De wereld van game development staat nooit stil, maar wat gebeurt er als je een groep Innovative Development studenten de uitdaging geeft om een game te bouwen met zoveel mogelijk behulp van Generatieve AI? De studenten gingen voor het GameLab de uitdaging aan met hun project FlipSide.
Wat is FlipSide?
In FlipSide speel je een miner (mijnwerker) die de dieptes van de mijn verkent. Er zit een interessante game mechanic in, want er zijn twee dimensies in de mijn. Een heden en een verleden. Je kunt deze dimensies verwisselen wanneer je wilt om zo de levels doorkomen.
Het spel heeft cutscenes, muziek en uitdagende controls. Linksboven in het scherm verschijnt een timer, dus je kunt proberen het spel te speedrunnen. Tip: wanneer je snel genoeg bent, verschijnt er een extra beloning.
Speel FlipSide in de browser (geen download nodig)
Het is een indrukwekkend proof-of-concept geworden, dat laat zien hoe ver de technologie al is, maar ook waar de menselijke hand op dit moment nog onmisbaar blijft.
Een Indrukwekkende Eerste Stap
FlipSide functioneert technisch uitstekend en de kernmechanics staan als een huis. Wanneer je de game speelt, valt direct de 64-bit stijl op. Van de “miner” die door de grotten navigeert tot de imposante golems: de sfeer is sterk neergezet. Toch is het juist die visuele pracht waar de belangrijkste lessen zijn geleerd over de huidige staat van AI.
Wat ging er verrassend soepel?
De studenten merkten dat AI een enorme versnelling kan bieden, mits je het op de juiste plekken inzet:
- Complexe Code: Het genereren en debuggen van complexe codelogica bleek met AI relatief eenvoudig en efficiënt.
- Basis Karakter-animaties: Zodra er een goed basisontwerp voor een karakter was, konden bewegingen zoals ‘idle’ of ‘jump’ redelijk goed gegenereerd worden via specifieke animatie-prompts.
- Gespecialiseerde Tools: Het team ontdekte dat algemene modellen (zoals de standaard ChatGPT of Gemini) minder geschikt zijn voor game-assets. Het gebruik van gespecialiseerde tools zoals Pixellab was essentieel om de benodigde pixel-consistentie te bereiken.
De Uitdagingen: Waar wringt de schoen?
Ondanks de snelheid, liep het team tegen duidelijke technische bottlenecks aan die laten zien dat een “volledig door AI gemaakte game” nog een utopie is.
- Inconsistentie in Stijl: AI heeft moeite met visuele samenhang. Zo werd een golem tijdens een aanvals-animatie plotseling veel groener dan in zijn normale staat, waardoor het leek alsof zijn outfit veranderde.
- Het “YouTube-probleem” in Video: Bij het maken van cutscenes met video-modellen doken er constant HUD-elementen (zoals health bars) op in de video. De oorzaak? De AI is getraind op enorme hoeveelheden gameplay-video’s van platforms zoals YouTube, waar deze interface-elementen bijna altijd in beeld zijn.
- Design Logica: Terwijl code logisch is, is game design vaak abstract. Voor zaken als level design en de esthetische samenhang van de hele spelwereld schiet de technologie momenteel nog tekort.
De Conclusie: handige assistent, geen vervanger
De belangrijkste les van FlipSide is dat AI op dit moment dient als een hoogwaardig startpunt. Het versnelt de backend en het maken van basis-assets enorm, maar de artistieke en logische samenhang vereist nog steeds een sterke regie van de developer. Zonder menselijke interventie en handmatige nabewerking blijft het resultaat vaak een verzameling losse onderdelen in plaats van één vloeiend geheel.
Desgevraagd geven de studenten ook aan dat ondanks dat er veel AI is toegepast, ze dit wel hun ‘eigen werk’ noemen. Omdat zij nadrukkelijk aan de knoppen hebben gezeten, soms met een prompt en soms met een handmatige aanpassing.
Benieuwd naar het resultaat van dit experiment? Je kunt de game van deze studenten zelf uitproberen via flipside.gamelab.tech.
Zou jij AI toepassen bij het bouwen van een game, of hou je het liever bij handwerk?