News Krafton: Publisher von Subnautica 2 nun "AI-first"-Firma

PCGH-Redaktion

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Generative KI steht künftig für PUBG- und Subnautica-2-Publisher Krafton im Fokus der Entwicklungsstrategie. Das gab das Unternehmen offiziell auf der hauseigenen Webseite bekannt.

Was sagt die PCGH-X-Community zu Krafton: Publisher von Subnautica 2 nun "AI-first"-Firma

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Jo, das hat bei Duolingo schon so super funktioniert. :daumen:

Die LLMs sind noch längst nicht so weit, dass man sie in einem AI-first-Ansatz gebrauchen könnte und sie werden es die nächsten Jahrzehnte auch nicht werden.

Ich weiß nicht wer von euch alles schonmal versucht hat mit den gängigen Modellen (Claude, ChatGPT usw.) Software nur per Prompt zu entwickeln... Ich hab das in mehreren Szenarien getestet und auch mit den jeweils aktuellen Modellen und ich kann sagen, als Nachschlagewerk sind die ok. Aber ad hoc Anwendungen bauen können die bei weitem nicht. Es sei denn, man will Bugs ohne Ende, Sicherheitslücken und die Performance eines 286 SX...
 
Haben doch inzwischen so gut wie alle Publisher / große Firmen angekündigt und nutzen es doch auch schon.
Nicht immer negativ sein. Vielleicht kommt was gutes bei raus.
 
Jo, das hat bei Duolingo schon so super funktioniert. :daumen:

Die LLMs sind noch längst nicht so weit, dass man sie in einem AI-first-Ansatz gebrauchen könnte und sie werden es die nächsten Jahrzehnte auch nicht werden.

Ich weiß nicht wer von euch alles schonmal versucht hat mit den gängigen Modellen (Claude, ChatGPT usw.) Software nur per Prompt zu entwickeln... Ich hab das in mehreren Szenarien getestet und auch mit den jeweils aktuellen Modellen und ich kann sagen, als Nachschlagewerk sind die ok. Aber ad hoc Anwendungen bauen können die bei weitem nicht. Es sei denn, man will Bugs ohne Ende, Sicherheitslücken und die Performance eines 286 SX...

Selbst da wäre ich sehr vorsichtig. Ohne es zu prüfen, würde ich so etwas nicht mehr übernehmen.

In einer Vorlesung hatte der Professor (IT) eine Frage gestellt. Ich habe ChatGPT gefragt, um ein tieferes Verständnis zu bekommen. Als ich meine Antwort vorstellte, sagte der Professor: „Schön, dass Sie sich Gedanken gemacht haben, aber das ist totaler Quatsch.“ und das vor versammelten Kommilitonen.
Seitdem glaube ich nichts mehr ungeprüft, was eine KI sagt.

Ein weiteres Beispiel: In einem Netzwerk, das ich betreue, habe ich einer Abteilung den IP-Bereich von 172.16.10.0 bis 172.16.14.255 zur Verfügung gestellt. Der dortige IT Auszubildende wollte einen Nextcloud-Server einbinden. Er kam zu mir und sagte, dass er scheitere, weil manche Geräte den Server sehen und andere nicht. Er habe zwei Stunden lang ChatGPT befragt. Ich fragte ihn: „Welche Subnetzmaske hast du verwendet?“ Er antwortete: „/24.“ Da sagte ich: „Siehst du, das ist das Problem.“ Ich erklärte es ihm, damit er etwas lernt. Nachdem er die Maske 255.255.252.0 (/22) eingetragen hatte, funktionierte alles.

Daher mein Fazit: KI kann helfen, aber man sollte trotzdem immer selbst nachdenken.
 
Haben doch inzwischen so gut wie alle Publisher / große Firmen angekündigt und nutzen es doch auch schon.
Nicht immer negativ sein. Vielleicht kommt was gutes bei raus.
Bei nicht einmal 20% gibt es durch AI einen Vorteil.
Bei den meisten Unternehmen die AI einsetzen hat es Qualitäts Verluste.
Wer sich wirklich mit AI beschäftigt, weiß die Realität ist noch weit von dem entfernt was allen erzählt wird.
Es geht hier nur um Geld von Investoren.
Selbst da wäre ich sehr vorsichtig. Ohne es zu prüfen, würde ich so etwas nicht mehr übernehmen.

In einer Vorlesung hatte der Professor (IT) eine Frage gestellt. Ich habe ChatGPT gefragt, um ein tieferes Verständnis zu bekommen. Als ich meine Antwort vorstellte, sagte der Professor: „Schön, dass Sie sich Gedanken gemacht haben, aber das ist totaler Quatsch.“ und das vor versammelten Kommilitonen.
Seitdem glaube ich nichts mehr ungeprüft, was eine KI sagt.

Ein weiteres Beispiel: In einem Netzwerk, das ich betreue, habe ich einer Abteilung den IP-Bereich von 172.16.10.0 bis 172.16.14.255 zur Verfügung gestellt. Der dortige IT Auszubildende wollte einen Nextcloud-Server einbinden. Er kam zu mir und sagte, dass er scheitere, weil manche Geräte den Server sehen und andere nicht. Er habe zwei Stunden lang ChatGPT befragt. Ich fragte ihn: „Welche Subnetzmaske hast du verwendet?“ Er antwortete: „/24.“ Da sagte ich: „Siehst du, das ist das Problem.“ Ich erklärte es ihm, damit er etwas lernt. Nachdem er die Maske 255.255.252.0 (/22) eingetragen hatte, funktionierte alles.

Daher mein Fazit: KI kann helfen, aber man sollte trotzdem immer selbst nachdenken.
Nur ca 40% der Antworten von LLMs sind richtig, Tendenz sinkend.
Halluzinationen nehmen zu.
Benchmarks achte nur drauf das und wie schnell geantwortet wird, nicht ob es richtig ist.

Durch Inzucht, KI Inhalte trainieren KI, wird es noch schlimmer.
Obendrauf Trainingsmaterial aus sozialen Medien, x, FB, discord, usw. Ungeprüft.

Es geht um erste Linie um Geld. Jetzt schon ist die Summe, über 1 Billion, die verbrannt wurde so groß, daß es kaum möglich ist in den nächsten Jahren, wahrscheinlich Jahrzehnten Gewinne zu machen. Auch nicht für Open AI.

Wenn die Blase Platz und das wird sie, es ist nur die Frage wann, bricht die gesamte AI Industrie zusammen mit entsprechenden Folgen für die gesamte Wirtschaft.
Viele Unternehmen und Banken haben riesen Summen reingesteckt.
Open AI fängt schon verstärkt an nach Geld zu betteln und Möglichkeiten zu suchen. Z.b. Datenverkauf aus den Chats. Man hofft dabei auf Trump, damit er alle Regulierung aufhebt.

Wer 100% auf AI setzt, geht ein sehr hohes Risiko ein.
 
Zuletzt bearbeitet:
Selbst da wäre ich sehr vorsichtig. Ohne es zu prüfen, würde ich so etwas nicht mehr übernehmen.

In einer Vorlesung hatte der Professor (IT) eine Frage gestellt. Ich habe ChatGPT gefragt, um ein tieferes Verständnis zu bekommen. Als ich meine Antwort vorstellte, sagte der Professor: „Schön, dass Sie sich Gedanken gemacht haben, aber das ist totaler Quatsch.“ und das vor versammelten Kommilitonen.
Seitdem glaube ich nichts mehr ungeprüft, was eine KI sagt.

Ein weiteres Beispiel: In einem Netzwerk, das ich betreue, habe ich einer Abteilung den IP-Bereich von 172.16.10.0 bis 172.16.14.255 zur Verfügung gestellt. Der dortige IT Auszubildende wollte einen Nextcloud-Server einbinden. Er kam zu mir und sagte, dass er scheitere, weil manche Geräte den Server sehen und andere nicht. Er habe zwei Stunden lang ChatGPT befragt. Ich fragte ihn: „Welche Subnetzmaske hast du verwendet?“ Er antwortete: „/24.“ Da sagte ich: „Siehst du, das ist das Problem.“ Ich erklärte es ihm, damit er etwas lernt. Nachdem er die Maske 255.255.252.0 (/22) eingetragen hatte, funktionierte alles.

Daher mein Fazit: KI kann helfen, aber man sollte trotzdem immer selbst nachdenken.
Wenn es um juniore Kollegen geht, hast du Recht. Ohne die Erfahrung und das nötige Wissen, dass es braucht, um Käse von validen Vorschlägen zu unterscheiden, sollte man LLMs nur sehr sparsam einsetzen. Allein schon, damit man selbst was lernt, sich weiterentwickelt und überhaupt die Chance hat seniorer zu werden.

Ich vergleiche das immer gern mit dem Fahren mit Navi. Man kommt an, meistens ist der gewählte Weg auch gut. Aber, wenn man nach Navi irgendwo hingefahren ist und das Teil steigt aus, wird der Rückweg kniffeliger, weil man faktisch nicht weiß, wie man hingekommen ist.

Leider haben auch bei uns im Unternehmen die KPI-Junkies die Illusion, dass sie mit "KI" (das sind LLMs Leute, keine KIs) die dicken Gewinne und Kostenreduktionen erzielen können.

Aber ganz ehrlich, ich möchte nicht in einer Welt leben, in der Junior Devs Anwendungen mit LLMs zusammenkloppen... Und richtig weird wird es, wenn der Quark, den das eine LLM verzapft hat, von nächsten LLM gereviewt und getestet wird...

Für Angreifer würde das das goldene Zeitalter.
 
Wenn es um juniore Kollegen geht, hast du Recht. Ohne die Erfahrung und das nötige Wissen, dass es braucht, um Käse von validen Vorschlägen zu unterscheiden, sollte man LLMs nur sehr sparsam einsetzen. Allein schon, damit man selbst was lernt, sich weiterentwickelt und überhaupt die Chance hat seniorer zu werden.

Ich vergleiche das immer gern mit dem Fahren mit Navi. Man kommt an, meistens ist der gewählte Weg auch gut. Aber, wenn man nach Navi irgendwo hingefahren ist und das Teil steigt aus, wird der Rückweg kniffeliger, weil man faktisch nicht weiß, wie man hingekommen ist.

Leider haben auch bei uns im Unternehmen die KPI-Junkies die Illusion, dass sie mit "KI" (das sind LLMs Leute, keine KIs) die dicken Gewinne und Kostenreduktionen erzielen können.

Aber ganz ehrlich, ich möchte nicht in einer Welt leben, in der Junior Devs Anwendungen mit LLMs zusammenkloppen... Und richtig weird wird es, wenn der Quark, den das eine LLM verzapft hat, von nächsten LLM gereviewt und getestet wird...

Für Angreifer würde das das goldene Zeitalter.

Stimme dir zu 100%, von KI sind ChatGPT und Gemeni noch weit entfernt und ob es jemals erreicht wird, darüber sind sich die Wissenschaftler nicht einig.
 
Ich habe nichts gegen die Verwendung von KI, auch nicht bei der Spieleentwicklung. Es ist nur die Frage wie, ich denke viele Publisher wünschen sich, dass KI am Besten das gesamte Personal ersetzt und alle Inhalte nur noch geriert werden. Das kann mmn. nicht funktionieren und ich bezweifle auch dass das in absehbarer Zeit wirklich möglich ist.

Allerdings sehe ich kein Problem darin, wenn mir die KI 100 Assets erstellt und diese per Hand kontrolliert werden. Bspw. 100 Kaffeebecher die in der Open World rumstehen. Oder ein Map Designer ein grobers Layout vorgibt und die KI generiert dann die Map, welche wieder per Hand bereinigt wird. Das sind alles Prozesse die wirklich Zeit sparen können und die KI im Rahmen ihrer Möglichkeiten eingesetzt werden kann. Die Devs schaffen dann mehr in gleicher Zeit (bspw. Assets erstellen).

In wiefern das alle bereits jetzt schon funktioniert steht auf einem anderen Blatt, egal mit welcher Softwarefirma ich mich unterhalten. Der Tenor ist immer der gleiche, ja wir setzen KI ein, nein so weit wie wir dachten funktioniert es nicht. Man kommt immer mehr auf den Trichter, dass KI eben doch nur ein weiter Tool zur Unterstützung ist und keine (Teil)Projekte selbstständig erledigen kann. Oft sind die Nacharbeiten genauso groß oder größer im Vergleich zur händischen Entwicklung.
 
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