Tôi nhận ra có điều gì đó không ổn vào ngày một trò chơi chúc mừng tôi vì đã thắng mà không cảm thấy gì cả. Tôi đang đứng xếp hàng tại một quán cà phê, điện thoại trong một tay, cốc trong tay kia, nửa chơi một trò chơi di động mà tôi đã cài đặt từ nhiều tháng trước. Màn hình nhấp nháy phần thưởng, các thanh tiến trình tự động đầy, và một hoạt ảnh vui vẻ cho tôi biết rằng tôi đã “vượt qua mong đợi.” Tôi chưa học một cơ chế nào. Tôi chưa mạo hiểm. Tôi thậm chí còn chưa quyết định nhiều. Hệ thống đã quyết định thay cho tôi, làm mượt mọi cạnh để tôi không rời đi. Khi tôi đóng ứng dụng, tôi không thể nhớ tôi đã thực sự làm gì—chỉ nhớ rằng ứng dụng dường như rất hài lòng với tôi.
Đó là khoảnh khắc tôi nhận thấy sự mâu thuẫn. Trò chơi tuyên bố tối ưu hóa sự thú vị, sự tham gia và sự hài lòng, nhưng càng hoàn hảo nó dự đoán hành vi của tôi, tôi càng cảm thấy ít hiện diện hơn. Nó hiệu quả, lịch sự, và trống rỗng. Tôi không chán theo nghĩa truyền thống; tôi bị gây tê. Hệ thống đang làm tốt công việc của nó, nhưng điều gì đó con người đã lặng lẽ trượt ra khỏi vòng lặp.
Tôi bắt đầu nghĩ về nó như một đường đi di động ở sân bay. Ban đầu, nó cảm thấy hữu ích. Bạn di chuyển nhanh hơn với ít nỗ lực hơn. Nhưng càng ở trên đó lâu, việc đi bộ cảm thấy không cần thiết hơn. Cuối cùng, việc bước xuống cảm thấy vụng về. Các trò chơi được tối ưu hóa bởi các hệ thống sự tham gia AI cư xử giống như đường đi di động đó. Chúng không ngăn cản bạn chơi; chúng loại bỏ nhu cầu chọn cách chơi. Động lực thay thế ý định. Ma sát được coi là một khiếm khuyết. Người chơi được đẩy về phía trước, không phải nhìn về phía trước.
Điều này không chỉ riêng cho các trò chơi. Các công cụ gợi ý trên các nền tảng phát trực tuyến cũng làm điều tương tự. Chúng không hỏi bạn muốn gì; chúng suy ra điều gì sẽ giữ bạn không rời đi. Các ứng dụng ngân hàng tối ưu hóa dòng chảy một cách quyết liệt đến mức các quyết định tài chính cảm thấy như những cú chạm thay vì cam kết. Ngay cả các nền tảng giáo dục giờ cũng tự động điều chỉnh độ khó để giữ cho “đường cong giữ chân” mượt mà. Logic cơ bản là nhất quán: loại bỏ sự không chắc chắn, giảm tỷ lệ bỏ cuộc, làm phẳng sự biến thiên. Kết quả là các hệ thống cư xử hoàn hảo trong khi làm rỗng trải nghiệm mà chúng tuyên bố phục vụ.
Lý do điều này cứ diễn ra không phải là ác ý hay lười biếng. Đó là đo lường. Các tổ chức tối ưu hóa những gì họ có thể đo lường, và các hệ thống AI rất giỏi trong việc tối ưu hóa các đại diện có thể đo lường. Trong các trò chơi, “thú vị” trở thành độ dài phiên, tần suất trở về, hoặc hiệu quả kiếm tiền. Quyền tự chủ của người chơi là rối rắm và phi tuyến tính; các chỉ số sự tham gia thì sạch sẽ. Một khi các mô hình AI được đào tạo dựa trên những chỉ số đó, chúng bắt đầu coi sự không thể đoán trước là tiếng ồn. Rủi ro trở thành thứ cần quản lý, không phải thứ để cung cấp.
Cũng có một vấn đề về khuyến khích cấu trúc. Các studio lớn và nền tảng hoạt động dưới logic danh mục. Họ không cần một trò chơi có ý nghĩa; họ cần hiệu suất dự đoán được trên nhiều tựa game. Các hệ thống điều chỉnh do AI điều khiển làm điều đó khả thi. Chúng làm mượt hành vi của người chơi giống như các hợp đồng tài chính làm mượt doanh thu. Chi phí là tinh tế: các trò chơi ngừng là nơi mà người chơi bất ngờ hệ thống và trở thành nơi mà hệ thống ngăn chặn người chơi.
Tôi cứ quay lại một câu hỏi khiến tôi cảm thấy không thoải mái: nếu một trò chơi luôn biết tôi sẽ thích gì tiếp theo, thì khi nào nó ngừng là chơi và bắt đầu là tiêu thụ? Chơi, ít nhất trong nghĩa cũ hơn của nó, liên quan đến việc thử nghiệm ranh giới—đôi khi thất bại, đôi khi bỏ cuộc, đôi khi làm hỏng đồ chơi. Một AI được tối ưu hóa cho sự tham gia không thể cho phép điều đó. Nó phải đóng các vòng lặp, không mở chúng.
Đây là nơi tôi cuối cùng gặp Vanar, mặc dù không phải như một lời hứa hay giải pháp. Điều thu hút sự chú ý của tôi không phải là ngôn ngữ marketing mà là một lập trường kiến trúc. Vanar coi các trò chơi ít như các kênh nội dung và nhiều hơn như các hệ thống có trạng thái mà kết quả không hoàn toàn rõ ràng đối với người tối ưu hóa. Các lựa chọn thiết kế của nó—trạng thái trên chuỗi, logic trò chơi có thể kết hợp, và các lớp kinh tế được token hóa—giới thiệu các ràng buộc mà các hệ thống sự tham gia do AI điều khiển thường tránh.
Cơ chế token đặc biệt tiết lộ. Trong nhiều trò chơi được tối ưu hóa AI, phần thưởng là mềm và có thể đảo ngược: đường cong XP có thể được điều chỉnh, tỷ lệ rơi có thể điều chỉnh, tiền tệ có thể bị lạm phát mà không có hậu quả. Trên Vanar, các token đại diện cho giá trị thực, liên tục trong toàn hệ thống. Điều đó làm cho việc tối ưu hóa quá mức trở nên rủi ro. Nếu một AI làm mượt thử thách quá mức, nó không chỉ ảnh hưởng đến việc giữ chân; nó bóp méo một nền kinh tế mà người chơi có thể ra vào theo điều kiện của riêng họ. Tối ưu hóa không còn là bữa trưa miễn phí.
Điều này không tự động phục hồi quyền tự chủ. Nó giới thiệu những căng thẳng mới. Các token liên tục mời gọi sự suy đoán. Các hệ thống mở thu hút những người tham gia đang tối ưu hóa cho việc khai thác, không phải chơi. AI không biến mất; nó chỉ di chuyển đến các lớp khác nhau—chiến lược, hành vi thị trường, phối hợp guild. Vanar không loại bỏ đường đi di động; nó rút ngắn nó và phơi bày động cơ bên dưới. Người chơi có thể thấy khi hệ thống đang thúc đẩy họ, và đôi khi họ có thể kháng cự lại. Đôi khi họ không thể.
Một hình ảnh giúp tôi suy nghĩ về điều này là một bảng đơn giản so sánh “các vòng lặp tối ưu hóa sự tham gia” và “các vòng lặp duy trì trạng thái.” Bảng không phải về tốt hơn hay tệ hơn; nó cho thấy sự trao đổi. Các vòng lặp tham gia tối đa hóa độ mượt mà và khả năng dự đoán. Các vòng lặp liên tục bảo tồn hậu quả và ký ức. AI hoạt động xuất sắc ở cột đầu tiên và vụng về ở cột thứ hai. Sự vụng về đó có thể là điểm mấu chốt.
Một hình ảnh hữu ích khác là một dòng thời gian của tương tác giữa người chơi và hệ thống trong suốt một phiên. Trong các trò chơi tối ưu hóa AI truyền thống, mật độ quyết định giảm dần theo thời gian khi hệ thống học hỏi từ người chơi. Trong một kiến trúc kiểu Vanar, mật độ quyết định dao động. Hệ thống không thể hoàn toàn giải quyết trước các kết quả mà không ảnh hưởng đến trạng thái chung. Người chơi vẫn phần nào mờ đục. Độ mờ đục đó tạo ra sự bực bội—nhưng cũng tạo ra ý nghĩa.
Tôi không nghĩ câu hỏi là liệu AI có nên có trong các trò chơi hay không. Nó đã có, và nó sẽ không ra đi. Câu hỏi khó chịu hơn là liệu chúng ta có thoải mái để tối ưu hóa lặng lẽ định nghĩa lại ý nghĩa của chơi hay không. Nếu sự thú vị trở thành điều được suy ra thay vì được khám phá, thì người chơi ngừng là những người tham gia và bắt đầu là dữ liệu với các avatar.
Điều tôi vẫn chưa chắc chắn là việc giới thiệu ma sát kinh tế và kiến trúc có thực sự bảo vệ việc chơi hay không, hoặc liệu nó chỉ chuyển đổi tối ưu hóa sang một lớp phức tạp hơn. Nếu AI học cách tối ưu hóa các nền kinh tế token giống như nó đã tối ưu hóa các chỉ số sự tham gia, thì chúng ta có kết thúc ở cùng một chỗ, chỉ với các biểu đồ tốt hơn và cược cao hơn? Hay sự hiện diện của hậu quả thực sự buộc một kiểu kiềm chế mà các hệ thống sự tham gia chưa bao giờ phải học?
Tôi không có câu trả lời rõ ràng. Tôi chỉ biết rằng ngày mà một trò chơi chúc mừng tôi vì không có gì là ngày tôi ngừng tin tưởng vào các hệ thống tuyên bố tối ưu hóa sự thú vị. Nếu AI sẽ hình thành việc chơi, thì sự căng thẳng chưa được giải quyết là điều này: ai, chính xác, là trò chơi được tối ưu hóa cho—người chơi bên trong thế giới, hay hệ thống quan sát từ trên cao?
