Я осознала, что что-то не так, в тот день, когда игра поздравила меня с победой, не вызвав у меня никаких эмоций. Я стояла в очереди в кафе, телефон в одной руке, чашка в другой, полудержась за мобильной игрой, которую установила месяцы назад. Экран мигал наградами, полосы прогресса заполнялись сами собой, и веселая анимация сообщала мне, что я "превзошла ожидания". Я не изучила механику. Я не рискнула. Я даже не приняла много решений. Система решила за меня, сглаживая все углы, чтобы я не ушла. Когда я закрыла приложение, я не могла вспомнить, что я действительно сделала — только что приложение, казалось, было очень довольным мной.
Это был момент, когда я заметил противоречие. Игра утверждала, что оптимизирует веселье, вовлеченность и удовлетворение, но чем более идеально она предсказывала мое поведение, тем меньше я чувствовал себя настоящим. Это было эффективно, вежливо и пусто. Я не скучал в традиционном смысле; я был анестезирован. Система выполняла свою работу, но что-то человеческое тихо выскользнуло из цикла.
Я начал думать об этом как о движущей дорожке в аэропорту. Сначала это кажется полезным. Вы движетесь быстрее с меньшими усилиями. Но чем дольше вы находитесь на ней, тем меньше ходьба кажется необходимой. В конце концов, выходить становится неловко. Игры, оптимизированные системами вовлечения ИИ, ведут себя как эта дорожка. Они не останавливают вас от игры; они убирают необходимость выбирать, как играть. Моментум заменяет намерение. Трение рассматривается как дефект. Игрок движется вперед, а не смотрит вперед.
Это не уникально для игр. Рекомендательные системы на стриминговых платформах делают то же самое. Они не спрашивают, что вы хотите; они делают вывод, что удержит вас от ухода. Банковские приложения оптимизируют потоки так агрессивно, что финансовые решения ощущаются как нажатия, а не как обязательства. Даже образовательные платформы теперь автоматически регулируют сложность, чтобы сохранить «кривые удержания» гладкими. Основная логика последовательна: убирайте неопределенность, снижайте отток, сглаживайте дисперсию. Результат — системы, которые ведут себя безупречно, при этом опустошая опыт, который они утверждают, что обслуживают.
Причина, по которой это продолжает происходить, не в злонамеренности или лени. Это измерение. Учреждения оптимизируют то, что могут измерять, а системы ИИ очень хороши в оптимизации измеримых прокси. В играх «веселье» становится длиной сессии, частотой возврата или эффективностью монетизации. Агентство игрока беспорядочно и нелинейно; метрики вовлечения чистые. Как только модели ИИ обучаются на этих метриках, они начинают рассматривать непредсказуемость как шум. Риск становится чем-то, чем нужно управлять, а не тем, что нужно предлагать.
Существует также проблема структурного стимула. Крупные студии и платформы работают по логике портфеля. Им не нужна одна значимая игра; им нужно предсказуемое выполнение по многим титулам. Системы настройки, управляемые ИИ, делают это возможным. Они сглаживают поведение игроков так же, как финансовые производные сглаживают доход. Стоимость этого тонкая: игры перестают быть местами, где игроки удивляют систему, и становятся местами, где система предвосхищает игрока.
Я продолжал возвращаться к вопросу, который казался неудобным: если игра всегда знает, что мне понравится дальше, когда она перестает быть игрой и начинает быть потреблением? Игра, по крайней мере в своем старом смысле, включала в себя проверку границ — иногда проваливаясь, иногда отказываясь, иногда ломая игрушку. ИИ, оптимизированный для вовлечения, не может этого позволить. Он должен закрывать циклы, а не открывать их.
Именно здесь я в конечном итоге столкнулся с Vanar, хотя не как с обещанием или решением. То, что привлекло мое внимание, было не маркетинговым языком, а архитектурной позицией. Vanar рассматривает игры не как контентные воронки, а больше как состоящие системы, где исходы не полностью видны оптимизатору. Его дизайнерские решения — состояние на цепочке, составная игровая логика и токенизированные экономические слои — вводят ограничения, которых системы вовлечения, управляемые ИИ, обычно избегают.
Механика токенов особенно показательна. Во многих играх, оптимизированных ИИ, награды мягкие и обратимые: кривые XP могут быть откорректированы, ставки падения могут быть отрегулированы, валюты могут быть инфляционными без последствий. На Vanar токены представляют собой реальную, постоянную ценность в системе. Это делает чрезмерную оптимизацию рискованной. Если ИИ слишком агрессивно сглаживает вызовы, это не только влияет на удержание; это искажает экономику, из которой игроки могут выйти и вернуться на своих условиях. Оптимизация перестает быть бесплатным обедом.
Это не восстанавливает агентство волшебным образом. Это вводит новые напряжения. Постоянные токены вызывают спекуляции. Открытые системы привлекают участников, которые оптимизируют для извлечения, а не для игры. ИИ не исчезает; он просто перемещается на разные уровни — стратегия, рыночное поведение, координация гильдий. Vanar не устраняет движущуюся дорожку; он сокращает её и обнажает мотор внизу. Игроки могут видеть, когда система подталкивает их, и иногда они могут сопротивляться этому. Иногда не могут.
Одна визуализация, которая помогла мне это осознать, — это простая таблица, сравнивающая «оптимизированные для вовлечения циклы» и «постоянные циклы состояния». Таблица не о лучшем или худшем; она показывает компромиссы. Циклы вовлечения максимизируют плавность и предсказуемость. Постоянные циклы сохраняют последствия и память. ИИ показывает великолепные результаты в первом столбце и неловкие во втором. Эта неловкость может быть самой сутью.
Еще одна полезная визуализация — это временная шкала взаимодействия игрока и системы на протяжении сессии. В традиционных играх, оптимизированных ИИ, плотность решений со временем уменьшается, поскольку система учит игрока. В архитектуре в стиле Vanar плотность решений колеблется. Система не может полностью заранее решить исходы, не затрагивая общее состояние. Игрок остается частично непрозрачным. Эта непрозрачность вызывает разочарование — но также и смысл.
Я не думаю, что вопрос в том, должен ли ИИ быть в играх. Он уже есть, и он не уходит. Более тревожный вопрос в том, комфортно ли нам позволить оптимизации тихо переопределять, что значит играть. Если веселье становится чем-то подразумеваемым, а не открытым, тогда игроки перестают быть участниками и становятся наборами данных с аватарами.
Что мне все еще неясно, так это то, защищает ли введение экономического и архитектурного трения действительно игру, или просто перемещает оптимизацию на более сложный уровень. Если ИИ научится оптимизировать токеновые экономики так же, как он оптимизировал метрики вовлеченности, окажемся ли мы в том же месте, просто с лучшими графиками и более высокими ставками? Или присутствие реальных последствий заставляет ограничивать то, чему системы вовлечения никогда не нужно было учиться?
У меня нет четкого ответа. Я просто знаю, что в тот день, когда игра отпраздновала меня ни за что, был тот день, когда я перестал доверять системам, которые утверждали, что оптимизируют удовольствие. Если ИИ собирается формировать игру, неразрешенное напряжение заключается в следующем: для кого, собственно, игра оптимизируется — для игрока внутри мира или для системы, наблюдающей сверху?
