IA como Co-Mestre em Dungeons and Dragons

O papel de um Mestre de Masmorras (DM) em Dungeons and Dragons (D&D) envolve muitas tarefas ao mesmo tempo. O DM precisa entender o cenário do jogo, criar cenas para os jogadores e reagir às ações deles. Isso pode ser difícil, especialmente para os novatos, já que exige muito esforço mental e pode ser cansativo.

Modelos de Linguagem Grande (LLMs) como GPT-3 e ChatGPT mostraram que conseguem criar textos naturais que fazem sentido. Este artigo analisa como os DMs podem usar LLMs no D&D e em outros jogos de tabuleiro. Apresentamos um sistema que utiliza LLMs para ajudar os DMs com informações e ideias específicas para o jogo deles. Este sistema fornece informações em uma linguagem simples e ajuda os DMs a brainstormar sem perder o foco no jogo.

Ao usar esse sistema, os DMs acharam que ele gerou textos claros que podiam compartilhar com os jogadores e ideias que podiam desenvolver enquanto mantinham sua própria criatividade. Vemos isso como um passo em direção a ferramentas que podem ajudar os DMs no momento, facilitando e tornando mais divertido o papel deles.

Dungeons and Dragons é um jogo de narrativa colaborativa onde os jogadores assumem personagens e exploram um mundo criado pelo DM. O DM gerencia todos os personagens que os jogadores não controlam, além da história principal do jogo.

Quando os DMs precisam criar Encontros aleatoriamente, podem recorrer aos LLMs para ajudar a gerar esse encontro e entender os monstros envolvidos. O sistema pode fornecer informações concisas sobre monstros e brainstormar ideias para uma boa história.

Dungeons and Dragons apresenta desafios únicos para sistemas de IA. O jogo é jogado por um longo período, muitas vezes meses ou anos, com DMs e jogadores trabalhando juntos para construir uma narrativa. À medida que jogam, os jogadores desenvolvem mais do mundo e criam suas próprias regras de interação. Cada jogador precisa lembrar do conhecimento e decisões de seu personagem, o que aumenta a complexidade do jogo.

Ferramentas de IA podem ajudar os DMs a se concentrarem nas partes mais exigentes de seu papel, como criar diálogos para personagens não jogáveis (NPCs) ou ajustar a história planejada. Uma ferramenta de IA poderia ajudar novos DMs a começarem mais facilmente, tornando-se valiosa para a comunidade do D&D.

Um co-DM de IA eficaz deve fornecer uma saída em linguagem natural útil que possa inspirar o DM enquanto também considera o contexto de fundo e as regras do jogo. LLMs, como GPT-3 e ChatGPT, mostraram potencial na criação de textos coesos. Alguns até se concentraram especificamente em diálogos e histórias de D&D, refinando os modelos com informações estruturadas do jogo.

Em nosso estudo, criamos uma ferramenta que aprimora o gameplay dos DMs. Nossos métodos incluíram:

1. Entrevistas com DMs para aprender como entendem as informações do jogo e descobrir o que precisam de assistentes de IA.
2. Uma configuração de gameplay que nos permitiu observar muitos jogadores, com 71 participantes no total.
3. Uma série de três interfaces impulsionadas por LLMs para apoiar os DMs durante o jogo, que estudamos ao longo de quatro meses.

Descobrimos que os modelos de linguagem podem atuar como co-DMs; eles não são jogadores como os humanos, mas podem ajudar a guiar o DM. Compartilhamos percepções sobre como os jogadores querem usar essas ferramentas e apresentamos soluções comprovadas que poderiam se aplicar a outros jogos de tabuleiro.

#Dungeons and Dragons na Era COVID

Dungeons and Dragons é tradicionalmente jogado pessoalmente. Os jogadores usam folhas de personagem físicas e estatísticas de monstros de livros que contêm muitos detalhes pré-escritos. Os DMs têm a liberdade de criar seus próprios mundos ou usar mundos escritos profissionalmente, que descrevem aventuras incluindo cenários, NPCs, desafios e lore. Trabalhos anteriores analisaram como apresentar informações de forma mais clara para os DMs, como usar fluxogramas gerados por computador ou sistemas de recomendação.

Desde a pandemia de COVID-19, muitos grupos mudaram para jogar D&D online. Em vez de usar materiais físicos, muitos agora jogam através de ferramentas virtuais. Os DMs usam plataformas como Discord para comunicação, mesas virtuais para simulação de mapas e rastreadores de estado do jogo para gerenciar estatísticas dos personagens. Para inspiração, os DMs também usam recursos online que fornecem textos, efeitos sonoros e opções pré-escritas para encontros específicos.

#Modelos de Linguagem Grande e D&D

Modelos de linguagem grande (LLMs) são um novo desenvolvimento em Processamento de Linguagem Natural com a capacidade de compreender a entrada do usuário e responder em linguagem natural. Eles são baseados em uma arquitetura neural chamada Transformers e podem aprender tarefas específicas do usuário sem treinamento extra.

Alguns estudos examinaram o uso de modelos neurais anteriores para D&D, mas os LLMs despertaram um novo interesse nessa área. Um estudo enquadrou D&D como um desafio de diálogo, avaliando se os LLMs podem prever respostas dos jogadores com base em conversas anteriores e descobriram que entender o contexto local do jogo é fundamental para gerar narrativas relevantes. Outro estudo usou LLMs para criar novo material de jogo consistente com o estilo de D&D.

Em nosso trabalho, expandimos essas ideias através de entrevistas com DMs para entender como eles querem usar a IA. Projetamos um sistema que permite aos DMs integrar LLMs em seu gameplay de forma eficaz. Através de um estudo em larga escala, examinamos como os jogadores interagem com esses modelos.

#Motivação de Design

Para entender os desafios que os DMs enfrentam ao procurar informações durante o jogo, realizamos entrevistas e workshops com sete DMs com experiências e formações variadas. Os participantes tinham entre 1 a 39 anos de experiência em D&D. Perguntamos como eles improvisam encontros gerados na hora.

A partir dessas discussões, identificamos várias maneiras que a IA poderia ajudar os DMs:

1. Os DMs queriam a capacidade de usar um modelo de linguagem para gerar o primeiro rascunho de um encontro, que poderiam então editar ou desenvolver.
2. Muitos DMs se sentiram sobrecarregados gerenciando tanto a narrativa do jogo quanto as estatísticas dos monstros, expressando o desejo de um sistema que ajudasse com decisões estratégicas.
3. Os participantes destacaram a importância de entender as características dos monstros para criar encontros envolventes.

Um número significativo de DMs preferiu um sistema de co-DM para apresentar informações em linguagem simples, em vez da prosa complexa encontrada nos manuais do jogo. O estilo das publicações de D&D muitas vezes apresenta descrições elaboradas cheias de linguagem figurativa, tornando fácil para os DMs se sentirem sobrecarregados.

#Interfaces Desenvolvidas

Criamos três interfaces para ajudar os DMs de maneiras que acharam úteis:

1. Compreensão do Encontro: Um método para os DMs gerarem uma configuração concisa para encontros usando GPT-3.
2. Brainstorming Focado: Uma interface de conversa que permite aos DMs fazer perguntas e refinar resumos de encontros usando ChatGPT.
3. Base de Chat de Domínio Aberto: Uma interface de chat geral onde os usuários podiam interagir com uma IA sem foco em encontros.

Nossa abordagem difere de escritores de IA anteriores porque o conteúdo gerado pela IA não é mostrado diretamente aos jogadores. Em vez disso, apoia os DMs que têm a palavra final sobre o que é apresentado.

#Compreensão do Encontro

Essa interface permite que os DMs usem um modelo de linguagem para resumir estatísticas de monstros e lore. Apresentamos os detalhes do encontro ao GPT-3 e pedimos que resumisse tudo de uma maneira que ajudasse o DM sem mencionar estatísticas do jogo.

Inicialmente, o modelo precisava resumir informações separadamente para monstros e cenários, o que às vezes resultava em saídas que focavam demais em dados numéricos. No entanto, após refinarmos nossa abordagem, pedimos ao modelo para fornecer mais contexto e detalhes temáticos, resultando em melhores saídas.

#Brainstorming Focado

Essa interface permite que os DMs entrem em um tópico de discussão para brainstormar em torno de um encontro específico. Os DMs podem fazer perguntas diretas e refinar ideias a partir de seus resumos existentes. Essa interação ajuda os DMs a obter detalhes específicos sem se repetir.

#Base de Chat de Domínio Aberto

Uma interface de chat pública existe para os usuários interagirem abertamente com a IA e explorarem ideias. Enquanto esse chat está disponível a qualquer momento sem um contexto específico de encontro, permitiu que os jogadores se envolvessem com a IA de uma maneira mais descontraída, focando na criatividade e geração de ideias.

#Configuração Experimental

Para ver como os DMs adotariam essa nova tecnologia, configuramos um jogo especial de "play-by-post living world" no Discord, convidando 71 jogadores e DMs para participar. Essa configuração nos permitiu monitorar várias sessões de jogo ao mesmo tempo, nos dando insights sobre as interações dos DMs com as ferramentas impulsionadas por LLM.

O modo principal de jogo era um sistema de encontros aleatórios, onde os jogadores exploram o mundo enquanto os DMs recebem um conjunto de monstros aleatórios para usar em sua história.

#Resultados e Discussão

Ao examinarmos como os DMs integraram as interfaces em seu gameplay, identificamos vários sucessos e desafios.

#Compreensão do Encontro

Os DMs interagiram com o modelo de sumarização em 37 encontros, considerando-o útil em muitos casos. Eles apreciaram como ele destilava informações complexas, mas notaram que às vezes ele não atendia totalmente, focando mais em estatísticas do jogo do que em fornecer um contexto envolvente para o encontro.

Conforme melhoramos os prompts para ajudar o modelo a gerar uma compreensão mais ampla dos monstros e seu comportamento, vimos uma maior satisfação dos usuários. Os DMs frequentemente achavam essas informações úteis ao descrever encontros ou interações.

#Brainstorming Focado

Os DMs usaram frequentemente essa interface, envolvendo-se em uma variedade de discussões relacionadas aos seus encontros. Eles muitas vezes pediam descrições de alto nível ou detalhes específicos, e a natureza conversacional da interface permitiu que explorassem ideias em profundidade.

Alguns DMs descobriram que o modelo tinha dificuldades com descrições de combate, sugerindo que fornecer mais contexto sobre o combate e o posicionamento no mapa poderia melhorar as saídas. Outros usaram as sugestões diretamente ou as adaptaram para caber em seu estilo narrativo.

#Base de Chat de Domínio Aberto

Os participantes usaram extensivamente a interface de chat aberto, engajando-se em longas conversas e explorando várias ideias criativas. No entanto, a falta de pressão de tempo nesse contexto significava que não era diretamente aplicável para cenários de jogo onde respostas rápidas são necessárias.

#Conclusão

Com o sistema impulsionado por LLM que desenvolvemos, os DMs encontraram um suporte valioso para preparar e conduzir encontros. O estudo mostra:

1. LLMs podem ser parceiros de brainstorming eficazes, gerando ideias que os DMs podem adaptar às suas necessidades.
2. LLMs conseguem expressar bom senso temático quando provocados corretamente, ajudando a preencher lacunas na literatura existente do jogo.
3. LLMs assistem em vez de substituir o elemento humano no D&D, mantendo a contribuição criativa do DM enquanto ajudam em seu papel.

As percepções obtidas em nosso estudo podem guiar futuros desenvolvimentos de ferramentas de IA no espaço de jogos de tabuleiro, garantindo que elas apoiem e ampliem a criatividade humana na narrativa.