Пока идут споры, лишит ли людей работы искусственный интеллект или нет, киберспорт предлагает третий путь, нечто среднее между сюжетом фантастического фильма и учебником истории — новую экономическую модель, где оставшиеся без работы низкоквалифицированные специалисты, которых заменят роботы, будут обучать искусственный интеллект на базе компьютерных игр.
Сейчас интерес к теме подогревают недавние соревнования по игре Dota 2 между ИИ Илона Маска и «органическими» игроками, но симбиоз игр и искусственного интеллекта начался гораздо раньше.
Детство «Скайнета»
Большая часть современной молодежи впервые столкнулась с ИИ не в вузах или на бизнес-конференциях по ИИ, а гораздо раньше, когда начали играть в компьютерные игры. К примеру, «боты» вошли в наш лексикон задолго до Telegram — многие геймеры познакомились с ними еще в Counter Strikе (игра вышла в 2000 году), когда использовали ботов для замены реальных сетевых противников в оффлайн-режиме, потому что быстрый интернет тогда был далеко не везде. Именно такие игры заложили фундамент для прикладного восприятия ИИ и замещения людей машинами.
С тех пор отношение к играм серьезно поменялось: если сначала они были уделом школьников и относительно небольших групп любителей, то на сегодняшний день согласно исследованиям Newzoo в мире уже более 2,2 млрд активных геймеров, из которых около 1 млрд человек тратят на это реальные деньги. Для сравнения: по данным World Bank в принципе зарабатывают деньги (рабочее население) 3,5 млрд людей во всем мире.
В борьбе с ИИ за рабочие места
Сегодня прикладной ИИ вышел далеко за пределы мира гейминга, но вехи его развития по-прежнему отмечают с помощью побед в играх вроде шахмат (IBM Deep Blue, 1997), го (Google DeepMind, 2005) и Dota 2 (Open AI, 2017). Постепенно люди начали серьезно задумываться, что со временем могут проиграть ИИ не только очередные игровые сражения, но и войну за настоящие рабочие места.
По прогнозам McKinsey к 2055 году 50% сегодняшних рабочих активностей будет автоматизировано. Несмотря на появление новых рабочих мест, их вряд ли хватит на растущее население, которое к тому моменту, вероятно, превысит 10 млрд человек. Более того, в результате внедрения машинного обучения и автоматизации может возникнуть категория людей, которые станут не просто безработными, но в принципе «неработоспособными» — в мире не останется рабочих активностей, которые они смогли бы научиться выполнять лучше роботов.
Автоматизация распространяется неравномерно, и если в развивающихся странах еще долго не будет замещения «простых» профессий машинами, то развитых странах может сложиться модель, похожая на древнеримское общество. В ней меньшинство продолжит заниматься неподвластными ИИ задачами вроде науки, искусства и политики («патриции»), основой экономики станут бесправные машины (в Риме эту роль играли рабы), а оставшееся большинство будет в основном потреблять «хлеб и зрелища» вместо регулярной работы.
Если на роль «хлеба», не связанного с работой, претендует концепция базового безусловного дохода, то со «зрелищами» все сложнее. В мире без работы человек лишается целенаправленной активности, и тогда у него наступает экзистенциальный кризис. Одно из уже предложенных решений — это игры, включающие в себя состязательный элемент (competitive games). Если у человека нет работы, то они могут увлечь его на целые дни без ощущения потери времени, как в фильме Стивена Спилберга «Первому игроку приготовиться» — вот оно, «зрелище» XXI века!
Польза для бизнеса
Параллельное развитие игр и искусственного интеллекта стремительно меняет рынки, создает новые бизнес-ниши. Как на этом планируют заработать крупные корпорации и венчурные инвесторы?
Среди технологических гигантов такое видение лучше всего сочетается со стратегией Amazon. Как лидер по поставкам «хлеба» он занимает 28% от объема американского e-commerce и активно идет в сферу «зрелищ», стартовав в 2006—2010 годах с дистрибуции (Amazon Video) и производства классического медиаконтента (Amazon Studios), а также поглощений в это сфере.
Когда в 2014 году потенциал игр как массовых иммерсивных «зрелищ» стал очевидным, Amazon начал активно покупать стартапы для новой экосистемы: разработчика Double Helix Games (теперь — Amazon Game Studios, 2014), стриминг-сервис Twitch (куплен за $970 млн, 2014), esports-агентство GoodGame (2014), портал Сurse (2016) и серверную платформу GameSparks (2017). Уже сейчас можно разработать игру, разместить ее в облаке, монетизировать и транслировать, не выходя за пределы инфраструктуры Amazon.
Серьезную конкуренцию планам Amazon пока может составить только корпорация Microsoft, вошедшая в игровую индустрию еще в 2001 году со своей приставкой Xbox и имеющая собственную облачную платформу Azure. За последние годы она приобрела разработчика легендарной игры Minecraft ($2.5 млрд, 2014), игровой движок Havok (2015), стриминг-сервис Beam (2016), 3D-технологию для игр Simplygon (2017) и серверную платформу Playfab (конкурент GameSparks, 2018). На звонках с инвесторами CEO Microsoft Сатья Наделла продолжает фокусироваться на захвате $100+ млрд игрового рынка.
На этот растущий рынок и киберспорт, в частности, за технологическими гигантами идут традиционные венчурные инвесторы и локальные корпорации. Россия здесь не исключение: с начала 2018 года Mail.ru Group купила esports-холдинг ESforce за $150 млн, МТС — киберспортивный клуб Gambit Esports за 313 млн рублей, а многие фонды с российскими корнями проинвестировали esports-стартапы.
В отличие от традиционного спорта онлайн-игры детально собирают все данные о действиях игроков, что открывает новые полезные применения на базе анализа с помощью машинного обучения. Поэтому одной из самых горячих ниш в киберспорте стали аналитические и образовательные приложения: на них обратили внимание как серийные предприниматели, так и венчурные инвесторы.
Пионером ниши в 2016 году стал немецкий стартап Dojo Madness, созданный ветераном индустрии Янсом Хилгерсом и применяющий аналитику больших данных для обучения игроков. С тех пор у него появилось много конкурентов: венчурный фонд Almaz Capital инвестировал сервис для игроков Mobalytics, в 2018 году Runa Capital вместе c Sistema VC и французским Ventech вложились в Gosu.ai, основанный Алисой Чумаченко, а фонды Buran Venture Capital и ru-Net — в Learn2Play, основный Максимом Древалем.
Другой быстрорастущей нишей для венчурных инвестиций, построенной на анализе esports-данных, является рынок ставок. С одной стороны, часто объем беттинга на спортивную дисциплину превышает сам рынок этой дисциплины (например, в 2016 году NFL сгенерировала рынок в $13 млрд при объеме ставок около $50 млрд), поэтому потенциальный объем esports-ставок можно оценить не ниже чем объем рынка киберспорта — $695 млн в 2017 году (+41% за год). С другой стороны, если самый популярный спорт в мире, футбол, при 3,5 млрд зрителей привлекает ставок на $500−700 млрд в год, почему бы киберспорту с 385 млн нынешних зрителей не привлечь хотя бы $50 млрд в будущем?
Приток инвестиционных денег в подобные ниши позволит применить алгоритмы машинного обучения на новых огромных массивах данных, быстро получить обратную связь, и следовательно, направления для дальнейшего совершенствования ИИ. Эти знания об ИИ помогут автоматизировать другие сектора экономики, и тем самым, со временем увеличить число геймеров. И тогда круг замкнется.
Это тоже интересно:
