Dane wygenerowane przez gry mogą być najbardziej niedocenianym zasobem w szkoleniu AI

Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją przez ostatnie pięć lat pochłaniały każdy dostępny tekst, każde zdjęcie i każdy skrawek publicznie dostępnych danych w Internecie. Ten zapas jest jednak ograniczony, a zbliżamy się do momentu, w którym po prostu nie będzie już wystarczającej ilości danych, aby utrzymać tempo postępu, na którym się仆.

Jednak jest jeden oczywisty kandydat, którego przemysł AI w dużej mierze zignorował.

Buduję systemy gier dla życia, a dane, które przepływają przez nie każdego dnia, są niezwykle unikalne i nie mają sobie równych wśród danych, z którymi pracują większość badaczy AI.

Platformy gier generują terabajty danych behawioralnych każdego dnia, strukturalizowane strumienie danych w czasie rzeczywistym, aktywności gospodarczej i interakcji społecznych, wszystko w środowiskach zbudowanych na podstawie spójnych reguł fizycznych.

Prawie żadne z tych danych nie zostały wykorzystane do szkolenia AI. I firmy, które to zrobiły, od DeepMind do NVIDIA, osiągnęły największe przełomy w tej dziedzinie.

Problem danych AI

Badanie przeprowadzone przez Epoch AI wykazało, że zapas publicznie dostępnych, wygenerowanych przez ludzi danych tekstowych zostanie wyczerpany gdzieś pomiędzy 2026 a 2032 rokiem. Modele, na których opierają się ChatGPT, Gemini i Claude, już teraz zużyły praktycznie wszystko, co oferuje Internet.

Syntetyczne dane lub teksty generowane przez AI, które są wykorzystywane do zasilania AI, są rozwiązaniem, które stosuje się w branży. Ale modele szkolone na własnych danych ulegają degradacji w czasie przez zjawisko, które badacze nazywają kolapsem modelu.

Co sądzę, że ta dziedzina potrzebuje, to bogate, interaktywne, wielomodalne informacje, gdzie przyczyna i skutek występują w czasie rzeczywistym, a każda akcja ma wymierne konsekwencje. Gry produkują exactly to, i robią to w skali, której nie może dorównać nic innego.

Platformy gier przetwarzają terabajty danych behawioralnych każdego dnia. Ruchy graczy, wybory strategiczne, czasy reakcji, transakcje gospodarcze i interakcje społeczne wszystkie płyną przez strukturalizowane, znakowane czasem strumienie, których większość badaczy AI nie dotykała.

Niedawno opublikowano artykuł naukowy na temat danych wygenerowanych przez gry który przedstawia dziewięciokategoriową taksonomię tych informacji i twierdzi, że ogromna większość z nich pozostaje całkowicie niewykorzystana przez przemysł AI.

Mogę to potwierdzić na podstawie własnych doświadczeń. Ilość danych, które przepływają przez nasze systemy gier każdego dnia, byłaby uważana za skarb w każdej innej dziedzinie badań AI. W grach po prostu archiwizuje się je lub wyrzuca.

Dlaczego dane z gier są inne

Kiedy budujesz w silniku gry przez wystarczająco długi czas, zaczynasz zdawać sobie sprawę, ile strukturalizowanych danych masz pod ręką, o których nikt w AI nie prosił jeszcze.

Silniki gier egzekwują prawa fizyki. Obiekty spadają, zderzają się i łamią zgodnie z regułami, co oznacza, że dane zawierają relacje przyczynowo-skutkowe wbudowane na poziomie systemowym, a nie wzorce, które model musi zgadywać na podstawie korelacji tekstowych.

Kiedy gracz wystrzeliwuje pocisk, silnik oblicza trajektorię, opór powietrza i wpływ. AI uczy się w środowisku, które demonstruje fizykę bezpośrednio poprzez każdą interakcję, a nie w środowisku, które traktuje prawa fizyki jako przybliżenia statystyczne.

Istnieje również problem wielomodalnej synchronizacji. W grze dane wizualne, sygnały dźwiękowe, dane wejściowe gracza i stan środowiska występują jednocześnie i są rejestrowane razem. Tego rodzaju naturalna synchronizacja kosztuje fortunę, aby ją odtworzyć w zbiorach danych z świata rzeczywistego, gdzie badacze zwykle muszą oznaczać i wyrównywać każdą modalność ręcznie.

Gry produkują przypadki graniczne w skali, również poprzez generowanie treści proceduralnych. No Man’s Sky ma 18 kwintylionów unikalnych planet, a dla AI ta różnorodność ma ogromne znaczenie, ponieważ przypadki graniczne określają, czy model działa niezawodnie, czy niebezpiecznie.

I jest jeszcze złożoność emergentna, która może być najcenniejszą właściwością. Kiedy OpenAI umieściło agenty w prostej grze ukryj-szukaj, agenci rozwinęli sześć odrębnych faz zaawansowanej strategii całkowicie samodzielnie przez setki milionów rund.

Zbudowali schronienia z przenośnych obiektów, używali ramp, aby sforsować umocnienia, i nawet wykorzystywali błędy fizyki, aby przepłynąć skrzynki nad murami. Nic z tego nie zostało zaprogramowane. Wszystko to wynikło z konkurencji w środowisku gry, bez jednej linii kodu, która by im to nakazała.

Tego rodzaju samoczynnie wygenerowana złożoność jest dokładnie tym, czego potrzebuje badanie AI w skali, a gry są jedynymi środowiskami, które produkują ją niezawodnie bez drogiej nadzoru ludzkiego.

Od plansz do Nagród Nobla

Najbardziej oczywistym dowodem na to, że AI wyszkolona w grach przenosi się do świata rzeczywistego, jest system, który otrzymał Nagrodę Nobla, i jest to przykład, do którego wracam, gdy ludzie pytają mnie, dlaczego zbudowałem swoją karierę wokół gier i AI.

DeepMind zaczęło od AlphaGo w 2016 roku, a następnie zbudowało AlphaZero, system, który nauczył się szachów, Go i shogi bez żadnej wiedzy ludzkiej. Architektura AlphaZero stała się podstawą dla AlphaFold, który rozwiązał 50-letni problem składania białek i otrzymał Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii w 2024 roku.

CEO DeepMind, Demis Hassabis, był otwarty w tej kwestii. Powiedział Scientific American, że gry nigdy nie były celem samym w sobie, ale raczej najbardziej efektywnym sposobem rozwijania i testowania technik AI przed zastosowaniem ich w prawdziwych problemach naukowych.

Pamiętam, jak czytałem to i czułem, że ktoś wyraził dokładnie to, co widziałem od wewnątrz rozwoju gier przez lata.

Ta trajektoria powtarza się od tego czasu w całej dziedzinie. Środowiska uczenia wzmocnionego, które OpenAI po raz pierwszy standaryzowało za pomocą Gymnasium, teraz stanowią podstawę badań w dziedzinie robotyki, pojazdów autonomicznych i automatyki przemysłowej.

Struktura gry, składająca się z agenta, środowiska, akcji i nagrody, zaczęła się jako wygodność badawcza i stała się domyślnym frameworkiem dla każdego systemu AI, który musi działać w świecie fizycznym.

Gry jako nowa warstwa symulacji

W grudniu 2025 roku NVIDIA wydało NitroGen, model podstawowy wyszkolony na 40 000 godzinach gry w ponad 1000 tytułach. Model obserwuje publicznie dostępne filmy z gry, wyodrębnia akcje gracza z nakładek kontrolera i uczy się grać bezpośrednio z surowych pikseli.

W grach, które nie były wcześniej spotykane, NitroGen wykazało do 52% poprawy w sukcesie zadania w porównaniu z modelami szkolonymi od podstaw. Ale prawdziwe znaczenie leży w architekturze pod spodem.

NitroGen działa na ramie robotycznej GR00T od NVIDIA, tej samej, której firma używa dla AI fizycznej i transferu symulacji do rzeczywistości w platformie Isaac Sim. Agent gry i robot fabryczny dzielą tę samą podstawową strukturę.

Jim Fan z NVIDIA opisał ten projekt jako próbę zbudowania “GPT dla akcji”, modelu ogólnego, który uczy się działać w dowolnym środowisku.

Jako osoba, która buduje systemy gier, które generują dokładnie rodzaj danych, których te modele potrzebują, trudno mi przecenić, co to oznacza dla branży, w której pracuję.

I to nie jest ograniczone do NVIDIA. Waymo zarejestrowało ponad 20 miliardów symulowanych mil, aby wyszkolić swoje samochody autonomiczne, wszystko w środowiskach stylu silnika gry, które ćwiczą scenariusze zbyt niebezpieczne lub zbyt rzadkie, aby przetestować je na prawdziwych drogach.

Platformy chirurgiczne zbudowane na silnikach gry wykazały dramatyczne poprawy w wydajności szkoleniowej. Urbanisci używają podobnych narzędzi do optymalizacji ruchu na skalę miasta.

Platformy chirurgiczne zbudowane na silnikach gry wykazały dramatyczne poprawy w wydajności szkoleniowej. Urbanisci używają podobnych narzędzi do optymalizacji ruchu na skalę miasta. Silnik gry stał się uniwersalną warstwą symulacji, gdziekolwiek AI musi się uczyć poprzez interakcję ze swoim środowiskiem.

Infrastruktura, o której nikt nie mówi

Kiedy ludzie dyskutują o infrastrukturze AI, mają na myśli centra danych, klastry GPU i obliczenia. W ciągu wszystkich lat, które spędziłem w branży gier, mogę policzyć na jednej ręce, ile razy ktoś w środowisku AI wspomniał o środowiskach gier w tym samym kontekście. To rozdzielenie zostanie szybko zamknięte.

To stanie się jeszcze bardziej oczywiste, gdy tradycyjne zbiory danych się wyczerpią. Branże, które produkują najbogatsze interaktywne dane, nieuchronnie przesuną się do centrum badań AI, a gry, symulacje i światy wirtualne są lepiej przygotowane niż cokolwiek innego, aby wypełnić tę lukę.

Pieniądze już podążają za tym trendem. AI w sektorze gier było warte 4,54 miliarda dolarów w 2025 roku i ma osiągnąć 81 miliardów dolarów do 2035 roku.

Większość studiów gier, z którymi rozmawiam, nadal uważa siebie za firmy rozrywkowe. Ale kiedy twoje systemy generują dokładnie te dane, których potrzebują następne pokolenie modeli AI, jesteś w branży infrastrukturalnej, czy tego chcesz, czy nie.