Cohere tarafından sunulan
Daha davetkar ve kapsayıcı bir oyun topluluğu nasıl oluşturulur? Bu VB On-Demand etkinliğinde, Cohere ve Google Cloud’dan AI/ML uzmanları, elde tutma oranını artırmak, pozitifliği teşvik etmek ve eğlenceli bir oyun topluluğu oluşturmak için oyuncular tarafından oluşturulan içeriği büyük ölçekte yönetmeye girişiyor
Burada isteğe bağlı olarak ücretsiz izleyin!
Google Cloud for Games çözüm danışmanlığı başkanı David Wynn, kalabalık bir oyun pazarında güçlü topluluklar oluşturmanın ve beslemenin çok önemli olduğunu söylüyor. Geçen yıldan fazla 10.000 yeni oyun sadece Steam’de yayınlandı ve bu rekor bu yıl tekrar kırılacak gibi görünüyor. Stüdyolar ve yayıncılar oyuncuların dikkatini çekmek için savaşırken, toplulukların deneyimi oyuncu tabanları için daha katı ve anlamlı hale getirebileceğini görüyorlar. Ancak bu, yalnızca bu kadar çok çevrimiçi alanı rahatsız edebilecek toksisitenin kurbanı olmazsa.
Wynn, “Bir topluluk oluşturmak, arkadaşlarla konuşmanın, deneyimleri paylaşmanın ve ilişkiler kurmanın temel insani yönlerini getirmeye yardımcı olur” diyor. “Bu, yaratmaya çalıştığınız oyun deneyiminin bir parçası olarak işe yarıyorsa, onu doğru tasarladığınızdan ve dahil olan herkes için iyi bir deneyim olduğundan emin olmanız çok daha zorunlu hale geliyor.”
Irk, cinsiyet ve sınıftan dine ve daha fazlasına kadar çeşitli deneyimlerle dolu her kalabalık arenada insan etkileşimine dönüşen zorluklar temeldir. Ancak Wynn, insanların nasıl etkileşime girmekten hoşlandıkları, etkileşime girmeyi nasıl bekledikleri ve etkileşime teşvik edilme biçimlerindeki geniş farklılıklar dizisinin bir araya gelmesinin bir oyun veya başlık topluluğunu oluşturduğunu söylüyor.
“İnsanlar kendi deneyimlerini, bakış açılarını ve topluluğa potansiyel olarak meydan okumaları getirecekler. Sanal dünyalar yaratsak bile onlar yine buradan geliyorlar ve burada yaşadıkları her şeyi onlara getiriyorlar” diyor. “Araçlar ve başkalarının zaten oluşturduğu bilgiler aracılığıyla, etkileşim kurma biçimlerini değiştirecek deneyimler üretebiliriz. Hem stüdyoların hem de yayıncıların akıllarında tutmaları gereken çokluk ve ölçek, çünkü dünya üzerimize çok gelecek. Kendi adalarımızı yapabileceğimizi ne kadar düşünsek de, insanlar buraya bir yerlerden geldi ve onu da yanlarında getiriyorlar.”
Bir topluluk deneyiminin hedeflerinizi kolaylaştırmak için nasıl şekillendirildiği, bir deneyimi ne kadar karmaşık tasarladığınız ve oyuncularınızın ne kadar yatırım yaptığı ve moderasyon ve müdahale tarzlarınızı doğrudan etkilemesi açısından bir başlığa özgü olan, ters gidebilecek şeylerdir. Kaşlarını çatmış bir yüz, kötü bir gün anlamına gelebilir; aynı zamanda daha büyük, daha sinsi bir eğilimin göstergesi olabilir veya yeni bir ılımlılık katmanının gerekli olduğunun işareti olabilir.
İçerik denetleme karışımına AI ekleme
Eskiden, işler toksik hale geldiğinde kullanılabilecek müdahalelerin sayısı hem teoride hem de pratikte sınırlıydı. Bir moderatör veya yönetici, davranışın kabul edilemez olduğuna karar verirse – doğru zamanda görürlerse veya doğru zamanda bildirilirse – banhammer’ı uygulayabilir. Veya belirli kelime türleri, basit dize ikamesiyle bloke edilebilir, böylece bir F-bombası yerine dört yıldız olarak görünür. Oldukça kaba bir yaklaşım olsa da, ince ayar yapılması zor ve ölçeklendirilmesi neredeyse imkansız olsa da, mesajı ileten etkili araçlardır.
Doğal dil işleme (NPL), yapay zeka ve makine öğrenimine dayalı modeller, daha da hazır sınıflandırma ile önemli ölçüde daha karmaşık müdahaleler başlattı. Denetleme ekibiniz aşırı çalışıyor veya her zamanki yöntemleriniz yanlış pozitif sonuçlar veriyor olsa da, bu algoritmalar topluluk sahiplerinin sorunları başlamadan önce yakalamasına olanak tanır ve bunu geniş ölçekte yapabilirler.
Wynn, “Yapay zekanın eğitilmesi için kaynak, çaba ve dikkat gerekiyor, ancak çalıştırılması özellikle kaynak açısından verimli ve ölçekte, en aza indirmek veya artırmak istediğimiz davranışı belirlemede yepyeni bir yol açıyor” diyor Wynn. “Ayrıca, ister sohbet robotları yoluyla, ister yalnızca “eğer, eğer başka” dizgisi ikamesi olmayan ilginç artırma türleri aracılığıyla, yeni müdahale türleri yaratıyor.”
AI/ML ayrıca kederlenme veya diğer oyunculara zor anlar yaşatma gibi davranışları belirlemede yalnızca metni değil, aynı zamanda ses dökümlerini içeren iletişimi de içeren daha geniş kalıpları analiz edebilir. Bu, sentetik ortamlarda hızlı bir şekilde ele alınabilmesi veya hafifletilebilmesi için güvenilir bir şekilde tanımlanması gereken türden şeylerdir.
“Bunların hiçbiri yeni değil. Wynn, “Eminim insanlar, Pong ilk piyasaya sürüldüğünde ona karşı oynamayı nasıl can sıkıcı hale getireceklerini buluyorlardı,” diyor. “Ama geliştirilmekte ve yayınlanmakta olan yeni AI/ML modellerinde gördüğünüz şey, bu büyük dil modellerini oyununuzda gerçekten işe yarayan bir şeye çevirmek için bir veri bilimcisi olmanıza gerek olmamasıdır. Daha küçük bir stüdyosunuz ya da kendiniz halletmeye çalışıyorsunuz. Bunun yerine, Cohere gibi birinden elde edebileceğiniz bir API’niz var ve hemen alıp faydasını görmek için hemen kurcalamaya başlayabilirsiniz.”
Toplulukların kötüye gitmeye başlamasına neden olan kalıpları, herkesin kullanabileceği AI/ML çözümlerini, bunları uygulamanın en etkili yollarını ve daha fazlasını belirleme hakkında daha fazla bilgi için bu VB On-Demand etkinliğini kaçırmayın.
Burada isteğe bağlı olarak ücretsiz izleyin!
Gündem
- Araçları topluluğunuzun benzersiz diline ve politikalarına göre uyarlama
- İnsan dilinin nüansını ve bağlamını anlama kapasitesinin arttırılması
- Toksisite geliştikçe öğrenen yapay zeka dilini kullanma
- Ölçekte toksisiteyi belirleme yeteneğini önemli ölçüde hızlandırma
Sunucular
- David WynnÇözüm Danışmanlığı Başkanı, Google Cloud for Games
- Mike LaviaKurumsal Satış Lideri, Cohere
- Dekan Takahashi,Baş Yazar, GamesBeat (moderatör)
Kaynak : https://venturebeat.com/games/beyond-the-banhammer-how-ai-is-changing-content-moderation/