Am realizat că ceva era în neregulă în ziua în care un joc m-a felicitat pentru că am câștigat fără să simt nimic. Stăteam la coadă la o cafenea, cu telefonul într-o mână, cu ceașca în cealaltă, jucând pe jumătate un joc pe mobil pe care îl instalasem cu câteva luni în urmă. Ecranul a clipit recompense, barele de progres s-au umplut singure, iar o animație veselă mi-a spus că am „depășit așteptările.” Nu învățasem o mecanică. Nu îmi asumasem un risc. Nu hotărâsem nici măcar multe. Sistemul a decis pentru mine, netezind orice colț pentru a nu pleca. Când am închis aplicația, nu mi-am putut aminti ce am făcut de fapt—doar că aplicația părea foarte mulțumită de mine.
Aceasta a fost momentul în care am observat contradicția. Jocul pretindea că optimizează distracția, angajamentul și satisfacția, totuși cu cât anticipa mai perfect comportamentul meu, cu atât mă simțeam mai puțin prezent. Era eficient, politicos și gol. Nu eram plictisit în sensul tradițional; eram anesteziat. Sistemul își făcea treaba, dar ceva uman a ieșit în liniște din buclă.
Am început să mă gândesc la asta ca la o bandă de mișcare a aeroportului. La început, pare util. Te miști mai repede cu mai puțin efort. Dar cu cât stai mai mult pe ea, cu atât mai mult mersul pare inutil. În cele din urmă, a ieși de pe ea se simte awkward. Jocurile optimizate de sistemele de angajament AI se comportă ca acea bandă. Nu te opresc din a juca; îndepărtează nevoia de a alege cum să joci. Momentumul înlocuiește intenția. Fricțiunea este tratată ca un defect. Jucătorul este purtat înainte, nu cu privirea înainte.
Aceasta nu este unică pentru jocuri. Motoarele de recomandare în platformele de streaming fac același lucru. Ele nu întreabă ce vrei; deduc ce te va împiedica să pleci. Aplicațiile bancare optimizează fluxurile atât de agresiv încât deciziile financiare se simt ca atingeri, nu ca angajamente. Chiar și platformele educaționale acum ajustează automat dificultatea pentru a menține „curbele de retenție” netede. Logica de bază este consistentă: elimină incertitudinea, reduce abandonul, aplatizează variația. Rezultatul sunt sisteme care se comportă impecabil în timp ce golesc experiența pe care pretind că o servesc.
Motivul pentru care acest lucru continuă să se întâmple nu este răutate sau lene. Este măsurare. Instituțiile optimizează ceea ce pot măsura, iar sistemele AI sunt foarte bune în a optimiza proxy-uri măsurabile. În jocuri, „distracția” devine lungimea sesiunii, frecvența de întoarcere sau eficiența monetizării. Agenția jucătorului este dezordonată și non-liniară; metricile de angajament sunt curate. Odată ce modelele AI sunt antrenate pe aceste metrici, ele încep să trateze imprevizibilitatea ca zgomot. Riscul devine ceva de gestionat, nu ceva de oferit.
Există și o problemă de stimulente structurale. Studiouri mari și platforme operează sub logica portofoliului. Nu au nevoie de un joc semnificativ; au nevoie de performanță previzibilă pe multe titluri. Sistemele de ajustare conduse de AI fac acest lucru posibil. Ele netezesc comportamentul jucătorului așa cum derivatele financiare netezesc venitul. Costul este subtil: jocurile încetează să fie locuri în care jucătorii surprind sistemul și devin locuri în care sistemul preîntâmpină jucătorul.
Am continuat să mă întorc la o întrebare care părea incomodă: dacă un joc știe întotdeauna ce voi aprecia următor, când încetează să mai fie joc și începe să fie consum? Jocul, cel puțin în sensul său mai vechi, implică testarea limitelor—uneori eșuând, uneori renunțând, uneori rupând jucăria. O inteligență artificială optimizată pentru angajament nu poate permite asta. Trebuie să închidă buclele, nu să le deschidă.
Aici am întâlnit în cele din urmă Vanar, deși nu ca o promisiune sau soluție. Ceea ce mi-a atras atenția nu a fost limbajul de marketing, ci o poziție arhitecturală. Vanar tratează jocurile mai puțin ca pe niște canale de conținut și mai mult ca pe niște sisteme stateful unde rezultatele nu sunt complet legibile pentru optimizator. Alegerile sale de design—starea pe lanț, logica de joc compozabilă și straturile economice tokenizate—introduc constrângeri pe care sistemele de angajament conduse de AI de obicei le evită.
Mecanica token-urilor este deosebit de revelatoare. În multe jocuri optimizate de AI, recompensele sunt soft și reversibile: curbele XP pot fi ajustate, ratele de drop ajustate, monedele inflaționate fără consecințe. Pe Vanar, token-urile reprezintă o valoare reală și persistentă în întregul sistem. Asta face ca optimizarea excesivă să fie riscantă. Dacă un AI netezește provocarea prea agresiv, nu doar că afectează retenția; distorsionează o economie din care jucătorii pot ieși și reintra în termenii lor. Optimizarea încetează să mai fie o masă gratuită.
Aceasta nu restaurează dintr-o dată agenția. Introduce noi tensiuni. Token-urile persistente invită speculații. Sistemele deschise atrag actori care optimizează pentru extracție, nu pentru joc. Inteligența artificială nu dispare; se mută doar la diferite straturi—strategie, comportament de piață, coordonare a ghildelor. Vanar nu elimină banda de mișcare; o scurtează și expune motorul de dedesubt. Jucătorii pot vedea când sistemul îi împinge, iar uneori pot rezista. Uneori nu pot.
O vizualizare care m-a ajutat să gândesc asta este un tabel simplu comparând „bucle optimizate pentru angajament” și „bucles persistente de stare”. Tabelul nu este despre mai bine sau mai rău; arată compromisuri. Bucles de angajament maximizează fluiditatea și predictibilitatea. Bucles persistente păstrează consecința și memoria. Inteligența artificială performează strălucit în prima coloană și awkward în a doua. Acea awkwardness poate fi punctul.
O altă vizualizare utilă este un cronolog al interacțiunii jucător-sistem pe parcursul unei sesiuni. În jocurile tradiționale optimizate de inteligența artificială, densitatea deciziilor scade în timp pe măsură ce sistemul învață jucătorul. Într-o arhitectură de tip Vanar, densitatea deciziilor fluctuează. Sistemul nu poate rezolva complet rezultatele fără a afecta starea comună. Jucătorul rămâne parțial opac. Acea opacitate creează frustrare—dar și semnificație.
Nu cred că întrebarea este dacă AI ar trebui să fie în jocuri. Este deja aici și nu va pleca. Întrebarea mai neliniștitoare este dacă suntem confortabili lăsând optimizarea să redefinească în liniște ce înseamnă jocul. Dacă distracția devine ceva dedus în loc de descoperit, atunci jucătorii încetează să mai fie participanți și devin seturi de date cu avataruri.
Ceea ce nu sunt încă sigur este dacă introducerea fricțiunii economice și arhitecturale protejează cu adevărat jocul sau dacă doar mută optimizarea pe un strat mai complex. Dacă AI învață să optimizeze economiile token așa cum a optimizat metricile de angajament, ajungem în același loc, doar cu grafice mai bune și mize mai mari? Sau prezența reală a consecinței forțează un tip de restricție pe care sistemele de angajament nu au avut niciodată nevoie să o învețe?
Nu am un răspuns clar. Știu doar că ziua în care un joc m-a sărbătorit pentru nimic a fost ziua în care am încetat să am încredere în sistemele care pretind că optimizează distracția. Dacă AI va modela jocul, tensiunea nerezolvată este aceasta: pentru cine, de fapt, este optimizat jocul—jucătorul din interiorul lumii sau sistemul care privește de sus?