Homo ludens: почему киберспорт может стать альтернативой работе
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 офлайн-режиме, потому что быстрый интернет был тогда 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 в 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 преодолении $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, то 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.