Esta IA tornará a tarefa de monitorar e lidar com o comportamento tóxico dos jogadores muito mais fácil

O problema com muitos jogos on-line é que, na maioria das vezes, eles estão sujeitos ao mau comportamento do jogador, o que pode arruinar a experiência de todos os envolvidos. Estamos falando de jogadores que se comportam de forma grosseira com outros jogadores, enviando junk mail para eles, fazendo coisas que tornariam a vida do jogo muito mais difícil, explorando falhas e insects, e assim por diante.

Embora muitos jogos on-line tenham um botão “denunciar”, a verdade é que às vezes há simplesmente muitos relatórios para lidar e poucas pessoas para lidar com isso, deixando a maioria dos casos relatados sem atendimento. É por isso que vários jogadores e streamers se uniram para criar um sistema de IA chamado GGWP.

Liderado por Dennis Fong, que alguns de vocês podem se lembrar como um dos lendários jogadores de Quake e Doom Thresh, o GGWP é um sistema automatizado que depende da IA ​​para coletar e organizar o comportamento do jogador em qualquer jogo. Segundo Fong, a implementação do sistema é fácil, pois aparentemente é “uma linha de código”.

Ao coletar esses dados, ele gera uma pontuação geral de saúde da comunidade e divide os vários comportamentos tóxicos em várias categorias. O sistema pode até ser usado para ajudar a atribuir pontuações de reputação aos jogadores, de modo que aqueles que se comportam mal obtêm uma pontuação mais baixa, enquanto aqueles que são prestativos têm uma pontuação mais alta.

O que os desenvolvedores fazem com isso depende deles, mas é possível que eles possam agrupar jogadores com má reputação, enquanto aqueles com reputação acima da média são agrupados para ajudar a melhorar a experiência geral.

O GGWP é uma criação de Fong, do fundador da Crunchyroll, Kun Gao, e do especialista em dados e IA Dr. George Ng, e também é apoiado por empresas como o Fundo de Inovação da Sony, Rebel Video games, o fundador do YouTube Steve Chen e streamers como Pokimane, juntamente com Os criadores do Twitch Emmett Shear e Kevin Lin.

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