Opera lançou recurso WebAI, позволяющий запускать искусственный интеллект локально на ПК

В декабре 2025 года игра Clair Obscur: Expedition 33 получила две негативные награды на Indie Game Awards из-за использования текстур, сгенерированных искусственным интеллектом (ИИ), в финальной версии. В отличие от этого, такие корпорации, как Nvidia, используют ИИ для проектирования собственных графических процессоров (GPU), которые используются во многих играх, не сталкиваясь с призывами к бойкоту.

Этот сценарий поднимает вопрос о предубеждении геймерского сообщества в отношении ИИ. Различие заключается в том, что считается приемлемым, а что нет, что требует анализа не только данных, но и примеров, где технология была хорошо воспринята, а также внутренних практик индустрии оборудования.

Исследование, проведенное GDC 2026 на основе ответов более 2300 отраслевых специалистов, оценило мнения об использовании генеративного ИИ. Результаты показали худший сценарий по сравнению с предыдущим годом, особенно в отношении использования генеративного ИИ.

Среди опрошенных специалистов 52% считают, что генеративный ИИ вредит отрасли, что является значительным увеличением по сравнению с 30%, зарегистрированными в прошлом году, и 18% два года назад.

Цифры становятся еще более критичными, когда речь идет о геймерской аудитории. Исследование, проведенное Quantic Foundry, которое собрало данные от 1799 игроков, показало, что около 85% из них выразили неодобрение использованию генеративного ИИ, причем примерно 63% имеют очень негативное отношение.

Исследование Quantic Foundry указывает на то, что мотивация геймерской аудитории является важным фактором. Они продемонстрировали большую негативность, когда ИИ применяется для создания искусства, музыки, звуковых эффектов, повествования и диалогов.

Для сравнения, использование ИИ для настройки сложности было негативно воспринято 27% аудитории, в то время как использование в визуальном искусстве достигло 83% неприятия. Это сопротивление аудитории также было высоким в других творческих областях: 77% против музыки и звуковых эффектов, и 70% против повествования и диалогов. Это говорит о том, что возражение аудитории имеет тенденцию снижаться по мере того, как использование ИИ отдаляется от строго творческих процессов.

Примером применения ИИ, получившего некоторое общественное признание, являются DLSS и связанные технологии. Эти системы используют ИИ для повышения частоты кадров (FPS), снижения задержки и улучшения визуального качества. Пользователи приняли эти функции благодаря заметному качеству и производительности, которых они достигли.

Однако проблемы начали возникать по мере развития DLSS. Функции, изначально ориентированные на производительность, превратились в зависимости для разработки игр, заставляя новые тайтлы нуждаться в этих инструментах, часто демонстрируя сбои в производительности даже на мощных компьютерах.

Ситуация усугубилась с представлением DLSS 5. Этот инструмент, который включает нейронный рендеринг в реальном времени для реконструкции пикселей с фотореалистичным освещением и материалами, продемонстрировал трудности с поддержанием визуальной согласованности между сценами, что привело к деформации оригинального произведения и появлению искусственных и шаблонных характеристик. Эти проблемы были восприняты геймерским сообществом крайне негативно.

Такие компании, как Nvidia, применяют ИИ в своих проектах чипов, охватывая от проектирования компонентов до окончательной проверки проектов. Примечательным результатом стала разработка 64-битного сумматора — схемы, ответственной за сложение двоичных значений, — которая занимает примерно на 25% меньше площади чипа при создании с использованием PrefixRL, согласно сообщениям Джеффа Дина из Google и Билла Далли из Nvidia.

На конференции DAC (Конференция по автоматизации и проектированию) 2026 года такие компании, как Synopsys, Cadence и Siemens, представили проекты автоматизации с помощью ИИ. Агент длительной проверки дизайна от Synopsys продемонстрировал процесс, который в 50 раз быстрее, по данным самой компании. Параллельно проект Siemens в сотрудничестве с Nvidia представил агенты, способные характеризовать библиотеки более чем в десять раз быстрее.

Хотя это всего лишь два примера, у них есть общая черта: частичная замена человеческого труда ИИ не вызвала возмущения, протестов или бойкотов со стороны общественности.