Modellierung von Spielleitern: Technik trifft Rollenspiele

In Rollenspielen (RPGs) übernimmt ein wichtiger Spieler die Rolle des Spielleiters (SL). Dieser Spieler ist dafür verantwortlich, das Spiel zu leiten, indem er Herausforderungen für die anderen Spieler erstellt und die Ereignisse erzählt. In diesem Artikel schauen wir uns die Herausforderungen an, SLs mithilfe von Technologie zu modellieren, besonders wie Dialogsysteme entwickelt werden können, um ihre Rolle nachzuahmen.

#Die Rolle des Spielleiters

In Tabletop-Rollenspielen (TTRPGs) arbeiten die Spieler zusammen, um eine Geschichte zu bauen, während sie als ihre Charaktere agieren. Der SL gestaltet die Welt, in der das Spiel stattfindet, führt Nicht-Spieler-Charaktere (NSCs) ein und bestimmt die Ergebnisse von Spieleraktionen. Ein zentraler Aspekt von TTRPGs ist, dass es einen SL gibt, der ein einzigartiges Spielerlebnis schafft, wodurch Improvisation und Kreativität essentielle Fähigkeiten sind.

#Herausforderungen bei der Automatisierung des Spielleitens

Ein System zu erstellen, das als SL fungieren kann, ist herausfordernd aufgrund der Komplexität von Dialogen und Kreativität. Viele bestehende Lösungen basieren auf vorgefertigten Szenen, die die Freiheit der Spieler einschränken. Einige Videospiele passen RPGs an, beschränken aber oft die Entscheidungen der Spieler, um in ein vorgegebenes Narrativ zu passen. Das Ziel hier ist, die vielfältigen Fähigkeiten zu modellieren, die ein SL benötigt, während ein gewisses Mass an Erklärung und Kontrolle gewahrt bleibt.

#Bewertung von Spielleiter-Modellen

Um SL-Modelle zu bewerten, ist es wichtig, die Schlüsselqualifikationen zu identifizieren, die sie haben müssen. Wir schlagen drei Kategorien von Tests vor, um zu überprüfen, wie gut verschiedene Systeme als SLs agieren können.

1. Weltenbau: SLs müssen eine zusammenhängende Welt schaffen, die interessante Orte und Herausforderungen bietet. Sie müssen Szenarien entwerfen, die die Spieler fesseln und zur Entwicklung ihrer Charaktere beitragen.

2. Interpretation von Spieleraktionen: Da TTRPGs konversational sind, müssen SLs die gesprochenen oder getippten Eingaben der Spieler interpretieren. Sie müssen bewerten, ob vorgeschlagene Aktionen im fiktiven Kontext sinnvoll sind.

3. Alltagsverständnis: SLs nutzen Alltagswissen, um die Handlungen der Spieler zu beurteilen. Ein Spieler könnte eine Aktion vorschlagen, die in der realen Welt logisch ist, aber im Spielkontext keinen Sinn macht.

4. Spielstandverfolgung: SLs müssen Charaktere, Gegenstände und laufende Ereignisse im Blick behalten. Dazu gehört, den Status von Objekten und Charakteren im Verlauf des Spiels zu kennen.

#Die Bedeutung der Testkategorien

Wir haben Testkategorien erstellt, um Dialogsysteme, die als SLs fungieren sollen, zu bewerten. Diese Kategorien konzentrieren sich auf grundlegende Fähigkeiten und helfen den Evaluatoren, Stärken und Schwächen strukturiert zu bewerten.

#Das GM-P-GM-Muster

Um die Fähigkeit eines SLs zu testen, die Aktionen der Spieler zu beurteilen, haben wir ein einfaches Interaktionsmuster entwickelt:

• Der SL erzählt eine Situation.
• Der Spieler beschreibt seine beabsichtigten Aktionen.
• Der SL validiert die Aktionen und gibt Ergebnisse.

Dieser Test überprüft, ob der SL die Machbarkeit der vorgeschlagenen Aktionen beurteilen und Unstimmigkeiten erklären kann.

#Verfolgung von Gegenständen

SLs müssen Gegenstände sowohl an spezifischen Orten als auch im Inventar der Charaktere verfolgen. Diese Fähigkeit zu testen beinhaltet:

• Fragen, was sich im Inventar eines Charakters befindet.
• Verfolgen von Gegenständen, während die Spieler mit der Spielwelt interagieren.

Wenn der SL konsistent Gegenstandsstandorte aktualisieren und abrufen kann, zeigt das effektives Gegenstandsmanagement.

#Kartengestaltung

Eine fesselnde und kohärente Weltkarte zu erstellen, ist entscheidend für die Erkundung der Spieler. SLs sollten in der Lage sein, zugängliche Orte zu beschreiben und Konsistenz zu wahren, während die Spieler durch die Welt ziehen. Diese Fähigkeit zu testen beinhaltet:

• Den SL bitten, Orte von einem bestimmten Punkt aus aufzulisten.
• Die Spieler zwischen diesen Orten navigieren zu lassen, um die Kohärenz sicherzustellen.

#Testen von Sprachmodellen als SLs

Wir haben mit drei Dialogsystemen experimentiert: ChatGPT, Bard und OpenAssistant. Jedes System wurde anhand der von uns skizzierten Kategorien getestet. Wir haben Unit-Tests sowohl auf Spanisch als auch auf Englisch erstellt, um ihre Fähigkeiten als SLs zu bewerten.

#Ergebnisse der Tests

Nach den Tests stellten wir fest, dass ChatGPT und Bard insgesamt zufriedenstellende Spielerlebnisse bieten konnten, obwohl sie mit Alltagsverständnis Schwierigkeiten hatten. OpenAssistant hingegen produzierte oft irrelevante oder unsinnige Ausgaben.

#Quantitative Ergebnisse

Bei der Überprüfung der Testergebnisse wurde klar, dass alle Systeme unterschiedliche Stärken und Schwächen aufwiesen. Besonders bemerkenswert ist, dass ChatGPT und Bard in der Gegenstandsverfolgung und Kartengestaltung hervorragend abschnitten, während ihre Leistung im Alltagsverständnis mangelhaft war.

#Qualitative Beobachtungen

Unsere Beobachtungen zeigten, dass ChatGPT und Bard zwar ein lebendiges Spielerlebnis schaffen, aber oft stark auf traditionelle Fantasy-Themen setzen, was die Vielfalt der Erzählungen einschränkt. OpenAssistant fehlte die Fähigkeit, ein bedeutungsvolles Spielerlebnis zu bieten.

#Fazit

In unserer Untersuchung des Spielleitens in RPGs haben wir die Schlüsselqualifikationen identifiziert, die notwendig sind für effektives Geschichtenerzählen und Spielmanagement. Durch unsere Testkategorien haben wir die Fähigkeiten verschiedener Dialogsysteme bewertet. Während ChatGPT und Bard vielversprechend sind, gibt es klare Einschränkungen, die angegangen werden müssen. Zukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, diese Modelle zu verbessern, indem vielfältigere Trainingsdaten eingeführt und zusätzliche Fähigkeiten im Spielleiten, wie emotionale Charakterinteraktionen, erkundet werden. Die Ergebnisse dieser Studie dienen als Grundlage für weitere Forschung in diesem wachsenden Bereich.