Перспективы ИИ в тестировании видеоигр: партнерство Side и Modl.ai
Несмотря на масштабную критику использования ИИ в разработке видеоигр, на прошедшей выставке Gamescom удалось увидеть пример того, как технологии искусственного интеллекта могут принести пользу индустрии. В одном из павильонов Koelnmesse была представлена демонстрация инструмента Modl.ai, предназначенного для автоматизации компонентов тестирования игр и контроля качества (QA).
Данный инструмент был создан командой из девяти датских разработчиков программного обеспечения. Пару лет назад проект привлек внимание компании Side — глобального поставщика услуг для видеоигр, в портфель которого входят аудиопроизводство, локализация и обеспечение контроля качества. На текущий момент стороны подписали шестимесячный меморандум о взаимопонимании, направленный на совместную разработку продуктов и запуск коммерческих пилотных проектов в секторе видеоигр.
Лучшее решение для интеграции ИИ в QA-бизнес
Коммерческий директор Side Мартин Макбрайд отметил, что видит в Modl.ai убедительный ответ на вопросы, которые компания задавала себе при поиске оптимальных решений для внедрения ИИ в сферу контроля качества. По его словам, Side занимается QA на протяжении 30 лет, но до сих пор не находила инструментария, способного в полной мере удовлетворить потребности компании и её клиентов, обеспечивая при этом необходимую масштабируемую эффективность. Макбрайд подчеркнул: любой ИИ-инструмент должен либо ускорять процессы, либо улучшать их качество, либо снижать затраты, иначе его использование не имеет смысла. Партнерство с Modl.ai, по мнению компании, как раз и создает решение, соответствующее этим критериям.
Человеческий фактор остается критически важным
Тем не менее, Modl.ai не ставит своей целью полную автоматизацию индустрии тестирования видеоигр. Основатель компании Кристоффер Холмгард описывает технологию как «силовой множитель» для тестировщиков. Он поясняет, что инструмент призван стать мощным подспорьем, позволяющим специалистам использовать свой опыт и экспертные знания для решения более глубоких задач.
Директор по продукту Бенедикте Миккельсен добавляет, что интерфейс системы изначально создавался для взаимодействия с человеком. Творческий подход оператора к постановке задач агенту и интерпретации полученных результатов по-прежнему играет ключевую роль, что делает систему «десятикратным ускорителем» для специалиста по тестированию.
Как работает Modl.ai
Описывая работу инструмента в упрощенном виде, Холмгард поясняет: пользователь загружает билд (на этапе разработки или готовый продукт) в систему, после чего ИИ управляет им на основе инструкций, данных на естественном языке. На втором этапе система анализирует полученные данные и выявляет проблемы. В процессе прямого взаимодействия с системой — например, при загрузке справочных материалов или описания игры — инструмент формирует базу знаний о том, как должен выглядеть продукт.
После создания такой базы инженер по QA-тестированию может отдавать ИИ команды, что именно нужно протестировать. Важной особенностью является отсутствие необходимости доступа к исходному коду. Независимость от кода означает, что команде тестировщиков не придется привлекать инженеров-программистов, что значительно повышает эффективность процесса.
Неинвазивное автоматизированное тестирование геймплея
Человек определяет действия ИИ-агента с помощью «задачных» команд, составляя своеобразный скрипт. После этого тестировщик может просматривать видеопоток работающей игры со своей перспективы, не внося никаких изменений в исходный код. Modl.ai предоставляет пользователю доказательства потенциальных проблем, оставляя за человеком право решать, стоит ли эскалировать вопрос или проигнорировать его. Тестировщики могут изучать полные записи каждого теста, включая временные метки для всех обнаруженных багов.
По словам Миккельсен, простые задачи, такие как анализ и корректировка пользовательского интерфейса (UI), при использовании этого инструмента могут занимать всего около двух часов работы тестировщика. Отношения между человеком и системой развиваются со временем: чем больше взаимодействий происходит, тем больше информации получает ИИ-агент для принятия решений, становясь всё более эффективным и быстрым в тестировании.
Конечная цель разработки — экономия времени тестировщиков за счет отказа от выполнения сотен повторяющихся задач, в которых зачастую и возникают человеческие ошибки. Высвободившееся время позволяет разработчикам менять рабочие процессы, например, создавая больше сборок игры для достижения превосходного конечного результата. Кроме того, способность инструмента находить орфографические ошибки и несоответствия в использовании языка может оказаться полезной для команд локализации (LQA) компании Side.
Подготовка нового поколения QA-инженеров в сфере ИИ
Макбрайд подтвердил, что Side и Modl.ai в рамках программы сотрудничают с рядом различных разработчиков и издателей. Поскольку человеческое участие остается критически важным, QA-инженеров обучают эффективному использованию Modl.ai. «Мы должны помочь нашим тестировщикам начать мыслить более нестандартно, — отметил он. — Хороший промпт-инженер — это не только тот, кто способен взять сложную проблему и свести ее к задаче, понятной для большой языковой модели (LLM), но и тот, кто умеет стратегически подходить к решению проблемы с самого начала. Такого набора навыков нет у многих тестировщиков, так как обычно их работа сводится к выполнению готового плана тестирования без существенных отклонений».
По словам Макбрайда, это происходит во многом потому, что специалисты вынуждены выполнять огромное количество повторяющихся задач, не имея времени на стратегическое планирование. Он полагает, что для полноценного освоения навыков QA-инженеру потребуется от трех до шести месяцев, однако эти инвестиции окупятся для всех сторон. «Мы даем сотрудникам возможность подняться выше по цепочке создания ценности, — пояснил он. — Одной из проблем индустрии QA было то, что значительная часть работы уходила в регионы с более низкой стоимостью услуг. Обучая наших людей становиться ИИ-инженерами в QA, а не просто тестировщиками, мы можем платить им больше, и эти рабочие места могут вернуться в регионы с более высокой стоимостью жизни».
Внедрение ИИ в контроль качества видеоигр
Макбрайд проводит четкую грань между ИИ, использующим генеративные элементы (изображения и аудио), и тем, как Modl.ai применяет технологии для контроля качества. «Все, с кем мы общались, очень позитивно восприняли ИИ-решения для QA, — рассказал он. — Думаю, большая часть негатива относится к элементам, взаимодействующим с пользователем: когда игрок контактирует с NPC или другим игроком, а этот персонаж создан компьютером или ИИ, возникает определенное отторжение. Но мы стремимся к тому, чтобы игры выпускались эффективнее, качественнее и по более доступной цене для конечных пользователей».
Согласно одному из изученных показателей, 77% разработчиков заявили, что хотели бы доработать свои игры с помощью ИИ перед релизом, но не имели для этого возможностей, средств или ресурсов. Подобные инструменты позволяют сократить этот разрыв. «Продюсеры делают все возможное. Они хотят выпускать игры, которые будут качественными, быстрыми и дешевыми, но в большинстве случаев можно добиться лишь двух пунктов из трех. Modl.ai позволяет нам навести мосты и, в какой-то мере, достичь всех трех целей одновременно», — утверждает Макбрайд.
Лишь начало пути
В настоящее время Modl.ai лучше всего работает с играми, не требующими высокой динамики, например, головоломками. Холмгард объясняет это скоростью обработки данных: «Многое упирается в задержки, возникающие при использовании некоторых крупных моделей». ИИ-движок выбирает различные LLM, которые пока не всегда достаточно оперативны для обработки масштабных игр с открытым миром, где множество действий происходит одновременно. Однако Холмгард считает, что партнерство с Side станет важным шагом в сторону тестирования более крупных и сложных проектов. «Мы стремимся к тому, чтобы система могла напрямую управлять играми, вплоть до экшенов в реальном времени». Скорость реализации этой цели зависит от результатов ближайших шести месяцев. Хотя со стороны отследить процесс невозможно, если обе стороны продолжат сотрудничество к Gamescom 2027, это станет доказательством жизнеспособности инструмента.
Свет в конце игрового тоннеля?
Этот год выдался для индустрии видеоигр крайне непростым. Несмотря на множество качественных релизов, мы стали свидетелями отмены крупных проектов, закрытия почти 30 студий и потери более 10 000 рабочих мест. Закрытия студий и масштабные сокращения происходят не впервые — после пандемии индустрия переживает тяжелые времена. При возросших ожиданиях аудитории, смене корпоративных стратегий в угоду меняющимся привычкам игроков, а также увеличении стоимости и длительности разработки, издатели и разработчики находятся под колоссальным давлением.
В таких условиях стремление к эффективности и снижению затрат ресурсов выглядит естественным. Использование Modl.ai для улучшения QA кажется разумным решением, даже если смотреть на это с позиции скептика, испытывающего экзистенциальный страх перед зависимостью от технологий. Секретность вокруг разработки игр не позволит точно оценить влияние партнерства Side и Modl.ai на индустрию в целом. Однако, если это приведет к карьерному росту профессионалов и сокращению количества багов, это станет победой для всех. Игроки получат более отполированные продукты, что обеспечит студиям более высокий уровень успеха и признания.
Невозможно автоматизировать человеческую душу
У меня по-прежнему есть опасения по поводу искусственного интеллекта: никуда не деться от его воздействия на окружающую среду и стремительного роста стоимости оборудования, поскольку компоненты поглощаются в огромных количествах для обеспечения работы центров обработки данных. Я же оставлю обращение к чат-ботам за советами по личным отношениям другим людям.
Но когда я уходил после беседы с Мартином, Кристоффером и Бенедикте, мне на ум пришла цитата из игры Red Dead Redemption 2. В ней преподобный Суонсон говорит Артуру Моргану: «Ты не хороший человек, Артур, но и не совсем плохой». Я испытываю очень похожие чувства по отношению к ИИ, когда размышляю о моральных и этических проблемах, которые он порождает, поэтому я закончу финальной цитатой Мартина Макбрайда, которая вселила в меня надежду.
«У моего генерального директора есть выражение, что невозможно автоматизировать человеческую душу, — сказал он. — Я думаю, это очень точное описание того, как мы относимся к ИИ в компании Side. Это регулятор, который мы можем настраивать в зависимости от конкретного случая использования клиентом, но он требует обязательного участия человека в процессе, независимо от ситуации».
