Сооснователи игрового акселератора Narwhal Дмитрий Филатов и Григорий Бортник попробовали разобраться, насколько эффективно искусственный интеллект помогает делать игры. Для этого они провели эксперимент — отправили ИИ сперва самому разрабатывать веб-игру про продюсера инди-студии The Last Game Producer, а затем играть в нее.
The Last Game Producer
- Как рассказывают Филатов и Бортник, первая попытка создать The Last Game Producer обернулась провалом. Они надеялись, что для игры хватит одного очень детального промта, но гипотеза не подтвердилась. Хотя разработчики постарались подробно описать в оригинальном промте референсы, механики и многие другие аспекты желаемого тайтла, в нем все равно остались «сотни мелких гейм-дизайнерских развилок», в которых ИИ начал сам придумывать решения, — зачастую неудачные и попросту скучные. Кроме того, вносить изменения в проект при таком подходе оказалось слишком сложно. Сам по себе сгенерированный билд получился рабочим, тем не менее сооснователи Narwhal отказались от него и запустили разработку заново.
- Во время второй попытки в Narwhal прибегли к классическому подходу разработки игр с прототипированием и итерациями.
- По словам разработчиков, на конечный результат сильно повлиял их уровень экспертизы в тех или иных областях. Например, ИИ хорошо справился с программированием и локализацией The Last Game Producer, поскольку Филатов и Бортник понимали, что именно надо требовать от нейросети. А вот с саунд-дизайном возникли сложности, так как в нем экспериментаторы не очень разбираются.
- Также проблемы были при состыковке текста и визуала: однажды ИИ забыл нарисовать кактус на рабочем столе героя The Last Game Producer, хотя тот упоминался в сценарии. Кроме того, сооснователям Narwhal не получилось скрыть использование ИИ в графике. Несмотря на применение разных моделей и сложную постобработку, все тестировщики смогли распознать сгенерированные изображения.
- В какой-то момент Филатову и Бортнику пришлось завести для ИИ-агентов, использовавшихся в разработке The Last Game Producer, общий таск-трекер в GitHub Issues. Также они переложили рутинную вычитку кода на автотесты и скрипт-линтеры, но смысловую проверку оставили за собой. Это позволило ускорить процессы.
- В общей сложности на создание The Last Game Producer ушло около четырех месяцев работы по вечерам. По оценке Филатова и Бортника, без ИИ одному разработчику на это же потребовался бы год.
- За время эксперимента было сделано 128 релизов и 787 коммитов. В финальном проекте осталось 28 тысяч строк JS/CSS и данных, хотя суммарно ИИ написал более 1,22 млн строк. Объем разработки сооснователи Narwhal обозначили в 1,5-2 млрд токенов, а стоимость оценили в диапазоне от 2,3-3 тысяч долларов до 7-9 тысяч долларов в зависимости от тарифов модели Opus 5.5.
- После того, как The Last Game Producer была готова, разработчики запустили в игру три нейросети и позволили им примерить на себя роль главного героя — инди-продюсера. Все ИИ в итоге придерживались разных стратегий. В частности, Claude Sonnet 5.5 делала ставку на максимальную прибыль и давила на разработчиков ради потенциальных хитов, благодаря чему добилась более высокого результата, чем в среднем игроки-люди. В свою очередь, GPT-5.6 Terra осторожничала и выбирала безопасные контракты, а Gemini 3.8 Flash берегла команду и продукт.
По итогам эксперимента сооснователи Narwhal пришли к выводу, что ИИ пока все же не может полностью заменить специалистов, пусть и ускоряет разработку игр. Хотя нейросети неплохо справляются с выполнением отдельных задач, качество результата по-прежнему зависит от человеческой экспертизы.