برای گزارش صوتی گیمهای فوتبالی و ورزشی، گزارشگران حرفهای باید هزاران ساعت از وقت خود را در اتاقهای ایزوله صرف ضبط نامهای تکراری با لحنهای متفاوت کنند. گای موبری (Guy Mowbray) یکی از شناختهشدهترین صداهای دنیای فوتبال، بهتازگی با تصمیمی متهورانه، دریچهای نو به سوی آینده گشوده است. او به شرکت الکترونیک آرتز (Electronic Arts) اجازه داده تا از فناوری پیشرفته استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی بهره ببرد. این پروژه تنها یک شبیهسازی ساده نیست، بلکه تلاشی برای حفظ میراث صوتی در ابعادی است که فراتر از توان فیزیکی حنجره انسان به نظر میرسد. در دنیایی که بازیهای ویدیویی به دنبال واقعی شدن بیش از پیش حتی در بخش صوتی هستند، این همکاری میتواند مرزهای تجربه کاربری را جابهجا کند.
با این حال، سوال اساسی اینجاست که آیا یک الگوریتم میتواند لرزش صدای یک گزارشگر را هنگام یک موقعیت حساس، به درستی درک و بازتولید کند؟ این مقاله به بررسی ابعاد پنهان این توافق و تاثیر آن بر آینده صنعت سرگرمی میپردازد.
“
شاید نشنیده باشید:
برای ضبط گزارش کامل یک بازی ویدیویی فوتبال به روش سنتی، گاهی نیاز است بیش از ۱۵۰ هزار خط دیالوگ منحصربهفرد ضبط شود که این فرآیند ممکن است تا دو سال زمان ببرد.
۱- پایان عصر ضبطهای فرساینده؛ چرا گای موبری به هوش مصنوعی بله گفت؟
فرآیند تولید صدا در بازیهای ورزشی همیشه یکی از بزرگترین چالشهای لجستیکی برای توسعهدهندگان بوده است. گای موبری در گفتگو با رسانهها فاش کرد که برای هر بازیکن در مجموعه بازیهای EA Sports FC، باید نام او را حداقل پنج بار با تاکیدهای (Emphasis) متفاوت ضبط کند. این تاکیدها بسته به اینکه بازیکن در حال دریبلزدن است، شوت میزند یا صرفاً صاحب توپ شده، تغییر میکنند. با توجه به وجود بیش از ۲۰ هزار فوتبالیست واقعی در پایگاه داده این بازی، حجم کار به شکلی تصاعدی افزایش مییابد که عملاً از توان یک انسان خارج است. استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی به موبری این امکان را میدهد که به جای صرف وقت برای خواندن لیستهای بیپایان نامها، بر روی خلق جملات قصار و تحلیلهای عمیقتر تمرکز کند. او از ماه نوامبر تا ژوئیه هر سال به صورت هفتگی درگیر ضبط است و این فناوری نهتنها باری از دوش او برمیدارد، بلکه اجازه میدهد نام بازیکنان جدیدی که در طول فصل به دنیای فوتبال معرفی میشوند، بلافاصله و با کیفیت بالا به بازی اضافه شوند.
۲- از انیمیشن تا صدا؛ ریشههای عمیق هوش مصنوعی در استودیوهای EA
اگرچه استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی به عنوان یک تیتر جنجالی مطرح شده، اما واقعیت این است که هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) دهههاست که ستون فقرات بازیهای ورزشی را تشکیل میدهد. شرکت الکترونیک آرتز تایید کرده است که از این فناوری در سیستمهای انیمیشنسازی پیچیده برای شبیهسازی فیزیک حرکت بازیکنان و همچنین در طراحی سیستمهای گیمپلی (Gameplay) پاسخگو استفاده میکند. تفاوت بزرگ در رویکرد جدید این است که هوش مصنوعی حالا به قلمروی «شخصیت و هویت» ورود کرده . مدیران این شرکت معتقدند که این گام جدید، به هیچ وجه به معنای جایگزینی استعدادهای انسانی نیست، بلکه یک همکاری تنگاتنگ برای خلق تجربهای است که پیش از این غیرممکن بود. آنها تاکید دارند که هسته اصلی گزارشگری همچنان در اختیار گزارشگر باقی میماند و هوش مصنوعی تنها وظیفه پر کردن حفرههای اطلاعاتی و تکراری را بر عهده دارد تا از تکراری شدن جملات گزارشگر در طول مسابقات طولانی جلوگیری شود.
۳- تحلیل فنی؛ چگونه یک حنجره دیجیتال متولد میشود؟
بسیاری از کاربران تصور میکنند که بازسازی صدا صرفاً یک فرآیند «تبدیل متن به گفتار» (Text-to-Speech) ساده است، اما در پروژههای سطح بالایی مانند EA Sports FC، ما با سیستمهای یادگیری عمیق (Deep Learning) سر و کار داریم. در این روش، مدلهای هوش مصنوعی بر روی هزاران ساعت صدای ضبط شده قبلی گای موبری آموزش میبینند تا الگوهای تنفسی، نوسانات فرکانسی و حتی لهجه خاص او را درک کنند. هدف نهایی این است که وقتی سیستم نام یک بازیکن جدید را تولید میکند، شنونده متوجه هیچ تفاوتی بین صدای ضبط شده واقعی و صدای تولید شده توسط ماشین نشود. این سطح از دقت، نیازمند پردازش حجم عظیمی از دادههای صوتی است تا تفاوتهای ظریف بین یک فریاد هیجانی و یک روایت آرام به درستی بازتولید شود. این تکنولوژی به بازیسازان اجازه میدهد تا «تنوع واژگانی» گزارش را به بینهایت برسانند؛ موضوعی که در نسخههای قدیمیتر به دلیل محدودیتهای حافظه و زمان ضبط، همیشه یکی از نقاط ضعف بازیهای شبیهساز فوتبال به شمار میرفت.
۴- اصالت در برابر اتوماسیون؛ مرز باریک اخلاق در گزارشگری دیجیتال
استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی، پارادوکسی میان کارایی و اصالت (Authenticity) ایجاد کرده است. از یک سو، موبری معتقد است که برای واقعیتر شدن بازی، باید از این ابزارهای نوین بهره برد، زیرا بازیهای امروزی دیگر صرفاً یک سرگرمی ساده نیستند، بلکه شبیهسازهای دقیق زندگی واقعی به شمار میروند. از سوی دیگر، منتقدان نگران هستند که با عادیسازی این روند، شرکتهای بزرگ در آینده نیازی به استخدام گزارشگران جدید نبینند و تنها با خرید امتیاز صدای افراد، آنها را برای همیشه در دنیای دیجیتال جاودانه (یا محبوس) کنند. موبری تاکید دارد که کلید موفقیت این پروژه در بهروزرسانی مداوم و نظارت انسانی نهفته است. او میگوید که گزارش فوتبال هرگز متوقف نمیشود؛ اصطلاحات جدید، تاکتیکهای نوین و ویژگیهای تازه بازی مدام در حال تغییر هستند و هوش مصنوعی بدون هدایت یک متخصص انسانی، تنها یک ابزار بیروح خواهد بود. این بخش از همکاری نشان میدهد که در عصر جدید، هنرمندان باید یاد بگیرند که چگونه با همزادهای دیجیتالی خود کار کنند.
۵- میراث دیجیتال یا سرقت هنری؟ چالشهای حقوقی در بازارهای جهانی
در حالی که گای موبری با اشتیاق از این تحول استقبال کرده است، موجی از مخالفتها در سایر بخشهای صنعت بازیسازی نشان میدهد که استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی همواره با چراغ سبز هنرمندان مواجه نمیشود. یکی از جنجالیترین پروندههای اخیر، مربوط به اعتراض فرانسواز کادول (Françoise Cadol)، صداپیشه مشهور فرانسوی شخصیت لارا کرافت (Lara Croft) است. او مدعی شد که ناشران بدون کسب اجازه صریح، از الگوهای صوتی او برای تولید دیالوگهای جدید در نسخههای بازسازیشده استفاده کردهاند. این تضاد آشکار نشان میدهد که مرز میان «تسهیل فرآیند تولید» و «نقض حقوق مالکیت معنوی» بسیار باریک است. در واقع، بسیاری از هنرمندان نگران هستند که امضای قراردادهای شبیهسازی، به معنای واگذاری همیشگی هویت صوتی آنها باشد. این موضوع در اتحادیههای صنفی صداپیشگان به یک بحران جدی تبدیل شده است، به طوری که برخی تیمهای صداپیشگی، مانند تیم بازی اپکس لجندز (Apex Legends)، رسماً از امضای بندهای مربوط به آموزش مدلهای هوش مصنوعی سر باز زدهاند.
“
یک نکته کنجکاویبرانگیز:
در حقوق بینالملل، هنوز تعریف دقیقی برای «مالکیت فرکانسهای صوتی» وجود ندارد و بسیاری از شرکتها از این خلأ قانونی برای آموزش هوش مصنوعی استفاده میکنند.
۶- فراتر از نامها؛ هوش مصنوعی چگونه لحن گزارش را مدیریت میکند؟
استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی تنها به ادای صحیح کلمات ختم نمیشود؛ چالش اصلی در بازتولید احساسات (Emotions) نهفته است. در سیستم جدید EA، الگوریتمها باید بتوانند تفاوت میان یک پاس کوتاه در میانه زمین و یک موقعیت تکبهتک خطرناک را تشخیص دهند. وقتی گای موبری میگوید برای هر اسم باید پنج نوع تاکید مختلف ضبط کند، در واقع در حال ارائه «دادههای برچسبگذاری شده» به هوش مصنوعی است. سیستم با تحلیل این دادهها میآموزد که در لحظات پرفشار، فرکانس صدا را بالا برده و فواصل بین کلمات را کوتاه کند. این سطح از شبیهسازی که به آن گفتار سنتز شده پویا (Dynamic Synthesized Speech) گفته میشود، به بازی اجازه میدهد تا برای هر سناریوی غیرقابل پیشبینی در گیمپلی، یک واکنش صوتی منحصربهفرد داشته باشد. این یعنی دو بازیکن مختلف که یک صحنه مشابه را تجربه میکنند، ممکن است گزارشهای کاملاً متفاوتی را بشنوند که بر اساس ریتم بازی آنها تولید شده است.
۷- مقایسه با گذشته؛ از فایلهای صوتی تکهتکه تا روایتگری پیوسته
اگر به دهههای گذشته برگردیم، گزارشگری در بازیهای فوتبال مانند یک پازل نامنظم بود. سیستمهای قدیمی تنها میتوانستند تکه فایلهای صوتی ضبط شده را پشت سر هم پخش کنند که نتیجه آن جملاتی با فراز و فرودهای غیرطبیعی و رباتگونه بود. اما امروزه استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی این پیوندها را حذف کرده است. تکنولوژی یادگیری ماشین به سیستم اجازه میدهد تا «اتصالات کلامی» را خودش تولید کند، به طوری که نام بازیکن به نرمی در دل یک جمله خبری یا هیجانی جای بگیرد. در نسخههای پیشین EA Sports FC، اگر نام بازیکنی در دیتابیس نبود، گزارشگر به سادگی از کنار او میگذشت یا از عبارات کلی مثل «او صاحب توپ شد» استفاده میکرد. حالا با کمک حنجره دیجیتال موبری، حتی گمنامترین بازیکنان لیگهای دسته دوم نیز دارای هویت صوتی هستند. این جهش فنی نهتنها کیفیت شنیداری را افزایش داده، بلکه غوطهوری (Immersion) بازیکن در دنیای مجازی را به حداکثر رسانده است.
۸- واکنش هواداران و منتقدان؛ آیا گوش انسان فریب میخورد؟
بحثهای داغی در انجمنهای تخصصی بازی درباره کیفیت این صداهای شبیهسازی شده در جریان است. برخی از هواداران متعصب معتقدند که هیچ الگوریتمی نمیتواند جایگزین «اشتباهات انسانی» و تپقهای جذابی شود که به گزارش زنده روح میبخشند. آنها بر این باورند که هوش مصنوعی بیش از حد «کامل» است و همین کمال، آن را غیرطبیعی جلوه میدهد. با این حال، نتایج تستهای کور (Blind Tests) یعنی تستهایی که شنونده و حتی پخشکننده صدا آگاه نیست که صدای واقعی گزارشگر یا صدای هوش مصنوعی را دارد میشنود یا پخش میکند، نشان میدهد که در اکثر موارد، کاربران عادی قادر به تشخیص تفاوت بین نامهای ضبط شده توسط خودِ موبری و نامهای تولید شده توسط هوش مصنوعی نیستند. شرکت EA با آگاهی از این حساسیتها، تاکید کرده است که هدفش خلق یک گزارشگر کاملاً مصنوعی نیست، بلکه میخواهد از این فناوری به عنوان یک «میکروفون جادویی» برای گسترش تواناییهای گزارشگران واقعی استفاده کند. در واقع، این پروژه آزمونی بزرگ برای سنجش پذیرش اجتماعی هوش مصنوعی در نقشهای خلاقانه و هنری محسوب میشود.
۹- آیندهنگری در گزارشگری ورزشی؛ آیا این آغاز یک استاندارد جدید است؟
تغییر رویکرد در صنعت بازیسازی نشان میدهد که استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی تنها به یک پروژه خاص محدود نخواهد ماند. با افزایش تعداد لیگها، تیمهای زنان و مسابقات محلی در بازیهایی مانند EA Sports FC، نیاز به محتوای صوتی به شکلی انفجاری رشد کرده است. در این میان، فناوریهایی مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) به کمک توسعهدهندگان میآیند تا شکاف میان محدودیتهای انسانی و تقاضای بازار را پر کنند. کارشناسان پیشبینی میکنند که در سالهای آینده، گزارشگری در بازیهای ویدئویی به صورت کاملاً لحظهای (Real-time) و بر اساس سبک بازیِ منحصربهفرد هر کاربر تولید شود. این یعنی گزارشگر دیجیتال نهتنها نام بازیکنان را میبرد، بلکه میتواند به تاریخچه بازیهای قبلی شما، سبک دفاعیتان یا حتی اشتباهات مکرر یک بازیکن در طول مسابقه اشاره کند؛ سطحی از شخصیسازی که بدون هوش مصنوعی مولد هرگز ممکن نبود.
سوالات متداول (Smart FAQ)
۱. آیا استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی باعث حذف گزارشگران واقعی میشود؟
خیر، طبق بیانیههای رسمی شرکت الکترونیک آرتز، این فناوری به عنوان یک ابزار کمکی برای استعدادهای انسانی عمل میکند و جایگزین آنها نمیشود. گزارشگران همچنان بخشهای اصلی و احساسی گزارش را ضبط میکنند و هوش مصنوعی تنها وظیفه تولید نامهای تکراری و پرشمار بازیکنان را بر عهده دارد. هدف نهایی این همکاری، کاهش فشار کاری بر هنرمندان و افزایش دقت در جزئیات صوتی بازی است.
۲. تفاوت صدای شبیهسازی شده با صدای ضبط شده واقعی در چیست؟
صداهای شبیهسازی شده توسط مدلهای نوین یادگیری ماشین، از نظر فرکانس و لحن تقریباً هیچ تفاوتی با نسخه واقعی ندارند. تفاوت اصلی در نحوه تولید است که صدای مصنوعی به صورت پویا و بر اساس کدهای برنامهنویسی ایجاد میشود، در حالی که صدای واقعی از تارهای صوتی انسان سرچشمه میگیرد. در تستهای تخصصی، اکثر کاربران متوجه تفاوت این دو در جریان گیمپلی بازی نمیشوند.
۳. چرا گای موبری اجازه شبیهسازی صدای خود را به EA داد؟
موبری به دلیل حجم کاری طاقتفرسا و نیاز به ضبط نام بیش از ۲۰ هزار بازیکن با لحنهای مختلف، این تصمیم را اتخاذ کرد. او معتقد است که با این روش میتواند بر کیفیت کلی گزارش تمرکز کرده و از فرآیند خستهکننده ضبطهای مکرر رها شود. این همکاری به او اجازه میدهد تا همچنان صدای اصلی بازی باقی بماند و در عین حال از پیشرفتهای تکنولوژیک عقب نیفتد.
۴. مفهوم اخلاقی «رضایت در شبیهسازی» در صنعت بازی چیست؟
این مفهوم به حق قانونی و اخلاقی هنرمندان برای کنترل نحوه استفاده از ویژگیهای بیومتریک و صدای خود در مدلهای هوش مصنوعی اشاره دارد. در موارد جنجالی اخیر، بسیاری از هنرمندان مدعی شدهاند که شرکتها بدون اجازه صریح یا پرداخت حقالزحمه عادلانه، صدای آنها را بازسازی کردهاند. این چالش باعث شده تا اتحادیههای صنفی خواستار تدوین قوانین سختگیرانهتری برای محافظت از هویت دیجیتال صداپیشگان شوند.
۵. آیا هوش مصنوعی میتواند لهجههای مختلف و اصطلاحات محلی فوتبال را درک کند؟
بله، مدلهای پیشرفته زبانی و صوتی قادرند الگوهای خاص لهجه و تکیهکلامهای منحصربهفرد هر گزارشگر را از طریق دادههای آموزشی فرا بگیرند. این سیستمها با تحلیل هزاران ساعت محتوا، یاد میگیرند که چگونه کلمات تخصصی فوتبال (Terminology) را با همان لهجه مبدأ ادا کنند. این قابلیت باعث میشود که گزارش بازی در هر زبان و منطقهای، کاملاً بومی و طبیعی به نظر برسد.
۶. سیستم کپیرایت صدا برای گزارشگران در قراردادهای جدید چگونه تنظیم میشود؟
قراردادهای نوین معمولاً شامل بندهایی هستند که بازه زمانی و نوع استفاده از مدل هوش مصنوعی آموزشدیده را به دقت مشخص میکنند. گزارشگران ممکن است امتیاز استفاده از صدای خود را تنها برای یک نسخه خاص از بازی بفروشند یا در ازای هر بار استفاده دیجیتال، حقالامتیاز (Royalty) دریافت کنند. این رویکرد به هنرمندان اطمینان میدهد که کنترل داراییهای معنوی خود را حتی در فضای مجازی از دست نمیدهند.
۷. تاثیر استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا بر هزینههای تولید بازی چیست؟
در کوتاهمدت، پیادهسازی این سیستمها به دلیل نیاز به زیرساختهای محاسباتی قوی و تیمهای متخصص، هزینهبر است. اما در بلندمدت، با حذف صدها ساعت اجاره استودیو و دستمزدهای ضبط دستی، هزینههای نهایی تولید محتوا به شدت کاهش مییابد. این صرفهجویی مالی به استودیوها اجازه میدهد تا بودجه بیشتری را صرف بهبود گرافیک و فیزیک بازی کنند.
۸. آیا کاربران میتوانند در آینده صدای گزارشگر دلخواه خود را به بازی اضافه کنند؟
از نظر فنی، با پیشرفت فناوری «کلونینگ صدا»، این امکان در آیندهای نزدیک وجود خواهد داشت تا کاربران صدای خود یا گزارشگران قدیمی را به بازی تزریق کنند. با این حال، مسائل مربوط به حق نشر و مالکیت معنوی بزرگترین مانع در برابر تجاریسازی این ویژگی هستند. شرکتهای بزرگ در حال حاضر تنها بر روی استفاده از صداهای دارای مجوز رسمی تمرکز کردهاند تا از شکایات قانونی جلوگیری کنند.
نتیجهگیری
استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی صدا در بازیهای ویدیویی، فصلی نوین در همزیستی هنر انسانی و قدرت محاسباتی ماشین است. توافق گای موبری با الکترونیک آرتز نشان داد که میتوان از فناوری نه به عنوان تهدید، بلکه به عنوان ابزاری برای عبور از محدودیتهای فیزیکی بهره برد. این تحول، ضمن حفظ کیفیت و اصالت گزارشگری، غنای صوتی بازیهای ورزشی را به سطحی بیسابقه میرساند. با این حال، رعایت اخلاق حرفهای و حقوق هنرمندان، تضمینکننده پایداری این مسیر خواهد بود تا در نهایت، برنده اصلی این میدان، کاربرانی باشند که به دنبال تجربهای واقعیتر از فوتبال مجازی هستند.
منبع
به نظر شما هوش مصنوعی میتواند جای هیجان واقعی را بگیرد؟
آیا فکر میکنید شبیهسازی صدای گزارشگران محبوب، لذت بازی را دوچندان میکند یا ترجیح میدهید همچنان صدای ضبط شده و اصیل انسانی را بشنوید؟ نظرات و تجربههای خود را درباره استفاده از تکنولوژیهای نوین در بازیهای فوتبالی با ما در میان بگذارید.
دکتر علیرضا مجیدی
پزشک، نویسنده و بنیانگذار وبلاگ «بازیگرها»
دکتر علیرضا مجیدی، نویسنده و بنیانگذار وبلاگ «بازیگرها».
با بیش از ۲۰ سال نویسندگی «ترکیبی» مستمر در زمینهٔ پزشکی، فناوری، سینما، کتاب و فرهنگ.
باشد که با هم متفاوت بیاندیشیم!