweise auf dem Markt Kampfspiele mit Vampir-Thematik und Landwirtschaftsspiele mit Zombie-Thematik, woraus sich möglicherweise ein Landwirtschaftsspiel mit Vampir-Thematik ableiten lässt.

Wir haben festgestellt, dass das Modell innerhalb eines begrenzten Rahmens sehr gut und stabil in der Lage ist, Daten wirksam zu ergänzen und zu erweitern. Es ist jedoch schwierig, es dazu zu bringen, große Grenzen zu überschreiten – also Konzepte zu erfassen, die in den Beispieldaten überhaupt nicht vorkommen. Selbst wenn gelegentlich statistisch signifikante Sonderfälle auftauchen, ist die Leistung in der Regel eher durchschnittlich.

Deshalb stimme ich zu, dass seine Möglichkeiten tatsächlich begrenzt sind. Ich habe ohnehin nicht erwartet, dass das Modell die menschliche Kreativität ersetzen könnte. Wenn das Modell tatsächlich die unendliche Kreativität des Menschen erreichen könnte, würde sich die Gesellschaft grundlegend verändern – wir könnten zu Hause sitzen und es genießen, wie es uns ständig Neues bietet und immer wieder Werke wie „Hundert Jahre Einsamkeit“ schreibt.

Ich weiß nicht, ob dieser Tag jemals kommen wird, aber innerhalb des bestehenden Rahmens und im begrenzten Erzeugungsbereich des Modells können wir damit experimentieren.

Wie bringt man einer KI bei, Spiele zu entwerfen?

Xu Yiran: Anknüpfend an Haoyangs Ausführungen wollen wir darüber sprechen, wie man einer KI beibringen kann, Spiele zu entwerfen, und wie man dabei die Detailgenauigkeit festlegt. Wie sieht der konkrete Unterricht aus?

Das ist so, als würde man einen Affen auf einer Schreibmaschine unzählige Texte tippen lassen und mich am Ende fragen, welches davon ein Shakespeare-Stück ist – da würde der Spieler vor Erschöpfung umkommen. Man kann mich doch nicht aus einem Haufen Müll etwas aussuchen lassen – wo bleibt da der Spaß?

Ich habe den Eindruck, dass viele Entwickler von KI-Spielen heutzutage vergessen haben: Man sollte das echte Leben nicht einfach ins Spiel übertragen. Bei Simulationen strebt man zwar nach Realismus, aber je realistischer sie sind, desto langweiliger werden sie – wenn alles vollkommen realistisch wäre, würde ich mich doch in der realen Welt aufhalten, wozu sollte ich dann noch spielen? Ich spiele, um Spaß zu haben, daher muss man unbedingt die wesentlichen Elemente des Spielspaßes herausarbeiten.

Wie lässt sich das also herausarbeiten? Wie kann man der KI beibringen, das herauszuarbeiten, anstatt dass die Spieler ihr bei jedem Schritt sagen müssen, was Spaß macht und was nicht?

Denn es ist ein Paradoxon, die Spieler dazu zu bringen, ihre Erfahrungen als Feedback für das verstärkende Lernen zu nutzen: Wenn man den Spielern einen Haufen Mist vorlegt, ärgern sie sich, hören auf zu spielen, und das Spiel liefert keine Daten mehr – woher sollen dann die Trainingsdaten kommen? Daher muss zunächst geklärt werden, ob es möglich ist, dieses Paradoxon zu lösen. Sobald dies gelöst ist und die KI Spiele entwerfen kann, werden sich alle zurücklehnen und es sich gut gehen lassen.

Was glaubt ihr, wie man einer KI beibringen kann, Spiele zu entwerfen? Und zum Schluss noch eine zusammenfassende Frage: Wie wird die Welt der Spiele eurer Meinung nach in fünf oder zehn Jahren aussehen?

Shen Li: Das ist eine ganz schöne Frage. Ich werde zunächst versuchen, die erste zu beantworten.

Je feiner man die Details aufschlüsselt, desto größer sind möglicherweise die technischen Herausforderungen. Viele Spiele lassen sich letztendlich in „Moment to Moment“ zerlegen – also in die Frage, welche Erfahrungen ich von Moment zu Moment mache. Zum Beispiel, ob sich das Schießen gut anfühlt oder ob ein Schuss einen Kopfschuss landet – das passiert in jedem Augenblick.

Die zweite Ebene ist „Minute to Minute“, also das Erlebnis von Minute zu Minute, das die kleinen Spielzyklen darstellt. Ein Beispiel hierfür ist das Schießen und das Einsammeln von Gegenständen – dies ist ein positiver Rückkopplungskreislauf.

Darüber hinaus gibt es die „Session“, die eher den Spielregeln entspricht. Zum Beispiel kann man bei „PlayerUnknown’s Battlegrounds“ gewinnen, wenn man als Letzter übrig bleibt, oder aber alles verlieren – es herrscht also eine Art Glücksspielmentalität.

Ich habe den Eindruck, dass die Messgrößen aus Sicht der KI umso klarer sind, je tiefer man in die unteren Ebenen vordringt, und dass das Training durch Quantifizierung unterstützt werden kann. Je höher man in die oberen Ebenen vordringt, desto stärker ist man auf menschliches Urteilsvermögen angewiesen. Ist es daher möglich, den zukünftigen Lernprozess nach Detailgrad aufzuschlüsseln – wobei manche Schritte durch automatisierte Maschinenabläufe erledigt werden können, andere hingegen nur durch menschliches Eingreifen und intuitive Analyse?

Die zweite Frage: in zehn Jahren. Haoyang hat da einen sehr interessanten Punkt angesprochen: Der Zeitpunkt, an dem echte KI-Spiele Realität werden, ist genau dann, wenn wir nicht mehr von „KI-Spielen“ sprechen. Genauso wie man heute nicht mehr sagt: „Ich habe ein 3D-Spiel entwickelt“, um damit zu werben, denn mittlerweile sind alle Spiele in 3D.

In fünf oder zehn Jahren werden wir nicht mehr vom Konzept der KI-Spiele sprechen, sondern einfach nur von Spielen, wobei die KI nur eine Dimension unter vielen sein wird. Ähnlich wie in der Zeit des Übergangs von 2D zu 3D werden wir dann vielleicht erleben, dass die KI in Spielen tatsächlich eine große Rolle spielt.

Xu Yiran: Ich frage nicht nur nach KI, sondern danach, wie die Welt der Spiele in zehn Jahren aussehen wird.

Shen Li: Ich glaube, dass das gesamte Konzept des Spielens in Zukunft sehr verschwommen werden wird. Denn ein Spiel ist im Wesentlichen ein Prozess, bei dem durch Interaktion kurzfristige Reize erzeugt werden – ein Konzept, das in vielen Bereichen Anwendung finden kann.

Angenommen, in Zukunft würden viele mechanische Tätigkeiten durch KI ersetzt, dann hätten die Menschen mehr Freizeit. Diese Freizeit würden sie sicherlich eher für Aktivitäten nutzen, die schneller und in kürzeren Abständen für Abwechslung sorgen.

Aus einer allgemeineren Perspektive betrachtet, werden in Zukunft wahrscheinlich viele Dinge gamifiziert werden. Für viele Menschen könnte es eine Welt sein, in der überall Spiele zu finden sind.

Qiao Haixin: Die erste Frage ist schwer zu beantworten; sie erinnert mich an eine andere Frage, die vor vier oder fünf Jahren gestellt wurde: Wie entwickelt man UGC-Spiele? Im Grunde genommen ist das dasselbe Problem wie die Frage, wie KI Spiele entwirft.

Denn Spiele – oder besser gesagt alle Unterhaltungsprodukte für Endverbraucher – sind im Grunde genommen Dinge, die Emotionen wecken. Die Gründe für meine Emotionen unterscheiden sich sicherlich von denen für deine.

Als Kind habe ich „Jian Wang 3“ und „FF14“ gespielt, und am meisten Spaß hat mir dabei der soziale Aspekt gemacht – in Gilden vorbeischauen, Fan-Inhalte erstellen, Fan-Kunst gestalten; die Spieler waren gegenseitig das Produkt des Spiels. Haoyang spielt wahrscheinlich eher Spiele, bei denen es um Eroberung geht; da müssen unbedingt Bosskämpfe dabei sein, die richtig Spaß machen.Andere wiederum sind eher auf Entdeckungen aus, bewirtschaften Felder, halten Hunde oder Haustiere – denn die Quellen der menschlichen Emotionen sind unterschiedlich.

Spiele sind besonders unstandardisiert. Im Gegensatz zu standardisierten Medien, Bildern, Texten und Kurzvideos lassen sich bei solchen unstandardisierten Dingen keine allgemeinen Regeln abstrahieren. Ich halte das für unmöglich; man muss sich vielmehr wieder auf die Ziele und Bedürfnisse der Nutzer in Bezug auf das Spielerlebnis besinnen.

Es gibt zu viele Variablen hinsichtlich des Umfangs der verschiedenen Spielkategorien und der Anzahl der Zielspieler. Sobald man zu sehr ins Detail geht, tauchen überall Probleme auf. Die Unterschiede zwischen einzelnen Spielen sind möglicherweise sogar größer als die Unterschiede zwischen Spielen und Videos.

Was die zweite Frage angeht – in fünf oder zehn Jahren wird KI, da stimme ich Onkel Li und Haoyang zu, zur Normalität werden.

Ich hoffe dennoch, dass es mir in Bezug auf meine Wünsche ein noch besseres Erlebnis bietet. Ich möchte zum Beispiel Kontakte knüpfen, mehr Gleichgesinnte kennenlernen – Menschen aus verschiedenen Teilen der Welt – und meine eigene kleine Gemeinschaft oder meinen eigenen kleinen Kreis bilden.

Ich habe mich kürzlich mit vielen Nutzern aus dem mittleren und südlichen Teil der USA unterhalten. Viele Schüler der Oberstufe haben nach der Schule nichts zu tun und gehen deshalb nach Hause, um im Internet zu surfen, anstatt Sport zu treiben oder an sozialen Aktivitäten vor Ort teilzunehmen. Jeden Tag kommen sie nach Hause, gehen online und schließen Freundschaften mit Menschen im Internet. Viele Schüler der Oberstufe denken nicht daran, zu studieren oder einen Job zu suchen, da sie in der Realität keinen Zugang zu den Entscheidungsbefugnissen bei der Verteilung von Kapital und Informationen haben.

Für sie liegt die schöne neue Welt vielleicht online, in den neuen kleinen Kreisen und dem virtuellen Leben, die du geschaffen hast. Es ist wirklich cool, dass du diesen Nutzern durch die Personalisierung virtueller Inhalte bestimmte Privilegien gewähren kannst.

In fünf oder zehn Jahren werden meiner Meinung nach immer mehr Menschen so denken. Denn die heutige Gesellschaft entwickelt sich zunehmend in Richtung einer Verfestigung der sozialen Schichten und einer geringeren sozialen Mobilität. Wir brauchen so etwas, damit mehr Menschen Freude daran haben und sich ausleben können.

Zhang Haoyang: Um auf mich zurückzukommen: Wie bildet man KI-Planer aus? Zusammengefasst in einem Satz: Aus dem Volk kommen und zum Volk zurückkehren.

Zunächst einmal ist KI datenabhängig. Sowohl Algorithmen des verstärkenden Lernens als auch große Modelle müssen menschliches Wissen erlernen, um das Verhalten der Spieler im Spiel nachzuahmen und so eine gute Leistung zu erzielen.

Große Modelle sind an sich bereits gut vortrainierte Wissensdatenbanken des menschlichen Wissens; theoretisch sind in ihrem Latenzraum alle möglichen Situationen des menschlichen Lebens enthalten. Unsere Aufgabe besteht jedoch darin, dieses Wissen zu extrahieren – es mithilfe von Fachwissen hervorzuholen, beispielsweise anhand der Flow-Theorie, der traditionellen Filmnarrativtheorie und so weiter.

Das allein reicht jedoch nicht aus. Was die Gestaltung angeht – nehmen wir zum Beispiel ein Open-World-KI-Spiel mit generierten Handlungssträngen, Quests und Ähnlichem: Der Spieldesigner muss Zeit, Ort, Charaktere, Stil und Hintergrundgeschichte der Handlung festlegen und so weit wie möglich erwartete Ergebnisse vorbereiten. Fehlen solche Ergebnisse, sollte sich die KI an den Mustern bekannter Werke orientieren.Man muss nicht einmal besonders detailliert beschreiben, was man will – zum Beispiel: „Ich möchte ein Kartenspiel im Stil von ‚Azure Archive‘ und ähnlich wie ‚Hearthstone‘“ – die KI kann einem bereits beim Entwurf helfen.

Es gibt jedoch einen Engpass. Eine Besonderheit der Spielebranche besteht darin, dass ihre wichtigsten Spielressourcen vertraulich sind – Code, Grafiken und PRD-Dokumente. Dieses Wissen steht allgemeinen großen Modellen nicht zur Verfügung.

Du musst dir also etwas einfallen lassen: Entweder legst du im Projektteam Regeln fest, anhand derer es lernen kann, oder du schaffst Mechanismen, durch die es sich im späteren Verlauf durch die Interaktion mit den Spielern selbst weiterentwickeln kann.

Was versteht man unter „Vorab-Lernen“? In unserem Projekt gibt es professionelle Planer, die sich mit den Feinheiten der einzelnen Bereiche auskennen. Nehmen wir zum Beispiel die numerische Gestaltung: Große Modelle reagieren zwar nicht besonders empfindlich auf Zahlenwerte, aber wir können sie dazu bringen, qualitative Analysen durchzuführen und Werte in Kategorien einzuteilen – beispielsweise in sieben Stufen. Anschließend lassen wir die KI in den von den Planern vorgegebenen Wertebereich einsteigen, um zufällig plausible Zahlenwerte zu generieren.

Eine weitere Möglichkeit ist AI-UGC auf Produktebene. Warum gilt AI-UGC als Übergangsphase zum echten AIGC? Weil dabei Daten im Rahmen der Interaktion zwischen Spieler und Spiel erfasst werden müssen.

Welche Daten? Zum einen sind das die kreativen Daten der Spieler. Die „Prompt“-Daten spiegeln wider, welche Art von Spiel sich die Spieler wünschen. Durch die Analyse großer Textmengen kann die KI erkennen, welche Inhalte bei den meisten Menschen beliebt sind.

Vergiss nicht, dass zu diesem Zeitpunkt die menschlichen Entwickler immer noch daran arbeiten. KI-Spiele müssen bereits in einem sehr frühen Stadium von menschlichen Spielern getestet werden, um deren Rückmeldungen zu erhalten. Auch die KI erhält Rückmeldungen, und wir können sie mithilfe von verstärktem Lernen oder menschlichem Feedback optimieren, um sie an menschliche Standards anzupassen.

Außerdem geht es um das echte Feedback der Spieler aus der Community – welche Inhalte haben sich als erfolgreich erwiesen? Was bevorzugen die Spieler?

Ein Beispiel: Wir haben einen Charakter, der ein kleines Bäuchlein hat und eher füllig ist. Bei der grafischen Überarbeitung wurde das Bäuchlein entfernt, doch als das Spiel auf „Xiao Hei He“ veröffentlicht wurde, wurde es plötzlich zum heiß diskutierten Thema. Die Spieler sagten alle: „Das muss unbedingt wieder rückgängig gemacht werden.“ Das ist ein Beispiel dafür, dass die Idee aus der Community stammt.

Dann gibt es noch den Teil mit dem Programmieren. AI Coding: Wenn man heute KI-Spiele entwickelt, ist meiner Meinung nach nicht das Spieldesign selbst die größte Herausforderung, sondern die Frage, wie man auf technische Weise so etwas wie eine Engine umsetzt.

Wir haben eine UGC-Schnittstelle entwickelt und zahlreiche Tools für die KI erstellt. So kann sie auf die Waffen im Spiel zugreifen: Messer, Pistolen, Schwerter und so weiter.Ein Spieler hat beispielsweise den Wunsch nach einer „schwebenden Kanone“ geäußert. Da die KI über Hintergrundverständnis verfügt, erkennt sie, dass das Konzept der schwebenden Kanone dem aus „Gundam“-Spielen ähnelt und gleichzeitig ein Haustier darstellt. Daher kombiniert sie das Haustier-Modul mit dem Waffen-Modul im Spiel und schreibt den entsprechenden Code.

Das zweite Thema: Spiele in fünf oder zehn Jahren. Ich glaube, dass sie untrennbar mit KI verbunden sein werden.

An erster Stelle stehen die datengesteuerten Branchen. Ich habe eine Tatsache beobachtet: Die Inhaltsblase in den inhaltsgesteuerten Branchen steht kurz vor dem Platzen. Die Kosten für die Inhaltsproduktion steigen stetig an, doch eines Tages wird es zu einem Missverhältnis zwischen der Geschwindigkeit, mit der die Nutzer Inhalte konsumieren, und Ihrer Produktionsgeschwindigkeit kommen, was zu einer extremen Stagnation führen wird.

Datenorientierte Branchen könnten sich hingegen zu einer Kombination aus Sora und TikTok entwickeln – also sowohl als Content-Plattform als auch als Kanal zur Verbreitung von Inhalten fungieren. Dahinter steht eine Reihe großer Modelle, die zusammen direkt Inhalte bereitstellen; es ist die KI, die Inhalte liefert, und nicht die Arbeit von Redakteuren oder Grafikdesignern.

Dazu muss ein Editor ähnlich wie bei Roblox entwickelt und gleichzeitig mit KI-Fähigkeiten ausgestattet werden, damit die KI im Rahmen des gemeinsamen Schaffensprozesses der Spieler lernt, welche Inhalte bei Menschen besonders beliebt sind, und gleichzeitig lernt, wie sie neue Inhalte besser erstellen kann. Wir nennen dies die „Seele der Welt“ – und genau das ist das Weltmodell, das wir schaffen wollen.

Was den Rest betrifft – auch wenn man ihn nicht mit dem Gameplay in Verbindung bringt –, so handelt es sich um die Produktionsseite. Als wir Ende 2023 das Projekt „Maggie’s Garden“ ins Leben riefen, gab es auf Steam etwa 2,9 Millionen Nutzer. Im April 2024 waren es bereits 3,2 Millionen. In diesem Jahr, 2025, sind es bereits über 4,1 Millionen.

In weniger als zwei Jahren hat sich die Zahl verdoppelt, während die vorherigen IDs das Ergebnis von mehr als zehn Jahren Arbeit waren. Könnte es sein, dass die KI es vielen Menschen, die ursprünglich nicht in der Lage waren, Steam-Spiele zu entwickeln, ermöglicht, ganz allein eine ganze Armee aufzustellen oder mit drei bis fünf Leuten ein Super-Individuum bzw. ein Super-Team zu bilden?

Ich glaube, dass die Spielebranche in fünf Jahren noch stärker von einer „Involution“ geprägt sein wird, da Menschen, die ursprünglich nicht über die nötigen Fähigkeiten für diese Branche verfügten, dank der Unterstützung durch KI immer stärker werden und immer mehr Möglichkeiten zur Selbstdarstellung erhalten, was möglicherweise zur Entstehung einer Art Massenmediums führen könnte.

Ich komme ursprünglich aus der Programmierbranche, doch dank des Claude-4.5-Modells muss ich mittlerweile keine einzige Zeile Code mehr schreiben, sondern nur noch das Endergebnis abnehmen. So wird die Spieleindustrie wahrscheinlich in fünf oder zehn Jahren aussehen.

Tan Liyuan: Wir haben die Zeit etwas überschritten, daher werde ich kurz auf die zweite Frage eingehen.

Fünf bis zehn Jahre sind ein sehr langer Zeitraum. Meine Grundannahme ist, dass sich die KI mit Sicherheit weiterentwickeln wird und möglicherweise sogar die Grenze zur allgemeinen künstlichen Intelligenz überschreiten wird. Zunächst einmal glaube ich, dass die KI in Spielen ziemlich umfassend und tiefgreifend integriert sein wird und dass die Grenzen nicht so deutlich sein werden – die KI wird nicht vollständig in eine eigene Kategorie ausgegliedert werden.

Betrachtet man diese Kategorie für sich genommen, befindet sie sich unter den derzeitigen Umständen noch in einem sehr frühen Stadium. Mit zunehmender Reife der Erfahrungen und Technologien dürfte sie sich – ähnlich wie gute Soundeffekte, Grafik, Licht- und Schatteneffekte sowie Raytracing – auf ganz natürliche Weise in die Spiele integrieren lassen.

Andererseits könnte es aber auch sein, dass sich die Art und Weise der Kombination aufgrund des sehr langen Zeitraums anders gestalten wird, als wir es uns derzeit vorstellen – einschließlich der Verständnisfähigkeit und des Verständnisniveaus der Modelle sowie der Kostenstruktur. Meine Sichtweise ist eher radikal: Ich gehe davon aus, dass es zu erheblichen Veränderungen kommen könnte.

Xu Yiran: Okay, danke. Zum Schluss möchte ich noch eine Minute darauf verwenden, euch zum Nachdenken anzuregen. Viele von euch haben doch sicher den Film „Die Ermordung eines Schriftstellers“ gesehen, oder? Als meine Frau ihn neulich gesehen hatte, sagte sie zu mir: „Du entwickelst doch Spiele, oder? Ist das nicht genau so ein KI-Spiel?“

„Was meinst du damit?“, fragte ich. Sie antwortete: „Sieh mal, schon mit Worten lässt sich die virtuelle Welt verändern. Wenn die KI in Zukunft noch leistungsfähiger wird, könnten dann nicht eine ganze Menge Leute gemeinsam in derselben virtuellen Welt Romane schreiben, und diese Welt würde sich dadurch verändern?“

Wie bereits erwähnt, sind die Vereinheitlichung von Kanälen, Inhalten und Daten meiner Meinung nach der Trend der Zukunft. In Zukunft werden sich Urheber und Vertreiber sowie Produzenten und Konsumenten von Inhalten möglicherweise vollständig miteinander verschmelzen. Jeder wird dort selbst aktiv sein, und es wird möglicherweise keinen Unterschied mehr geben, ob man nun Urheber oder Nutzer ist.