Этика систем матчмейкинга на основе ИИ

Любой многопользовательский PvP-опыт, варьирующийся от казуальных iGames до профессиональных турниров по eSports, зависит от алгоритмов матчмейкинга. Игровой опыт часто в значительной степени зависит от матчмейкинга. Однако эти алгоритмы вызывают обоснованные этические опасения.

Если вы заинтересованы в изучении этических аспектов онлайн-матчмейкинга, этот блог для вас. Здесь мы обсудим, как это работает в iGames, таких как ваше мобильное приложение Рамми, или как оно создает матчи на крупномасштабном чемпионате по League of Legends.

Что такое матчмейкинг на основе ИИ?

Матчмейкинг на основе ИИ использует системы машинного обучения для создания справедливого и сбалансированного игрового опыта. Эта система анализирует данные игроков и их поведение, чтобы сопоставить их с подходящими противниками и/или товарищами по команде. Уровень навыков игрока, удержание, вовлеченность и географическое положение также являются двумя важными факторами, которые учитываются в алгоритмическом матчмейкинге.

Также важно отметить, что матчмейкинг на основе ИИ отличается между iGames, такими как индийское приложение Рамми на вашем телефоне, и eGames, которые включают в себя крупные eSports-игры, такие как Valorant, League of Legends и CS:GO.

Первые используют более основанную на навыках систему матчмейкинга (SBMM), в то время как последние часто сосредотачиваются на удержании игроков и оптимизации вовлеченности (EOMM). Вот таблица, сравнивающая два концепта:

Факторы	SBMM	EOMM
*Цель*	Справедливость и конкурентная целостность	Удержание и вовлеченность игроков
*Фокус*	Уровень навыков	Серии побед, время игры, риск оттока
*Подход*	Традиционные рейтинговые системы	Модели для анализа поведения игроков и корректировки матчмейкинга

Таблица: SBMM против EOMM

Также следует помнить, что многие онлайн eGames также используют SBMM для сопоставления игроков на основе навыков.

Каковы основные этические дилеммы в матчмейкинге на основе ИИ?

Как и в любой полностью управляемой ИИ или алгоритмической системе, в онлайн-матчмейкинговых системах также существует серый участок в отношении этики. В каких областях возникают эти дилеммы? Являются ли системы прозрачными? Справедливы ли они? Или они манипулируют вами в интересах общественного внимания к игре?

Прозрачность

Прозрачность моделей ИИ — это концепция, которая иногда может быть непрозрачной и неопределенной. Они часто работают как “черные ящики”, которые могут быть даже вне понимания разработчиков относительно того, как был достигнут результат.

В таких случаях, когда игрок теряет возможность понять, как принимаются решения о матчмейкинге, прозрачность становится проблемой.

Тем не менее, многие разработчики в настоящее время предлагают более глубокое понимание того, как работает их процесс принятия решений о матчмейкинге. Epic Games, стоящие за любимым фанатами Fortnite, обсуждали, как работают их системы матчмейкинга на основе навыков.

Справедливость

Справедливость является проблемой в системах матчмейкинга на основе ИИ. Как так? Потому что, по своей сути, ИИ обучается сосредотачиваться на данных. Если наборы данных отражают какой-либо вид предвзятости, ИИ может еще больше углубить их. Таким образом, ИИ справедлив настолько, насколько справедливы данные, на которых он обучен.

Следовательно, разработчики игр должны сосредоточиться на тщательном тестировании и медиации систем ИИ, чтобы вовремя выявить предвзятости, прежде чем они смогут навредить игрокам.

Манипуляция

Многие игроки выразили мнение, что системы матчмейкинга в определенных онлайн-играх не просто сопоставляют игроков на основе навыков, но также на основе вовлеченности. Они назвали это “психологической манипуляцией”. Некоторые игры корректируют награды и наказывают за серии побед, чтобы заставить игроков продолжать играть.

Поскольку такая система может быть крайне обманчивой, игровые платформы призваны быть более защитными по отношению к своей базе игроков и пересмотреть эти системы.

Использование данных

Разработчики, собирающие поведенческие данные от игроков, часто используют их для получения положительных результатов. Это включает в себя медиацию поведения игроков для улучшения игры. Однако цели не всегда оправдывают средства.

Часто собранные данные получаются без согласия самих игроков. ИИ — это инструмент на основе алгоритмов, который видит сущности только как числа.

Как вы могли заметить, ваше приложение Рамми часто сопоставляет вас с противниками с аналогичным уровнем навыков. Однако эти данные собираются только после того, как игра запросила ваше согласие в начале.

Следовательно, разработчики несут ответственность за нахождение этого баланса между использованием данных игроков для улучшения игры и уважением к этике.

Вот таблица, описывающая, как этические опасения и цели систем матчмейкинга могут быть согласованы.

Этические опасения	Цели систем матчмейкинга	Балансировка целей и этики
Приоритизация справедливости в матчмейкинге на основе навыков, т.е. опыт может быть менее приятным для некоторых игроков.	Обеспечение того, чтобы игроки сопоставлялись на основе сбалансированных систем на основе навыков.	Разработчики должны быть прозрачными относительно того, как работает система матчмейкинга.
Матчмейкинг для максимизации вовлеченности игроков, т.е. может способствовать зависимости.	Системы разработаны так, чтобы удерживать игроков от желания покинуть игру.	Приоритизация благополучия игроков, обеспечение того, чтобы система не приводила к зависимому поведению.
Поднимаются опасения по поводу прозрачности данных и конфиденциальности.	Данные игроков собираются и оцениваются для улучшения игры и игрового опыта.	Увеличение роли игроков в опциях и настройках матчмейкинга.

Таблица: Балансировка этики и целей систем матчмейкинга

Как системы матчмейкинга на основе ИИ влияют на благополучие игроков?

Системы матчмейкинга полностью управляются алгоритмами, что приводит к проблемам, когда игроки чувствуют себя полностью лишенными агентства, что оставляет их в состоянии фрустрации. Игроки с высоким уровнем навыков, когда они играют против игроков с низким уровнем навыков, могут винить систему за свои поражения.

Игроки с низким уровнем навыков, с другой стороны, могут чувствовать себя бессильными, постоянно играя против игроков с более высокими уровнями навыков из-за систем балансировки команд на основе навыков. Таким образом, система матчмейкинга создает очень конкурентную среду, что вызывает у игроков фрустрацию, когда они пытаются получить расслабляющий опыт.

Когда вы играете в своем индийском приложении Рамми, если вы ищете расслабляющий опыт и сопоставляетесь с конкурентоспособными противниками, опыт может показаться менее приятным, что приведет к чувству выгорания.

Таким образом, разработчики игр должны быть более внимательными к влиянию этих систем на психическое здоровье игроков. Они должны считать своим долгом защищать игроков.

Существуют ли регуляторные стандарты для этики матчмейкинга в играх?

К сожалению, в мире нет глобально стандартизированных регуляций для этичного матчмейкинга в играх. Существуют различные регуляции в игровой сфере, такие как ESRB и COPPA, которые в первую очередь действуют для защиты детей.

Однако такой стандарт защиты не существует для взрослых игроков, которые также могут быть затронуты несправедливыми этическими проблемами игр на основе ИИ. Но больше разработчиков можно побудить быть прозрачными в отношении своих политик ИИ, а также быть более активными в управлении своими системами ИИ.

Огромным и успешным примером этого является Программа динамики игроков Riot Games. Эта система способствует разработке игр, сосредотачиваясь на продвижении здоровых взаимодействий между игроками. Она включает в себя наказание за повторяющиеся нарушения, обнаружение домогательств и выявление поведения AFK.

Тем не менее, в индийском iGaming-ландшафте Всеиндийская игровая федерация (AIGF) обеспечивает ответственные игровые практики, за которыми следуют онлайн приложения Рамми.

Заключительные мысли

Матчмейкинг на основе ИИ определяет современный игровой опыт, будь то в онлайн многопользовательских играх или на заметных индийских платформах Рамми. Однако сам ИИ не может различать между правильным и неправильным. Поэтому разработчикам предстоит определить, что является этичным, а что нет. Позитивные практики, медиация и защита игроков стали, таким образом, необходимыми.

Сделайте игры этичными и увлекательными

Хотите разработать онлайн PvP-игру или казуальную iGame? Ознакомьтесь с рекомендациями о том, как системы на основе ИИ и зависимые от алгоритмов в игре могут быть сделаны более этичными.

Так что не ждите! Свяжитесь с надежным источником, чтобы получить консультацию по моделям справедливости для дизайна игр на основе ИИ!