Jak grasz lamusie? Walka z toksycznymi graczami wchodzi na nowy poziom
Toksyczność w grach i niesportowe zachowanie, to problem, z którym od lat nie są w stanie poradzić sobie najwięksi wydawcy na rynku gier. Naprzeciw problemowi wychodzi pierwszy profesjonalny gracz w historii, Dennis "Thresh" Fong, uruchamiając platformę GGWP, która za pomocą sztucznej inteligencji wesprze twórców gier w moderacji i karaniu graczy.
21 marca były profesjonalny gracz Quake'a i Dooma Dennis "Thresh" Fong, założyciel Crunchyroll Kun Gao oraz ekspert ds. danych i sztucznej inteligencji George Ng oficjalnie ogłosili stworzenie platformy GGWP, która w oparciu o sztuczną inteligencję będzie wspierać walkę z toksycznością w grach. Na stworzenie GGWP twórcy zebrali w sumie 12 milionów dolarów amerykańskich, a wśród sponsorów na liście znajdują się takie firmy jak Riot Games czy Sony, oraz osoby takie jak założyciele Twitch.tv Emmett Shear i Kevin Lin, jeden z założycieli Youtube Steve Chen czy gamingowa influencerka Pokimane.
Toksyczni gracze będą zwalczani przez AI
GGWP, którego nazwa pochodzi od frazy "Good Game, Well Played" to platforma moderacji oparta na sztucznej inteligencji, która pozwala wydawcom łatwe przeglądanie ogólnego stanu społeczności, incydentów związanych z niesportowym zachowaniem, moderację oraz karanie graczy. Jak deklarują twórcy platformy, sztuczna inteligencja GGWP analizuje nie tylko wpisy na chacie, ale także wykrywa i analizuje powiązane z nimi zachowania w grze takie jak opuszczenie rozgrywki, AFK, celowe atakowanie sojuszników czy celowe umieranie. Sztuczna inteligencja GGWP uczy się również na podstawie mediów społecznościowych, które często są nośnikiem trendów i informacji dotyczących zachowania w grze.
Ponadto, jak podaje serwis Engadget, deweloperzy gier będą mieli możliwość dostosowania GGWP do swoich potrzeb, ucząc sztuczną inteligencję na podstawie modeli zachowań charakterystycznych dla danej gry. Innymi słowy, GGWP na podstawie wytycznych dewelopera i zaimplementowanych modeli będzie traktować w inny sposób graczy League of Legends, a w inny sposób graczy np. Robloxa