Wie KI-gestützte Spiele nachweislich fair sein können

Künstliche Intelligenz wird immer schneller zu einem Teil der Spieleentwicklung. Ein Großteil der frühen Aufmerksamkeit galt den sichtbarsten Anwendungen: KI-generierten Dialogen, Figurenzeichnungen, Umgebungs-Assets, Musik, Quests und dynamisch verfassten Geschichten. Diese Tools können Entwicklern dabei helfen, reichhaltigere Welten zu erschaffen und Spielern Erlebnisse zu bieten, die sich nur schwer manuell skripten ließen. Der wichtigere Wandel könnte jedoch eintreten, wenn KI über die Erstellung von Spielinhalten hinausgeht und beginnt, die Spielmechanik selbst zu beeinflussen.
Stellen Sie sich ein KI-System vor, das bestimmt, wie Nicht-Spieler-Charaktere auf Sie reagieren, entscheidet, welche Ereignisse in Ihrer Welt auftreten, den Schwierigkeitsgrad eines Spiels an Ihr Verhalten anpasst, auf Grundlage Ihrer Aktionen Belohnungen generiert, autonome Agenten verwaltet oder die Entwicklung einer simulierten Welt im Laufe der Zeit beeinflusst. In diesen Fällen erstellt KI nicht mehr einfach nur etwas, das der Spieler betrachten kann. Sie ist an den Systemen beteiligt, die bestimmen, was dem Spieler widerfährt. Dadurch entsteht ein grundlegend anderes Vertrauensproblem.
Wenn ein Spiel hauptsächlich durch feste Regeln bestimmt wird, können Spieler oft intuitiv verstehen, wie das System funktioniert. Sie kennen vielleicht nicht jede Codezeile, wissen aber, dass dem Spielerlebnis Regeln zugrunde liegen. Je stärker KI an der Bestimmung von Ergebnissen beteiligt ist, desto schwerer können diese Regeln zu erkennen sein. Entscheidungen werden möglicherweise dynamisch generiert und von Modellen beeinflusst, deren interne Schlussfolgerungen nicht unmittelbar nachvollziehbar sind.
KI bewegt sich von Spielinhalten hin zur Spiellogik
Generative KI hielt vor allem über die Erstellung von Inhalten Einzug in die Spielebranche. Entwickler konnten Modelle nutzen, um Konzeptzeichnungen, Dialoge, Hintergrundgeschichten von Charakteren, Umgebungsobjekte oder Varianten bestehender Inhalte zu generieren. Diese Anwendungsfälle sind leistungsstark, setzen aber im Allgemeinen auf den zugrunde liegenden Systemen eines Spiels auf. KI-native Spiele können noch viel weiter gehen.
Ein hinreichend dynamisches Spiel könnte es der KI ermöglichen, die Aktionen der Spieler zu interpretieren und zu entscheiden, wie die Welt darauf reagiert. Anstatt eine von fünf vorgegebenen Reaktionen eines NPC auszuwählen, könnte ein Modell eine Antwort auf Grundlage der Vorgeschichte und Persönlichkeit des Charakters, früherer Interaktionen, der aktuellen Weltbedingungen und des Verhaltens des Spielers erstellen. In simulierten Welten könnte KI möglicherweise ganze Ereignisketten beeinflussen. Charaktere könnten eigenständig Entscheidungen treffen. Wirtschaftssysteme könnten sich entwickeln. Bündnisse könnten entstehen. Geschichten könnten Wendungen nehmen, die weder der Spieler noch der Entwickler ausdrücklich geplant hat.
Das ist ein Teil dessen, was KI-Spiele so interessant macht. Das Spielerlebnis kann sich weniger anfühlen wie das Durchlaufen eines Baums vorgegebener Möglichkeiten und mehr wie die Interaktion mit einem System, das fortlaufend neue Möglichkeiten erschaffen kann.
Doch größere Flexibilität bedeutet auch größere Undurchsichtigkeit. Je stärker KI die Spiellogik beeinflusst, desto weniger genügt es zu sagen, das System habe die Entscheidung getroffen. Spieler möchten möglicherweise irgendwann wissen, warum sie dem System überhaupt vertrauen sollten.
Das Blackbox-Problem bei KI-gestützten Spielen
Auch traditionelle Spiele enthalten bereits Blackboxes. Spieler überprüfen selten den Quellcode eines Spiels, um sicherzustellen, dass jede Spielmechanik genau wie angekündigt funktioniert. Bei den meisten Web2-Spielen liegt das Vertrauen in erster Linie beim Entwickler. Spieler gehen davon aus, dass Wahrscheinlichkeiten, Matchmaking-Systeme, Belohnungsmechaniken und Backend-Berechnungen fair umgesetzt werden, weil der Spielebetreiber dies versichert. Dieses Modell funktioniert recht gut, wenn das Vertrauen in den Entwickler Teil der Beziehung ist.
Web3 ging von einer anderen Prämisse aus: Wichtige digitale Ergebnisse sollten nicht immer erfordern, dass Nutzer einem zentralisierten Vermittler blind vertrauen. Smart Contracts ermöglichten es, bestimmte Regeln transparent on-chain auszuführen, sodass Nutzer unabhängig überprüfen können, wie Vermögenswerte bewegt und vordefinierte Bedingungen durchgesetzt werden.
Zufälligkeit wurde schnell zu einem der deutlichsten Beispiele dafür, warum das wichtig ist. Erzeugt ein Spieleentwickler auf einem zentralisierten Server im Geheimen eine Zufallszahl, haben Spieler keine unabhängige Möglichkeit festzustellen, ob das Ergebnis tatsächlich zufällig war, gezielt neu ausgelost oder manipuliert wurde. Besonders wichtig wird das, wenn Zufallszahlen über wertvolle Belohnungen, seltene Eigenschaften, Wettbewerbsergebnisse oder andere Ergebnisse mit hohem Einsatz entscheiden.
ARPA hat Randcast entwickelt, um genau dieses Problem zu lösen. Randcast wird vom ARPA Network betrieben und stellt über eine Gruppe von Nodes, die gemeinsam BLS-Schwellenwertsignaturen erzeugen, on-chain verifizierbare Zufallszahlen bereit. Diese Signaturen dienen als Seed für Zufallszahlen, die on-chain verifiziert werden können. Spieler müssen also nicht einer einzelnen Partei vertrauen, die Zahl im Geheimen zu erzeugen. KI bringt eine verwandte, aber deutlich umfassendere Blackbox mit sich.
Wie könnte Vertrauensinfrastruktur für KI-native Spiele aussehen?
Die Zukunft vertrauenswürdiger KI-Spiele wird wahrscheinlich nicht darin bestehen, ein vollständiges KI-Modell on-chain zu speichern oder für jede Dialogzeile einen Nachweis zu erzeugen. Stattdessen kann die Verifizierung gezielt eingesetzt werden. Verschiedene Ebenen eines Spiels können unterschiedliche Vertrauensniveaus erfordern.
Generative Inhalte mit geringem Einsatz können flexibel und größtenteils off-chain bleiben. Andere Systeme könnten stärkere Garantien verdienen. Zufallsziehungen, die über seltene Gegenstände entscheiden, könnten einen verifizierbaren RNG nutzen. KI-Entscheidungen, die knappe Belohnungen zuteilen, könnten verifizierbare Berechnungen einsetzen. Bei dauerhaft aktiven autonomen Agenten, die digitale Vermögenswerte verwalten, könnten Nachweise erforderlich sein, dass bestimmte Regeln eingehalten wurden.
Das deutet darauf hin, dass die Infrastruktur KI-nativer Spiele modular aufgebaut sein könnte. Eine Ebene stellt Zufallszahlen bereit. Eine andere führt KI-Inferenzen aus. Eine weitere verifiziert Berechnungen. Eine andere wickelt Eigentums- und wirtschaftliche Ergebnisse on-chain ab. Anstatt alle Teile des Spielerlebnisses demselben Vertrauensmodell zu unterwerfen, können Entwickler festlegen, für welche Systeme kryptografische Garantien erforderlich sind und welche konventionell bleiben können.
Eine solche Architektur könnte bewahren, was KI attraktiv macht – Geschwindigkeit, Flexibilität, Kreativität und dynamisches Verhalten – und zugleich stärkere Garantien dort bieten, wo Fairness und Werte tatsächlich auf dem Spiel stehen.
Archive of Fate: Heute ein Puzzleteil
Hier bietet Archive of Fate ein frühes und anschauliches Beispiel. Archive of Fate ist ARPAs KI-gestütztes Schicksalssimulationsspiel. Spieler betreten eine zufällige Welt, wählen Talente und erleben ein Leben, das durch eine Kombination aus Spielerentscheidungen, KI-generiertem Storytelling und der von Randcast bereitgestellten verifizierbaren Zufälligkeit geprägt wird.
Das Spiel ist interessant, weil es mehrere dieser Ideen in einem leicht verständlichen Spielerlebnis zusammenführt. Die Entscheidungen des Spielers sind wichtig, aber er kontrolliert nicht alles, was geschieht. KI hilft dabei, Ereignisse und Entscheidungen in eine Erzählung zu verwandeln. Zufälligkeit bringt Umstände ins Spiel, die der Spieler nicht selbst gewählt hat.
Diese Zufälligkeit soll auch keine unsichtbare Backend-Mechanik sein, die ausschließlich vom Spielebetreiber kontrolliert wird. Randcast stellt eine verifizierbare Quelle der Ungewissheit bereit und zeigt, wie kryptografische Infrastruktur Teil eines KI-generierten Erlebnisses werden kann, ohne unbedingt selbst im Mittelpunkt des Erlebnisses zu stehen.
Archive of Fate bedeutet nicht, dass jeder KI-generierte Satz oder jede narrative Entscheidung im Spiel kryptografisch verifiziert wird. Verifizierbare Zufälligkeit löst ein spezifisches Vertrauensproblem: Die Ungewissheit, die das Spielerlebnis prägt, kann aus einer Infrastruktur stammen, die auf unabhängige Verifizierbarkeit ausgelegt ist, statt aus einem privat kontrollierten RNG.
Fairness in KI-nativen Welten
KI könnte Spiele unvorhersehbarer, persönlicher und dynamischer machen als alles bisher Dagewesene. Doch Unvorhersehbarkeit schafft ein Paradoxon. Spieler möchten vom Spiel überrascht werden. Sie möchten nicht vermuten müssen, dass das Spiel heimlich die Regeln geändert hat.
Ein Spiel kann undurchsichtig genug bleiben, um geheimnisvoll zu wirken, und dennoch Garantien für die entscheidenden Systeme bieten. Spieler müssen nicht wissen, was als Nächstes geschieht, erwarten aber möglicherweise zunehmend die Gewissheit, dass das Geschehen nach den vereinbarten Regeln zustande gekommen ist. Verifizierbare Zufälligkeit bietet uns heute eine Möglichkeit, dieses Modell umzusetzen. Verifizierbare Berechnungen und verifizierbare KI weisen auf mögliche nächste Schritte hin.
Archive of Fate liegt an der Schnittstelle dieser Ideen. Das Spiel verbindet KI-gestütztes Storytelling, menschliche Entscheidungen und die von Randcast bereitgestellte verifizierbare Zufälligkeit, um zu erkunden, was geschieht, wenn weder der Spieler noch die Maschine das Ergebnis vollständig kontrolliert. Für ARPA ist es zugleich mehr als das: eine praktische Demonstration, wie kryptografische Vertrauensinfrastruktur Spielerlebnisse unterstützen kann, die kreativ statt rein technisch wirken.
Über ARPA
ARPA Network (ARPA) ist ein dezentrales, sicheres Berechnungsnetzwerk, das Fairness, Sicherheit und Datenschutz von Blockchains verbessern soll. Das ARPA-Netzwerk für BLS-Schwellenwertsignaturen dient als Infrastruktur für einen verifizierbaren Zufallszahlengenerator (RNG), sichere Wallets, Cross-Chain-Brücken und dezentrale Verwahrung über mehrere Blockchains hinweg.
ARPA war früher als ARPA Chain bekannt, ein 2018 gegründetes, datenschutzfreundliches Multi-Party-Computation-Netzwerk (MPC). Das ARPA-Mainnet hat in den vergangenen Jahren mehr als 224.000 Berechnungsaufgaben abgeschlossen. Unsere Erfahrung mit MPC und anderen kryptografischen Verfahren legte den Grundstein für unser innovatives Systemdesign für BLS-Schwellenwertsignaturen (TSS-BLS) und führte zum heutigen ARPA Network.
Randcast, ein verifizierbarer Zufallszahlengenerator (RNG), ist die erste Anwendung, die ARPA als Infrastruktur nutzt. Randcast bietet eine kryptografisch generierte Zufallsquelle, die im Vergleich zu anderen Lösungen eine höhere Sicherheit und geringere Kosten bietet. Metaversen, Spiele, Lotterien, das Minting und Whitelisting von NFTs, die Schlüsselgenerierung sowie die Verteilung von Aufgaben an Blockchain-Validatoren können von der manipulationssicheren Zufälligkeit von Randcast profitieren.
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