15.12.2017

Erfolgreichstes eSports-Game weltweit: Faszination League of Legends

60 Millionen Zuseher hatte das League of Legends-WM-Finale 2017. 70 Millionen Personen spielen das Spiel weltweit. Wie ist dieser Erfolg zu erklären?
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League of Legends
(c) League of Legends

Rund 70 Millionen Menschen spielen weltweit League of Legends. Kein Shooter und kein Sportspiel, sondern ein MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) – ein Genre, das aus einer Fan-Idee entstanden ist und heute jenes mit den meisten Preisgeldern, den meisten Spielern und den meisten Fans ist.

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Woher kommen MOBAs?

Bevor man also League of Legends verstehen will, muss man erst MOBAs verstehen. Aus einer von Fans geschaffenen StarCraft-Karte namens Aeon of Strife steuerte man in dem Strategiespiel nicht mehr mehrere Einheiten, sondern nur noch eine einzelne. Basierend auf dieser Idee schufen 2003 drei Spieler im Strategiespiel WarCraft 3 eine Modifikation namens Defense of the Ancients – kurz Dota. Ein Genre war geboren.

Der noch unausgegorene Mod wurde verbessert, nachdem einer der kreativen Spieler von Entwickler Blizzard 2005 gehired wurde. Der Hype in der Community blieb nicht unbemerkt. 2009 veröffentlicht der damals noch größtenteils unbekannte US-Entwickler Riot Games ein Spiel namens League of Legends. Bis heute neben Dota 2, das 2013 erschien, das erfolgreichste Spiel im Genre und wegweisend für die aktuellen Entwicklungen im eSports-Bereich.

Warum funktionieren MOBAs so gut?

Im Gegensatz zu Shootern sind MOBAs nicht augenscheinlich gewalttätig. Die Comic-Optik der Fabelwesen nimmt jeden Realismus und die Vogelperspektive lässt Zuschauer und Spieler jederzeit in sicherer Distanz. Eben diese Perspektive ist auch hauptverantwortlich, dass man dem Spiel gut folgen kann. Bei Shootern ist das Spielgeschehen etwa oft hektisch und durch die Egoperspektive für schwache Mägen eine Tortur. Die Vogelperspektive sorgt gleichzeitig für Überblick bei den Spielern und bei den Zuschauern.

Da das Setting eben auch in einer Fantasy-Welt angelegt ist, scheuen sich auch große Corporates, nicht Teams oder Spieler in MOBAs zu unterstützen. Shooter sind gerade im deutschsprachigen Raum trotz ihrer Popularität bei den Spielern für viele Firmen noch immer ein rotes Tuch. MOBAs haben diese Barriere nicht.

Screenshot League of Legends
Screenshot: League of Legends

König League of Legends

Nach League of Legends folgten viele Nachahmer bzw. auch MOBAs mit eigenen Ideen. So beliebt wurde dennoch kein anderes. Warum ist das so? Der österreichische Profispieler und Twitch-Streamer Enqiang „XoYnUzi“ Zhou erklärt 2016 in einem Interview die Faszination von LoL so: „Ich denke, dass das Spiel sehr gut balanced und simpel ist, um von Casual-Spielern gezockt zu werden, gleichzeitig aber auch sehr komplex sein kann, um eben kompetitive Spieler anzusprechen.“

Es sind viele Faktoren, die für League of Legends sprechen. Als Platzhirsch, ähnlich wie World of Warcraft bei den MMOs (Massive Multiplayer Online Game), war die Fanbase von Anfang an groß, weil es in dem Genre keine professionelle Alternative gab. Außerdem war und ist das Spiel gratis, d.h. die Einstiegshürde Kaufpreis fällt weg. Auch die Spielzeit ist mit 30-50 Minuten pro Partie überschaubar und kommt auch Gelegenheitsspielern entgegen, die am Abend ein paar Runden zocken wollen.

Zugänglichkeit und Teamspirit

LoL ist zudem zugänglicher als sein direkter Konkurrent Dota 2. Und wenn man viel Zeit in LoL investiert hat, fällt es erstens schwer auf ein anderes Game dieser Art zu wechseln, und zweitens verliert man durch einen Umstieg sowohl das bereits getätigte finanzielle (man kann Kostüme für die Champions kaufen) als auch das emotionale (die gemeinsame Zeit mit Freunden) Investment. Neue Inhalte werden ebenfalls regelmäßig nachgeliefert und ausreichend Mitspieler sind stets vorhanden.

Und dann ist da natürlich noch der Teamgedanke. LoL kann natürlich auch allein gespielt werden, indem man sich fremde Spieler aus dem Internet ins Team holt. Aber die meisten Gamer spielen mit Freunden. Dadurch entsteht eine Dynamik, wie man sie aus eingesessenen Teamsportarten kennt. Training, gegenseitiges Motivieren und gemeinschaftliches Freuen bzw. Heulen. Wer es selbst schon einmal erlebt hat weiß, wovon hier geschrieben wird.

Globaler Hype kommt nach Österreich

Dass Spiele über einen solch langen Zeitraum die Massen begeistern, ist ein recht junges Phänomen. Spiele wie Counterstrike oder StarCraft haben gemeinsam mit LoL eine Ära im Gaming eingeläutet, wo man nicht sagen kann, ob die Spiele nicht auch noch in ähnlicher Form in 20 Jahren gespielt werden. Deshalb scheuen sich Leute, speziell Jugendliche auch nicht, ihre Zeit in das Spiel zu investieren. Das hängt natürlich auch mit den weltweit ausgeschütteten Preisgeldern zusammen, die mit Millionenbeträgen ambitionierte Spieler reizen. Oder auch den Zuschauermassen – so haben bereits 2012 rund 8 Millionen Menschen die zweiwöchige WM von LoL im Internet verfolgt. 2017 waren es 60 Millionen.

Auch in Österreich hat sich A1 dieses Jahr mit der A1 eSports League Austria League of Legends als erstes Spiel ausgesucht, bei dem aktuell lokale Qualifikationen gespielt werden. Der Andrang ist groß. 10.000 Euro winken den Siegern und auch in Österreich ist die Playerbase wohl so groß wie in keinem anderen Spiel. Warum? Weil es abseits von hohen Preisgeldern und seiner Geschichte auch einfach ein sehr gutes Spiel ist.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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