Recentemente, o CEO da Take-Two, Strauss Zelnick, comentou sobre o papel da inteligência artificial generativa no desenvolvimento de jogos. Sua visão está longe de ser otimista, e ele não tem dúvidas de que esse tipo de tecnologia ainda não é a solução mágica que muitos acreditam.
Em um evento de tecnologia, Zelnick falou sobre os desafios das chamadas “grandes modelos de linguagem” (LLMs), especialmente em projetos criativos como os jogos. Para ele, há duas razões principais pelas quais a IA generativa tem limitações sérias nesse campo: a proteção da propriedade intelectual e a dependência de dados históricos.
Ele ressaltou que, embora seja importante proteger as criações originais, a questão vai além disso. Zelnick expressou sua preocupação com a maneira como algumas ferramentas de IA podem gerar conteúdo que infrinja direitos autorais ou até mesmo direitos de indivíduos, como no caso de vídeos deepfake.
Outro ponto que ele levantou é que LLMs têm uma abordagem “retroativa” que acaba prejudicando a criatividade. Essa tecnologia, segundo ele, não consegue criar ideias inteiramente novas, pois se baseia em bancos de dados de informação e mídia já existentes. Ele desabafou: “Imaginemos que fosse possível criar algo como a estratégia de marketing de ‘Grand Theft Auto’ instantaneamente. A verdade é que isso não é possível, e mesmo que fosse, o resultado seria algo genérico.”
Zelnick frisa que o sucesso das franquias, como GTA, Borderlands e NBA 2K, deve-se à criatividade única de suas equipes. “A equipe possui uma criatividade extraordinária, e o que a Rockstar Games tenta fazer é criar algo próximo da perfeição”, afirma. Ele acredita que a verdadeira inovação não pode surgir de um modelo de IA, pois, por definição, ela se baseia em dados.
Com as palavras dele, fica claro que a visão de Zelnick é de que a criatividade humana é insubstituível, e isso se reflete na qualidade dos jogos que conhecemos e amamos. A tecnologia pode ter seu papel, mas, até agora, não parece capaz de substituir a essência que torna um jogo realmente marcante.
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