Ovaj članak, dio Tjedna umjetne inteligencije, sadrži razgovor između Daniela Griliopoulosa, novinara preobraćenog u pisca za igre poznatog po radu na Total War: Warhammer 3 i suosnivača knjige Deset stvari koje videoigre mogu naučiti o životu, te Thomasa Keanea, suosnivača Meaning Machine, tvoraca igre Dead Meat koja koristi AI. Oni raspravljaju o ulozi AI u narativima igara, obrađujući etička pitanja, kreativni potencijal i odgovornosti industrije. O trenutnim stavovima prema AI, Daniel ističe značajne etičke brige uključujući neravnotežu moći, plagijat i gubitak radnih mjesta, napominjući da je dok je etička AI moguća, trenutni alati često zanemaruju moralnost. Primjećuje široku uporabu AI izvan sektora igara. Thomas se slaže s tim brigama, no naglašava važnost kreativnog i etičnog prihvaćanja AI unutar zajednice igara kako bi se njeni razvoj vodio odgovorno, umjesto izbjegavanja. Boji se nedostatka odgovornosti u primjeni AI. Što se tiče uloge AI u narativu, Thomas tvrdi da sama AI generira lošeg, nekonzistentnog sadržaja; smisleno pripovijedanje zahtijeva ljudski unos. Meaning Machine koristi AI ne za zamjenu, već za osnaživanje ljudske kreativnosti, koristeći je u realnom vremenu za pružanje neviđene fleksibilnosti, prilagodljivosti, slobode igrača i samoistraživanja. Daniel se slaže da AI pruža nove mogućnosti, ali smatra da dizajn, uglavnom vođen od strane ljudi, uglavnom stvara valjana iskustva. Ističe da ljudska kreativnost inherentno uključuje posuđivanje i prilagodbu, slično treniranju AI na postojećim materijalima, što stalno izaziva etičke brige o plagijatu i moći. Napominje da trenutačni AI-entažirani narativi nemaju pouzdanost i kvalitetu rukom odabranog sadržaja, koji i dalje ostaje preferirani pristup za bolja iskustva igrača. Thomas se slaže da je kvaliteta AI pripovijedanja trenutno nedostatna, ali pokušava to poboljšati kombiniranjem AI-ja s ručno izrađenim, autorski nenapadnim sadržajem. Njihov sustav "sila" AI da proizvodi zanimljivije, specifične izlaze temeljima detaljnih ljudskih priča, stvarajući jedinstvene i privlačne priče. Oba ističu vrijednost ograničenja; pravi otvoreni razgovori s AI često rezultiraju irelevantnim ili narušavajućim dijalogom, pa je vođstvo AIjem unutar uskih parametara nužno za kvalitetu. O AI NPC-ima koji mogu govoriti o bilo čemu, Daniel ističe da trenutni AI još uvijek ima problema s pouzdanim ograničenjima i kvalitetom, što znači da su ručno izrađene priče iskusnih pisaca i dalje superiorne. Thomas tvrdi da njihov pristup može postići kvalitetu ručno izrađenog sadržaja uz dodanu fleksibilnost te navodi da neovisna istraživanja Sveučilišta u Bristolu pokazuju kako igrači cijene kreativnu slobodu i uranjanje koje pružaju njihovi AI narativi. Naglašava da AI nije namijenjen zamjeni klasičnog pripovijedanja, već širenju narativnih mogućnosti u igrama, slično kako različiti žanrovi i formati koegzistiraju bez zamjene. Gledajući u budućnost, Daniel predlaže da AI možda proširi proceduralni sadržaj poput sporednih zadataka ili slučajnih dijaloga, no vjerojatno neće znatno prodrijeti u glavne priče uskoro zbog etičkih razloga.

Thomas vidi AI kao pokretača radikalne promjene u igrama—dopunu postojećih oblika, a ne njihovu zamjenu. Napominje da mnogi ugledni developeri tiho eksperimentiraju s AI pripovijedanjem, očekujući budući val poboljšane kvalitete i prihvaćanja. Što se tiče zabrinutosti da je AI jeftiniji od ljudskog rada, Daniel upozorava na skrivene vanjske troškove poput utjecaja na okoliš i etičke kompromise. Thomas to potvrđuje, ističući učinkovitije korištenje AI na uređajima i dodaje da njihov pristup zahtijeva više ljudskih pisaca za izradu temeljnih sadržaja na kojima AI gradi. Naziva to “eminencijom pisca”, gdje ljudski autori i dalje ostaju središnji za kvalitetu, a AI nije jeftina zamjena već drugačiji oblik kreativne suradnje. Daniel razlikuje dizajn narativa i pisanje u igrama, sugerirajući da bi AI mogao smanjiti tradicionalne pisce, ali podići uloge narativnog dizajna. Osobno voli sam proces pisanja i preferira stvarati direktno, umjesto kurirati AI isječke, uspoređujući to s preferiranjem slikanja pred slikom u odnosu na generiranje putem AI alata za umjetnost. Thomas tvrdi da njihov pristup otprilike košta isto ukupno, ali preusmjerava trud na stvaranje opsežnog ručno izrađenog sadržaja za poticanje emergentnih AI narativa, uspoređujući to s tome kako je 3D grafika revolucionirala igre, zahtijevajući nove vještine i omogućujući svježa iskustva. Što se etike tiče, Daniel vidi potencijal za etičku AI ukoliko dođe do reformi u autorskim pravima, poput obuke modela na neautorskim podacima ili nadoknade tvorcima za korištenje modela (npr. licenciranje glasova glumaca). Pitanja potrošnje energije mogu se riješiti učinkovitijom uporabom AI na uređajima. Gubitak radnih mjesta predstavlja širi društveni problem koji zahtijeva podršku vlade za pogođene. Thomas se slaže i naglašava da zakonodavstvo mora evoluirati kako bi osiguralo pravičnu kompenzaciju i održivi razvoj AI-ja, s aktivnom uključenosti ljudi u stvaranje uz pomoć AI-ja, kako se ne bi uništila radna snaga od strane korporativnih interesa. Obojica smatraju da postoji etički imperativ za industriju igara da proaktivno sudjeluje u oblikovanju utjecaja AI-ja, kako ne bi dominirali najlošiji aktori. Zaključno, rasprava ističe obećanja AI kao alata za inovativne, igrače vođene narative kada je etički integrirana s ljudskom kreativnošću i nadzorom. Iako postoje izazovi u kvaliteti, etici i utjecaju na posao, promišljena primjena može obogatiti pripovijedanje u igrama bez narušavanja umjetničke i fer osnove. AI se ne vidi kao zamjena već kao novi kreativni partner koji će koegzistirati s tradicionalnim narativnim praksama, potičući razvoj dizajna igara.