Saya menyadari sesuatu yang tidak beres pada hari sebuah permainan mengucapkan selamat kepada saya karena menang tanpa saya merasakan apa-apa. Saya berdiri dalam antrean di sebuah kedai kopi, ponsel di satu tangan, cangkir di tangan lainnya, setengah bermain sebuah permainan mobile yang saya instal beberapa bulan yang lalu. Layar berkedip memberikan hadiah, bilah kemajuan terisi sendiri, dan sebuah animasi ceria memberi tahu saya bahwa saya telah “melebihi ekspektasi.” Saya tidak belajar mekanik. Saya tidak mengambil risiko. Saya bahkan tidak banyak memutuskan. Sistem telah memutuskan untuk saya, meratakan setiap tepi agar saya tidak pergi. Ketika saya menutup aplikasi, saya tidak bisa ingat apa yang sebenarnya saya lakukan—hanya bahwa aplikasi tampak sangat senang dengan saya.
Itu adalah saat saya menyadari kontradiksi. Permainan mengklaim mengoptimalkan kesenangan, keterlibatan, dan kepuasan, namun semakin sempurna ia memperkirakan perilaku saya, semakin sedikit saya merasa hadir. Itu efisien, sopan, dan kosong. Saya tidak merasa bosan dalam pengertian tradisional; saya dibius. Sistem melakukan tugasnya, tetapi sesuatu yang manusiawi telah diam-diam keluar dari loop.
Saya mulai memikirkan ini seperti jalur bergerak di bandara. Pada awalnya, itu terasa membantu. Anda bergerak lebih cepat dengan usaha yang lebih sedikit. Tetapi semakin lama Anda berada di dalamnya, semakin berjalan terasa tidak perlu. Akhirnya, melangkah keluar terasa canggung. Permainan yang dioptimalkan oleh sistem keterlibatan AI berperilaku seperti jalur bergerak itu. Mereka tidak menghentikan Anda dari bermain; mereka menghilangkan kebutuhan untuk memilih bagaimana bermain. Momentum menggantikan niat. Gesekan dianggap sebagai cacat. Pemain dibawa maju, bukan melihat ke depan.
Ini tidak unik untuk permainan. Mesin rekomendasi di platform streaming melakukan hal yang sama. Mereka tidak bertanya apa yang Anda inginkan; mereka menyimpulkan apa yang akan membuat Anda tidak pergi. Aplikasi perbankan mengoptimalkan aliran begitu agresif sehingga keputusan finansial terasa seperti ketukan daripada komitmen. Bahkan platform pendidikan sekarang secara otomatis menyesuaikan kesulitan untuk menjaga "kurva retensi" tetap halus. Logika yang mendasarinya konsisten: hilangkan ketidakpastian, kurangi penurunan, ratakan varians. Hasilnya adalah sistem yang berperilaku sempurna sambil mengosongkan pengalaman yang mereka klaim untuk dilayani.
Alasan mengapa ini terus terjadi bukanlah karena niat jahat atau kemalasan. Ini adalah pengukuran. Institusi mengoptimalkan apa yang dapat mereka ukur, dan sistem AI sangat baik dalam mengoptimalkan proksi yang dapat diukur. Dalam permainan, "kesenangan" menjadi panjang sesi, frekuensi kembali, atau efisiensi monetisasi. Agensi pemain itu berantakan dan non-linear; metrik keterlibatan itu bersih. Setelah model AI dilatih pada metrik tersebut, mereka mulai memperlakukan ketidakpastian sebagai kebisingan. Risiko menjadi sesuatu yang dikelola, bukan sesuatu yang ditawarkan.
Ada juga masalah insentif struktural. Studio dan platform besar beroperasi di bawah logika portofolio. Mereka tidak membutuhkan satu permainan yang berarti; mereka membutuhkan kinerja yang dapat diprediksi di banyak judul. Sistem penyesuaian yang didorong AI membuat itu mungkin. Mereka melancarkan perilaku pemain seperti derivatif keuangan melancarkan pendapatan. Biayanya halus: permainan berhenti menjadi tempat di mana pemain mengejutkan sistem dan menjadi tempat di mana sistem mendahului pemain.
Saya terus kembali pada pertanyaan yang terasa tidak nyaman: jika sebuah permainan selalu tahu apa yang akan saya nikmati selanjutnya, kapan ia berhenti menjadi permainan dan mulai menjadi konsumsi? Bermain, setidaknya dalam arti yang lebih lama, melibatkan pengujian batas—kadang-kadang gagal, kadang-kadang berhenti, kadang-kadang merusak mainan. AI yang dioptimalkan untuk keterlibatan tidak dapat mengizinkan itu. Ia harus menutup loop, bukan membukanya.
Di sinilah saya akhirnya menemui Vanar, meskipun bukan sebagai janji atau solusi. Apa yang menarik perhatian saya bukanlah bahasa pemasaran tetapi sikap arsitektural. Vanar memperlakukan permainan kurang seperti corong konten dan lebih seperti sistem yang memiliki status di mana hasilnya tidak sepenuhnya dapat dibaca oleh pengoptimal. Pilihan desainnya—status on-chain, logika permainan yang dapat disusun, dan lapisan ekonomi yang ter-tokenisasi—memperkenalkan batasan yang biasanya dihindari oleh sistem keterlibatan yang didorong AI.
Mekanika token sangat mengungkapkan. Dalam banyak permainan yang dioptimalkan AI, hadiah bersifat lunak dan dapat dibalik: kurva XP dapat disesuaikan, tingkat jatuh dapat diatur, mata uang dapat diinflasi tanpa konsekuensi. Di Vanar, token mewakili nilai nyata yang persisten di seluruh sistem. Itu membuat optimalisasi yang berlebihan menjadi berisiko. Jika AI menghaluskan tantangan terlalu agresif, itu tidak hanya mempengaruhi retensi; itu mendistorsi ekonomi yang dapat keluar dan masuk kembali oleh pemain dengan syarat mereka sendiri. Optimalisasi berhenti menjadi makan siang gratis.
Ini tidak secara ajaib mengembalikan agensi. Ini memperkenalkan ketegangan baru. Token yang persisten mengundang spekulasi. Sistem terbuka menarik aktor yang mengoptimalkan untuk ekstraksi, bukan bermain. AI tidak menghilang; ia hanya berpindah ke lapisan yang berbeda—strategi, perilaku pasar, koordinasi guild. Vanar tidak menghilangkan jalur bergerak; ia memperpendeknya dan mengekspos motor di bawahnya. Pemain dapat melihat kapan sistem mendorong mereka, dan kadang-kadang mereka dapat menahannya. Kadang-kadang mereka tidak bisa.
Salah satu visual yang membantu saya memikirkan ini adalah tabel sederhana yang membandingkan "loop yang dioptimalkan untuk keterlibatan" dan "loop yang persisten terhadap keadaan." Tabel tersebut bukan tentang lebih baik atau lebih buruk; itu menunjukkan trade-off. Loop keterlibatan memaksimalkan kelancaran dan prediktabilitas. Loop persisten mempertahankan konsekuensi dan ingatan. AI berkinerja sangat baik di kolom pertama dan canggung di kolom kedua. Ketidaksopanan itu mungkin menjadi inti dari masalah.
Visual lain yang berguna adalah garis waktu interaksi pemain-sistem sepanjang sesi. Dalam permainan yang dioptimalkan AI tradisional, kepadatan keputusan menurun seiring waktu saat sistem mempelajari pemain. Dalam arsitektur gaya Vanar, kepadatan keputusan berfluktuasi. Sistem tidak dapat sepenuhnya menyelesaikan hasil tanpa mempengaruhi keadaan bersama. Pemain tetap sebagian tidak transparan. Ketidaktransparanan itu menciptakan frustrasi—tetapi juga makna.
Saya tidak berpikir pertanyaannya adalah apakah AI harus ada di permainan. Itu sudah ada, dan tidak akan pergi. Pertanyaan yang lebih mengganggu adalah apakah kita nyaman membiarkan optimalisasi secara diam-diam mendefinisikan ulang apa arti bermain. Jika kesenangan menjadi sesuatu yang disimpulkan daripada ditemukan, maka pemain berhenti menjadi peserta dan mulai menjadi dataset dengan avatar.
Apa yang masih membuat saya ragu adalah apakah memperkenalkan gesekan ekonomi dan arsitektural benar-benar melindungi permainan, atau apakah itu hanya memindahkan optimalisasi ke lapisan yang lebih kompleks. Jika AI belajar mengoptimalkan ekonomi token seperti cara ia mengoptimalkan metrik keterlibatan, apakah kita berakhir di tempat yang sama, hanya dengan grafik yang lebih baik dan taruhan yang lebih tinggi? Atau apakah adanya konsekuensi nyata memaksa semacam pengendalian yang tidak pernah harus dipelajari oleh sistem keterlibatan?
Saya tidak memiliki jawaban yang jelas. Saya hanya tahu bahwa hari ketika sebuah permainan merayakan saya tanpa alasan adalah hari saya berhenti mempercayai sistem yang mengklaim mengoptimalkan kesenangan. Jika AI akan membentuk permainan, ketegangan yang belum terpecahkan adalah ini: siapa, tepatnya, yang dioptimalkan permainan—pemain di dalam dunia, atau sistem yang mengawasi dari atas?
