Mesa redonda com especialistas do setor: Por que razão o desenvolvimento dos jogos com IA ficou aquém das expectativas?

A IA poderá ser uma das variáveis mais importantes da indústria dos jogos nos últimos anos.

Ao contrário das transformações tecnológicas anteriores, esta onda de tecnologia de IA tem vindo com uma força ainda maior. Desde o lançamento do ChatGPT, no final de 2022, em menos de três anos, as capacidades da IA registaram um salto exponencial, tendo-se alargado da capacidade de diálogo à geração de imagens, áudio, vídeo e programas.

Na indústria dos videojogos, a IA tem sido amplamente utilizada nos processos de produção. Um relatório divulgado oficialmente pela GDC no ano passado revelou que 49% dos criadores de videojogos já começaram a aplicar a IA generativa no seu trabalho. Como meio de comunicação especializado no setor, mais do que um profissional mencionou, em conversas connosco, o aumento de eficiência proporcionado pela IA.

No entanto, em comparação com os resultados imediatos ao nível da redução de custos e do aumento da eficiência, as mudanças introduzidas pela IA na jogabilidade e na experiência dos jogadores ainda não parecem ser evidentes, ao ponto de muitos profissionais questionarem se «os jogos baseados em IA são ou não uma falsa premissa?».

Recentemente, o Game Tea House foi convidado a participar no seminário «AI+GAME», organizado pela Direção de Cultura e Turismo do distrito de Xuhui, em Xangai, em colaboração com o Laboratório Lisan.Antes do evento, um sócio do Laboratório Lisan informou ao «Game Tea House» que este seminário evitou deliberadamente discussões relacionadas com a «redução de custos e aumento da eficiência através da IA», concentrando-se na forma como «a IA transforma a experiência de jogo».

No final do seminário, vários especialistas de renome do setor participaram numa mesa redonda sobre este tema. Segue-se um resumo dos pontos principais da discussão, que foi ligeiramente editado para facilitar a leitura.

(Convidados da mesa redonda: Xu Yiran, CEO da MultiMetaverse; Shen Li, fundadora do Laboratório Lei San; Qiao Haixin, fundador da Kotoko AI; Zhang Haoyang, fundador da AutoGame; Tan Liyuan, cofundador da Yuan Yu Wujie)

Os jogos com IA ficaram aquém das expectativas?

Xu Yiran: Muitas pessoas referem que os progressos na área dos jogos com IA não estão a corresponder às expectativas, e eu também partilho dessa opinião. Especialmente no que diz respeito aos aspetos em que a IA pode ter um impacto decisivo na jogabilidade e na experiência do jogador, o que acham: atingiram as expectativas? Quais são as razões para isso?

Shen Li: A IA é uma tecnologia verdadeiramente revolucionária, com um impacto profundo, mas que requer tempo. Atualmente, a maioria das tentativas tem valor pelo próprio processo, mas não é realista esperar ver resultados imediatos.

Na minha opinião, a IA traz, essencialmente, uma nova dimensão aos jogos. É um pouco como a transição dos jogos 2D para os 3D — no início, tínhamos personagens em 3D combinados com uma jogabilidade em 2D; atualmente, estamos a passar por um processo semelhante — foram adicionados alguns elementos de IA, mas, na essência, a jogabilidade continua a ser tradicional.No entanto, ao fim de algum tempo, os jogos 3D evoluíram para formas de interação e jogabilidade puramente 3D, como os jogos de armas, carros e bola.

Acredito que os jogos nativos de IA também passarão por um processo semelhante. A curto prazo, é natural que os coloquemos mais na camada de apresentação, mas haverá sempre quem explore os limites e os alargue, até que, por fim, surjam coisas verdadeiramente nativas.

Xu Yiran: Vês alguma coisa a aproximar-se?

Shen Li: Ainda não há nada particularmente original. O que me marcou mais foi um jogo em que era preciso persuadir a IA; foi a primeira vez que senti que a IA estava a criar algo original, com possibilidades ilimitadas e significativo. Conceitos como os jogos de estratégia podem ser uma direção viável para os jogos de IA numa fase inicial.

Xu Yiran: Senhor Qiao, considera que os resultados ficaram aquém das expectativas? Ou vê alguma esperança?

Qiao Haixin: Para ser sincero, é certo que houve resultados aquém das expectativas. Há várias razões para isso:

Em primeiro lugar, as questões de engenharia dos jogos — quando observamos muitas aplicações de IA do Vale do Silício, vemos que são desenvolvidas rapidamente porque o volume de trabalho e a complexidade são muito inferiores aos dos jogos, que exigem muito tempo para iterações e testes.

Em segundo lugar, há a questão dos custos. Anteriormente, os custos associados à utilização da IA eram relativamente elevados, mas desde 2023 até agora, esses custos podem ter descido para 1/100 do que eram anteriormente; além disso, com algumas estratégias, é possível alcançar um aumento de 200 a 300 vezes. É por isso que, este ano, muitos produtos de agentes ousam utilizá-la em grande escala, e todos começaram a criar conteúdos mais complexos.

No nosso caso, dirigimo-nos a um público feminino jovem no estrangeiro, criando experiências interativas em torno das suas OC (Original Character, personagens originais). O que antes não era possível — comportamentos personalizados das personagens, o seu desenvolvimento interior e a geração de conteúdos multimodais — agora é possível. Neste momento, é como se estivéssemos a avançar às cegas, mas acho que há grandes perspetivas.

Xu Yiran: Pode dar um exemplo concreto?

Qiao Haixin: Recentemente, temos vindo a testar uma combinação de personagens com missões de fluxo infinito. Parte do conteúdo é pré-definido pelos redatores, outra parte é gerada pela IA, combinando ambos. Isto resolve um problema muito importante nos jogos de IA — o sentido de objetivo. Nas experiências iniciais, como «Stanford Town», o que mais faltava era precisamente esse sentido de objetivo.Na cidade virtual com IA que está na moda ultimamente, toda a gente está a competir para ganhar dinheiro, e isso é precisamente um objetivo.

Em comparação, não queremos dar demasiada importância aos números, mas sim proporcionar conteúdos e feedback significativos aos utilizadores. Já existem produtos no Japão que seguem esta orientação e que apresentam excelentes dados de retenção mensal. Considero que a combinação de limites com objetivos, aliada à utilização de personagens de IA, constitui uma excelente solução.

Xu Yiran: O que achas, Haoyang?

Zhang Haoyang: Do meu ponto de vista, a resposta é muito simples: não correspondeu às expectativas. A razão é que todos sobrestimaram as capacidades da IA e subestimaram a dificuldade de criar jogos. Muitas pessoas de fora da indústria dos jogos, ao verem as possibilidades da combinação entre a IA e os jogos, lançaram-se a esta área, mas ignoraram a complexidade dos jogos.

No entanto, a longo prazo, penso que daqui a dez anos já ninguém se lembrará do conceito de «jogos com IA», que se integrará de forma imperceptível em todos os jogos. Atualmente, estamos a passar por várias fases.

A primeira fase consistiu em tentativas iniciais de combinar jogabilidade leve com IA, limitadas principalmente pela própria tecnologia, como é o caso dos jogos de servidor.

A segunda fase está relacionada com o desenvolvimento das capacidades dos grandes modelos. Após o sucesso do ChatGPT em 2023, as capacidades dos modelos subjacentes evoluíram no sentido da companhia prestada por NPCs, e o enorme sucesso de produtos como o Character.AI, por sua vez, impulsionou o desenvolvimento dos grandes modelos. Atualmente, o mercado dos NPCs de IA, nomeadamente os que prestam companhia emocional, já é bastante vasto.

Na terceira fase, com o avanço da tecnologia, ocorreram vários acontecimentos importantes ao longo dos últimos 25 anos. Por exemplo, o enorme sucesso do Manus no início do ano, que teve por trás o lançamento do Claude 3.7. O surgimento do Claude Agent a meio do ano, bem como o recente Claude Sonnet 4.5, significam que este ano é o ano da programação com IA (AI Coding).Ao desenvolvermos o produto «O Jardim da Maggie», utilizámos uma grande quantidade de tecnologia de programação com IA, não na fase de produção, mas sim para disponibilizar diretamente novos conteúdos aos jogadores.

Penso que nos encontramos atualmente numa fase de aceleração dos jogos de IA; ainda não chegámos ao período de explosão, mas a chama está a arder cada vez com mais intensidade.

Xu Yiran: O que acha, Diretor Tan?

Tan Liyuan: Estamos a trabalhar no projeto «World Model». Quanto à questão de saber se os jogos com IA correspondem às expectativas, vou analisar a IA e os jogos tradicionais de forma um pouco separada.

Existem muitos elementos tradicionais de feedback já bem consolidados nos jogos, como o crescimento dos valores, a sensação de impacto e os efeitos sonoros, visuais e luminosos. Ao desenvolver jogos com IA, não vamos descartar esses elementos; é claro que os vamos integrar. A questão é: a IA contribui positivamente ou negativamente para a experiência do jogador? Para que a experiência com a IA seja positiva, será necessário sacrificar os fundamentos dos jogos tradicionais?

Ao longo deste ano e pouco de exploração, percebemos o seguinte: em primeiro lugar, a experiência proporciona um feedback positivo; em segundo lugar, não constitui necessariamente uma limitação para os jogos tradicionais. À medida que o setor se torna cada vez mais maduro, não creio que os jogos com IA venham a substituir nada, mas sim que se tornem um valor acrescentado.

Na era da IA, que tipo de conteúdos procuram os jogadores?

Xu Yiran: Há pouco, o Steven (o orador anterior) referiu, durante a sua intervenção, uma ideia contrária ao senso comum: a IA não consegue fornecer uma quantidade ilimitada de novos conteúdos, sendo necessário que sejam criados por pessoas. Do ponto de vista dos jogadores, mesmo que a geração seja ilimitada, os conteúdos têm de ser úteis e não podem ser apenas um monte de lixo.

Gostaria de fazer duas perguntas: primeiro, acham que a IA é capaz de gerar conteúdo ilimitado com um simples clique? Segundo, que tipo de conteúdo é que os jogadores realmente querem? Do ponto de vista do consumidor, que tipo de conteúdo gerado pela IA tem valor para eles?

Shen Li: No que diz respeito ao infinito, a minha perspetiva é a do «infinito limitado».Se considerarmos apenas do ponto de vista quantitativo, pode ser infinito, mas seria mais correto dizer que é infinito numa determinada dimensão. Tal como num espaço tridimensional, na horizontal pode ser infinito, mas na vertical tem limites. Este enquadramento horizontal provém do conteúdo de aprendizagem que estabelecemos previamente — pode expandir-se infinitamente em termos quantitativos, mas não ultrapassa as regras que lhe atribuímos.

O Steven referiu que é preciso criar o infinito dentro de certas regras, mas não concordo totalmente. Porque a sensação de descontrolo que a IA proporciona é, na verdade, muito interessante. Por exemplo, há dois dias, alguém utilizou o Sora para criar vídeos desportivos, produzindo alguns movimentos de mergulho que não seguem as regras normais — o início era normal, mas no final surgiram de repente alguns movimentos muito estranhos. Isso acabou por aumentar o valor de entretenimento.

Isto faz-me pensar na evolução da história da arte — desde a pintura realista, passando pelo impressionismo, até Picasso; Picasso representa um estado criativo particularmente descontrolado. Será que este descontrolo provocado pela IA também poderá dar origem a algo completamente novo?

Qiao Haixin: Eu interpreto o conceito de «infinito limitado» de um outro ponto de vista. O que o tio Li se refere como «limites» ou «regras» são, sobretudo, regras gerais ou físicas; o que eu tenho em mente é, antes de mais, a função das regras como moderadoras ou mediadoras dos dados.

Conversas infinitas entre várias IA acabarão inevitavelmente por entrar num ciclo vicioso, por se tornarem repetitivas e enfadonhas — repetindo as palavras do interlocutor, repetindo estruturas sintáticas e voltando sempre ao mesmo ponto.

Portanto, a questão fundamental é: quem deve criar o conteúdo no momento certo? Pode ser um ser humano ou a IA. Tal como acontecia no passado com as árvores de comportamento, cada nó não tem necessariamente de se estender infinitamente — alguns textos são pré-definidos, outros são gerados pela IA, mas o essencial é introduzir um «mediador de conteúdo» responsável pelas etapas intermédias; é isso que se chama controlabilidade.

Se houver um Agente responsável pela receção, processamento e transmissão de dados, que, nesse processo, gere motivações ou comportamentos de outros Agentes, isso poderá resolver o problema, em certa medida. Isso inclui fazer com que o utilizador perceba a duração desta experiência — seja por turnos, por colocação ou por algum tipo de feedback de objetivos —, pois tudo isso influencia a definição de «infinito».

Recentemente, temos vindo a desenvolver modelos de geração de animação e, durante os testes, descobrimos algo muito interessante: as pessoas introduzem histórias fruto da sua imaginação, na esperança de que o Agente as desenvolva e organize, apresentando perspetivas e enredos que não lhes tinham ocorrido, para depois as partilharem no TikTok e no YouTube.

Penso que se trata de conteúdo infinito, mas baseado nas próprias ideias do utilizador. O carácter infinito reside na expansão das tuas ideias, naquilo em que não pensaste ou que, em termos de forma, reduz os custos. Mas, no meio deste processo, é certamente necessário que haja pessoas ou moderadores bem preparados para co-criar o conteúdo.

Zhang Haoyang: Na minha opinião, do ponto de vista dos jogos, a noção de infinito já existia antes do surgimento dos grandes modelos. Por exemplo, os jogos do género «Roguelike» são uma forma de infinito; o «Hades» tem 300 mil linhas de texto; ou ainda o «Ringworld», que, através de regras tradicionais e combinações, permite aos jogadores uma rejogabilidade praticamente infinita.

O conceito de «infinito» aqui não se refere ao sentido matemático, mas sim ao facto de, no ciclo de vida do jogo, o tempo que o jogador dedica ao mesmo exceder o esperado. Antes de ele se sentir entediado, a ordenação consegue satisfazer as suas necessidades.

Com o surgimento dos grandes modelos, o «Infinito» vai atingir novos patamares. Antes, os jogadores ainda conseguiam perceber as estratégias dos criadores, mas agora o trabalho dos designers de jogos já não consiste em criar cada detalhe, mas sim em conceber as regras de todo o mundo do jogo.

Isto faz-me lembrar uma discussão anterior: «Será que as sanitas do metaverso ficam entupidas?» O facto de ficarem ou não entupidas depende de isso trazer algum benefício à jogabilidade. O que fazemos é ser o DM (Mestre do Calabouço) da IA, que orienta o desenrolar do jogo enquanto os jogadores jogam. Este DM pode ser um conjunto de entidades, ou um conjunto de regras desenvolvidas em conjunto pelos jogadores, pelos agentes e pela comunidade.

Os grandes modelos têm a capacidade de emergência, conseguindo criar algo a partir do nada. Antigamente, os jogos de fluxo infinito apresentavam ilusões; agora, é possível eliminá-las com as capacidades do Coding Agent. Uma espada lendária que não existe no jogo? Eu crio-a diretamente para ti; é isso que se chama de surpresa e inesperado.

Um aspeto que todos tendem a ignorar é a importância de confiar a capacidade de planeamento do jogo à IA. Até agora, tem-se falado sobretudo de arte e desenvolvimento, mas é precisamente a IA que deve desempenhar bem o papel de mestre de jogo. Como fazê-lo? Explicando a lógica do jogo — a teoria do fluxo, «A Jornada do Herói» e a teoria do design numérico, todas elas possuem uma metodologia sistemática.Nós garantimos a jogabilidade; se os jogadores acharem o jogo divertido, o design é um sucesso.

Tan Liyuan: Concordo plenamente com o que o tio Li disse sobre o «infinito limitado» — dentro de um determinado âmbito, pode haver infinitas formas de expressão.

Gostaria de partilhar um conceito importante no treino de modelos: a generalização.Por exemplo, com base nas duas dimensões «velocidade do veículo» e «carga transportada», os dados de treino reais podem conter, na sua maioria, veículos «com carga elevada, mas lentos» ou veículos «rápidos, mas com carga reduzida». A inovação da IA reside no facto de esta também conseguir imaginar veículos rápidos com carga elevada ou veículos lentos com carga reduzida.

Os modelos reais têm milhares de dimensões, pelo que é possível implementar algumas funcionalidades complementares no jogo. Por exemplo, existem no mercado jogos de combate com temática de vampiros e jogos de agricultura com temática de zombies, o que pode dar origem a um jogo de agricultura com temática de vampiros.

Observámos que o modelo tem uma capacidade muito forte e estável de complementar e alargar os seus resultados dentro de um âmbito limitado. No entanto, é muito difícil fazê-lo ultrapassar os limites mais amplos — conceitos que não existem de todo nos dados da amostra. Mesmo que, ocasionalmente, surjam alguns casos especiais com significado estatístico, o desempenho é, geralmente, bastante mediano.

Por isso, concordo que, na verdade, tem limites. A minha expectativa em relação ao modelo nunca foi que substituísse a criatividade humana. Se o modelo conseguisse realmente atingir um nível de criatividade infinita capaz de substituir a humana, a sociedade sofreria uma enorme transformação — poderíamos ficar sentados em casa a desfrutar, enquanto ele nos proporcionasse constantemente coisas novas e escrevesse incessantemente obras como «Cem Anos de Solidão».

Não sei se esse dia chegará, mas, dentro do quadro atual e dos limites de geração do modelo, podemos explorá-lo.

Como ensinar a IA a fazer planeamento de jogos?

Xu Yiran: Aproveitando o que disse o Haoyang, vamos falar sobre como ensinar a IA a fazer planeamento de jogos e como definir o nível de detalhe. Como é que se ensina isso, concretamente?

É como se um macaco escrevesse inúmeras obras numa máquina de escrever e, no final, me pedissem para escolher qual delas é uma peça de Shakespeare — o jogador ficaria exausto. Não me podem obrigar a escolher entre um monte de lixo; onde está então a minha diversão?

Acho que, atualmente, muitas pessoas que criam jogos de IA se esquecem de uma coisa: não se deve transpor a vida real para o jogo. Nos jogos de simulação, procura-se o realismo, mas quanto mais realista, menos interessante se torna — se fosse totalmente realista, ficaria no mundo real; para que jogar? Entro no jogo para me divertir, por isso é essencial abstrair os pontos-chave que proporcionam diversão.

Então, como é que se extrai isso? Como é que se faz com que a IA aprenda a extrair isso? Em vez de o jogador ter de te dizer, a cada passo, o que é divertido e o que não é.

Porque fazer com que os jogadores forneçam o seu feedback para a aprendizagem reforçada é um paradoxo: se lhes dermos um monte de porcaria, eles ficam irritados e deixam de jogar, e o jogo fica sem dados; então, de onde vêm os dados de treino? Por isso, primeiro é preciso responder se é possível resolver este paradoxo. Assim que estiver resolvido, a IA poderá conceber jogos e todos poderão relaxar.

Na vossa opinião, como é que se pode ensinar a IA a fazer planeamento de jogos? E, por último, uma pergunta de síntese: daqui a cinco ou dez anos, como prevêem que será o mundo dos jogos?

Shen Li: É uma questão muito ampla; vou tentar responder primeiro à primeira parte.

Quanto mais detalhada for a análise, maiores serão os desafios de desenvolvimento que se poderão encontrar. Muitos jogos acabam por ser decompostos em «Moment to Moment» — ou seja, a experiência que vivo a cada momento. Por exemplo, se a sensação de disparar é agradável ou não, ou se consigo um tiro na cabeça: isto acontece a cada momento.

O segundo nível é o «Minute to Minute», uma experiência minuto a minuto, que representa os pequenos ciclos do jogo. Por exemplo, disparar e recolher itens: este é um ciclo de feedback positivo.

Acima disso está a «Sessão», que se assemelha mais às regras do jogo. Por exemplo, no «Poultry Game», quem sobreviver até ao fim pode ganhar, ou pode perder tudo; há uma mentalidade de jogo de azar.

Tenho a sensação de que, quanto mais «baixo» for o nível, do ponto de vista da IA, mais claros são os indicadores de avaliação, podendo o treino ser auxiliado pela quantificação. Quanto mais «alto» for o nível, maior é a dependência do julgamento humano. Por isso, no processo de aprendizagem do futuro, será possível decompor as tarefas de acordo com o nível de detalhe — algumas poderão ser realizadas através de ciclos autónomos da máquina, enquanto outras só poderão ser realizadas através da intervenção humana e da análise intuitiva.

Segunda questão: daqui a dez anos. O Haoyang fez uma observação muito interessante: o momento em que os jogos com IA verdadeira se tornarão realidade será aquele em que já não falarmos mais em «jogos com IA». Tal como hoje em dia já não se diz «criei um jogo em 3D» como argumento de venda, porque todos os jogos são em 3D.

Daqui a cinco ou dez anos, já não falaremos do conceito de «jogos com IA», mas sim apenas de «jogos», sendo a IA apenas uma das suas dimensões. Tal como aconteceu na transição do 2D para o 3D, talvez seja nessa altura que possamos ver a IA a desempenhar realmente um papel muito importante nos jogos.

Xu Yiran: A minha pergunta não se limita à IA, mas sim a saber como será o mundo dos jogos daqui a 10 anos.

Shen Li: Penso que, no futuro, o conceito de «jogo» tornar-se-á bastante difuso. Isto porque, na sua essência, um jogo é um processo que gera estímulos de curta duração através da interação, e este conceito pode ser aplicado em muitos contextos.

Supondo que, no futuro, muitas tarefas mecânicas sejam substituídas pela IA, os seres humanos passarão a dispor de mais tempo livre. Esse tempo livre será certamente dedicado a atividades que proporcionem estímulos de forma mais rápida e em ciclos mais curtos.

Por isso, numa perspetiva mais ampla, é possível que, no futuro, muitas coisas venham a ser gamificadas. Para muitas pessoas, poderá ser um mundo onde tudo se assemelha a um jogo.

Qiao Haixin: É difícil responder à primeira pergunta; faz-me lembrar outra questão de há quatro ou cinco anos: como se criam jogos baseados em conteúdo gerado pelo utilizador (UGC). No fundo, trata-se da mesma questão que «como é que a IA faz a conceção de jogos».

Porque os jogos, ou melhor, todos os produtos de entretenimento destinados ao consumidor final, são, na sua essência, algo que desperta emoções nas pessoas. As razões pelas quais as minhas emoções e as tuas surgem são, sem dúvida, diferentes.

Quando era miúdo, jogava «Jian Wang 3» e «FF14», e o que mais gostava era da interação social — frequentar a guilda, fazer fanart e criações derivadas; os jogadores eram, entre si, uma fonte de inspiração mútua. O Haoyang deve jogar mais jogos do tipo «conquista», em que as batalhas contra os chefes são obrigatórias e têm de ser emocionantes.Há também quem prefira jogos de exploração, como cultivar a terra, criar cães ou cuidar de animais de estimação, porque as fontes de satisfação variam de pessoa para pessoa.

Os jogos são particularmente atípicos. Ao contrário dos meios de comunicação padronizados, das imagens e textos ou dos vídeos curtos, não é possível abstrair e extrair regras gerais a partir deles. Na minha opinião, isso não funciona; é preciso voltar a centrar-nos nos objetivos e nas necessidades da experiência do utilizador.

Existem demasiadas variáveis no que diz respeito à dimensão dos diferentes tipos de jogos e ao número de jogadores a que se destinam. Assim que se entra em pormenores, surgem problemas por todo o lado. As diferenças entre jogos podem ser ainda maiores do que as diferenças entre jogos e vídeos.

Quanto à segunda questão, daqui a cinco ou dez anos, concordo com o que o tio Li e o Haoyang disseram: a IA tornar-se-á a norma.

Ainda assim, espero que me proporcione uma experiência mais avançada em relação às minhas necessidades. Por exemplo, quero interagir socialmente, conhecer mais pessoas com interesses semelhantes, de diferentes partes do mundo, e criar o meu próprio pequeno grupo social ou círculo de amigos.

Recentemente, conversei com muitos utilizadores do centro-sul dos Estados Unidos e descobri que muitos alunos do ensino secundário, depois das aulas, não têm nada para fazer e vão para casa navegar na Internet, em vez de praticarem desporto ou participarem em atividades sociais presenciais. Todos os dias, quando chegam a casa, ligam-se à Internet e fazem amizades com pessoas online. Muitos alunos do ensino secundário nem sequer pensam em ir para a universidade ou em procurar emprego, porque, na realidade, não têm acesso ao poder de distribuir capital nem de distribuir informação.

Para eles, o «Admirável Mundo Novo» pode muito bem estar online, nos novos círculos que criaste e na vida virtual. Podes conceder alguns privilégios a esses utilizadores através da personalização de conteúdos virtuais, o que é fantástico.

Daqui a cinco ou dez anos, acho que cada vez mais pessoas vão sentir o mesmo. Porque a civilização atual está cada vez mais a caminhar no sentido da solidificação das classes e da redução da mobilidade social. Precisamos disto para que mais pessoas se divirtam e tenham a sua própria forma de libertação.

Zhang Haoyang: Voltando à minha questão, como formar um planeador de IA? Resumindo numa frase: «Das massas para as massas».

Em primeiro lugar, a IA depende de dados. Quer se trate de algoritmos de aprendizagem por reforço ou de modelos de grande dimensão, todos precisam de assimilar o conhecimento humano para simular o comportamento dos jogadores nos jogos, de modo a alcançarem um desempenho de qualidade.

Os grandes modelos já constituem, por si só, uma base de conhecimento humano muito bem pré-treinada; teoricamente, todas as situações da vida humana estão presentes no seu subespaço. No entanto, o que temos de fazer é extrair esse conhecimento — orientá-lo com base em conhecimentos especializados, como a teoria do fluxo, a teoria tradicional da narrativa cinematográfica, entre outros.

Fazer isto não é suficiente. Do ponto de vista do design, por exemplo, se eu estiver a criar um jogo de IA de mundo aberto, com geração de enredo, missões, etc., o designer tem de preparar a época, o local, as personagens, o estilo e o enredo do enredo, bem como, na medida do possível, os resultados esperados. Se não houver resultados esperados, deve deixar que a IA se baseie nos padrões de obras de referência.Nem sequer é necessário descrever com grande detalhe; por exemplo, basta dizer «Quero um jogo de cartas ao estilo de *Azure Archive* e semelhante ao *Hearthstone*», e a IA ajudará a concebê-lo.

Mas há um obstáculo. A particularidade da indústria dos videojogos reside no facto de os seus principais ativos estarem protegidos por sigilo — código-fonte, recursos artísticos e documentos PRD. Este conjunto de conhecimentos não está disponível para os modelos gerais de grande escala.

Por isso, tens de encontrar uma forma de, a partir da equipa do projeto, estabelecer regras que lhe permitam aprender, ou criar mecanismos que lhe permitam crescer por si próprio à medida que interage com os jogadores numa fase posterior.

O que é a aprendizagem prévia? No nosso projeto, contamos com planeadores especializados que conhecem os meandros de cada parte. Por exemplo, no que diz respeito ao desenho de valores numéricos, os grandes modelos não são sensíveis aos valores numéricos, mas podemos levá-los a fazer uma análise qualitativa e a classificar os valores em categorias — por exemplo, em sete categorias. Posteriormente, fazemos com que a IA se insira no espaço numérico pré-definido pelos planeadores e gere aleatoriamente valores razoáveis.

Outra forma é o UGC com IA ao nível do produto. Por que razão se diz que o UGC com IA é uma fase de transição para o verdadeiro AIGC? Porque é necessário aprender com os dados durante a interação entre o jogador e o jogo.

Que dados? Um deles são os dados criativos dos jogadores. Os dados dos prompts refletem o tipo de jogo que os jogadores desejam. A IA, através da análise de grandes quantidades de texto, consegue identificar as preferências da maioria das pessoas em termos de conteúdo.

Não se esqueça de que, nesta fase, os programadores humanos continuam a trabalhar. Os jogos com IA devem ser submetidos a testes com jogadores humanos numa fase muito precoce, para recolher o feedback dos jogadores. A IA também recebe esse feedback, e podemos utilizá-lo para a aperfeiçoar através da aprendizagem por reforço ou do feedback humano, de modo a alinhá-la com os padrões humanos.

Além disso, há o feedback real dos jogadores na comunidade — que conteúdos de sucesso se destacaram? O que é que os jogadores preferem?

Por exemplo: temos uma personagem com uma barriguinha, um pouco mais cheinha. Quando a equipa de arte fez uma reformulação, retirou-lhe a barriguinha e, quando foi lançada na «Caixa Preta», tornou-se subitamente um tema muito comentado. Os jogadores diziam todos: «Têm de voltar a colocá-la». É isto que se chama «vindo do povo».

E depois há a parte do código. AI Coding: atualmente, ao desenvolver jogos de IA, considero que o maior desafio não é o design do jogo em si, mas sim como implementar, de forma engenhosa, algo semelhante a um motor.

Criámos um conjunto de interfaces UGC e desenvolvemos várias ferramentas para a IA. Isso permite-lhe aceder às armas do jogo: facas, pistolas, espadas, etc.Por exemplo, um jogador sugeriu que queria uma «canhão flutuante». A IA possui capacidade de compreensão contextual e percebeu que o «canhão flutuante» é um conceito semelhante ao dos jogos «Gundam», mas que, ao mesmo tempo, é também um animal de estimação. Por isso, combinou o módulo de animais de estimação com o módulo de armas do jogo e escreveu o código correspondente.

Segundo tema: os jogos daqui a cinco ou dez anos. Penso que estarão inevitavelmente ligados à IA.

Em primeiro lugar, os setores orientados para os dados. Constato uma realidade: a bolha de conteúdo nos setores orientados para o conteúdo está prestes a rebentar. Os custos de produção de conteúdo estão a subir cada vez mais, mas chegará um dia em que a velocidade de consumo de conteúdo por parte dos utilizadores deixará de corresponder à sua velocidade de produção, o que conduzirá a uma situação de extrema competição interna.

Já os setores orientados para os dados poderão evoluir para um modelo que combine o Sora e o TikTok — sendo simultaneamente uma plataforma de conteúdos e um canal de distribuição de conteúdos. Por trás disso está uma série de grandes modelos combinados que fornecem diretamente os conteúdos; é a IA que fornece os conteúdos, e não a planeação ou as predefinições artísticas.

O que é necessário fazer é criar um editor semelhante ao do Roblox, integrando simultaneamente capacidades de IA, para que a IA aprenda, durante o processo de cocriação dos jogadores, quais são as preferências humanas em termos de conteúdo e, ao mesmo tempo, aprenda a criar melhor novos conteúdos. Chamamos-lhe «Alma do Mundo» e é também o modelo de mundo que pretendemos construir.

Quanto ao resto, mesmo que não esteja relacionado com a jogabilidade, trata-se da vertente da produção. No final de 2023, quando lançámos o projeto «O Jardim da Maggie», havia cerca de 2,9 milhões de utilizadores no Steam. Em abril de 2024, esse número já era de 3,2 milhões. Este ano, em 2025, já ultrapassou os 4,1 milhões.

Duplicou em menos de dois anos, enquanto os IDs anteriores representavam mais de uma década de trabalho. Será que a IA permitiu que muitas pessoas que antes não tinham capacidade para criar jogos para o Steam — uma única pessoa possa agora trabalhar sozinha, ou que três ou cinco pessoas formem um superindivíduo ou uma superequipa?

Penso que, daqui a cinco anos, o setor dos videojogos estará ainda mais saturado, porque as pessoas que, inicialmente, não tinham competências para trabalhar neste setor, com o apoio da IA, tornar-se-ão cada vez mais fortes e terão cada vez mais direito à autoexpressão, o que poderá dar origem a uma espécie de meio de comunicação social de massas.

Eu próprio comecei por ser programador, mas agora, com o apoio do modelo Claude 4.5, já não preciso de escrever uma única linha de código; basta-me apenas verificar o resultado final entregue. É muito provável que a indústria dos videojogos, daqui a 5 ou 10 anos, venha a ser assim.

Tan Liyuan: Já ultrapassámos um pouco o tempo, por isso vou responder brevemente à segunda pergunta.

Um período de 5 a 10 anos é um intervalo de tempo considerável. A minha hipótese de base é que a IA irá certamente evoluir, podendo até ultrapassar a inteligência artificial geral. Em primeiro lugar, considero que a IA terá uma integração bastante ampla e profunda nos jogos, e que as fronteiras não serão tão evidentes — não se tratará de isolar completamente a IA numa categoria à parte.

Se considerarmos apenas esta categoria, ela encontra-se numa fase muito inicial no contexto atual. À medida que a experiência e a tecnologia forem amadurecendo, deverá integrar-se nos jogos de forma bastante natural, tal como acontece com tecnologias como bons efeitos sonoros, arte, iluminação e rastreamento de luz.

Mas, por outro lado, como se trata de um horizonte temporal muito longo, a forma como tudo se articulará poderá não ser aquela que imaginamos agora, incluindo a capacidade de compreensão dos modelos, o nível de compreensão e a estrutura de custos. A minha opinião é bastante ousada: considero que as mudanças poderão ser significativas.

Xu Yiran: Muito bem, obrigado. Para terminar, vou dedicar mais um minuto a dar-vos um pouco de inspiração. Deve haver muita gente que já viu o filme «O Assassino do Romancista», certo? Naquele dia, depois de o ver, a minha mulher disse-me: «Tu não trabalhas com jogos? Isto não é um jogo de IA?»

«O que é que eu quis dizer?», perguntei. Ela respondeu: «Vês, basta usar palavras para mudar o mundo virtual. Quando a IA ficar mais avançada, será que um monte de gente poderá escrever romances em conjunto no mesmo mundo virtual e, assim, esse mundo acabará por mudar?»

Tal como referi há pouco, a unificação dos canais, dos conteúdos e dos dados é, na minha opinião, a tendência do futuro. No futuro, os criadores e os distribuidores, bem como os produtores e os consumidores de conteúdos, poderão fundir-se completamente. Todos estarão envolvidos nesse processo e poderá não haver qualquer diferença entre ser criador ou consumidor.