16.02.2023

MarioGPT: KI kann aus Text Super-Mario-Levels bauen

Forscher:innen haben eine neue Anwendung für Künstliche Intelligenz (KI) im Game Design gefunden. Dabei kommt die Vorläufer-KI zu ChatGPT zum Einsatz.
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MarioGPT
(c) Pixabay

Ein dänisches Forschungsteam hat eine neue Methode gefunden, um KI im Game Design zu verwenden. Der „Text-To-Level“-Zugang verwandelt Textbausteine erstmals in Spiele-Levels. Forschungsobjekt war ein alter Bekannter: Super Mario Bros., der Nintendo-Kultklassiker aus den 80ern und 90ern.

Das dabei verwendete KI-Modell namens GPT-2 ist der Vorläufer zum Sprachverarbeitungsmodell von ChatGPT. Die Forscher:innen stellten zunächst die visuellen Bestandteile des Spiels – wie etwa Münzen oder Ziegelblöcke – in Text dar. Die Ansicht ähnelte dann ASCII-Symbolen.

KI als Game Changer im Game Design

Diese wiederum trainieren die KI. Der daraus entstandene Algorithmus MarioGPT kann daraufhin auf Textbefehle hin neue Levels kreieren. Die Methode könnte die Entwicklung von Spielen in Zukunft noch effizienter machen – und so zum Game Changer in der Branche werden, wie die Forscher:innen hoffen.

Eine gängige Methode in der Spielentwicklung ist PCG (Procedural Content Generation). Diese ermöglicht das automatisierte Kreieren von Spiele-Content wie etwa Charaktere, Landschaften und ganze Levels. Diese Methode erfordert allerdings zusätzliche manuelle Arbeit von Spielentwickler:innen, die den Spiele-Content beispielsweise noch feinzeichnen oder animieren müssen.

Unbegrenzte Spielewelten durch Text-To-Level-Ansatz

Eine generative KI wie GPT-2 hingegen könnte diese Aufgaben in Zukunft übernehmen. Die Untersuchung von Shyam Sudhakaran und seinem Team hat ergeben, dass der Text-To-Level-Zugang erstmals unbegrenzte Spielewelten auf kontrollierbare Art und Weise generieren kann.

Die Inhalte von Spielewelten, die Text-To-Level kreiert, sollen diverser, komplexer und eben auch unlimitiert sein. MarioGPT ist nach Angaben der Forscher:innen der erste Algorithmus, der auf diesem Modell basiert. Er soll eine weitere Automatisierung von Prozessen in der Spielentwicklung vorantreiben. Im nächsten Schritt will das Forschungsteam herausfinden, ob und wie der Algorithmus von menschlichem Feedback trainiert werden kann. So soll sich MarioGPT laufend weiterentwickeln und verbessern.

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Die Dotbite-Co-Founder Emir Selimovic und Christoph Sprenger leiten auch whoranks | (c) whoranks
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2024 von Dotbite-Co-Founder Emir Selimovic gemeinsam mit Storebox-Co-Founder Johannes Braith gestartet (brutkasten berichtete damals), ist aus dem Side-Project whoranks vergangenes Jahr eine FlexCo geworden. Anfang 2026 verkündete man einen Relaunch und ein sechsstelliges Investment. Nun folgte der Launch von „whoranks for Teams“.

whoranks: Performance analysieren

Die Plattform für messbare LinkedIn-Performance und Personal-Brand-Rankings richtet sich mit dem neuen Produkt erstmals gezielt an Unternehmen, die LinkedIn nicht länger nur als Social-Media-Kanal, sondern als strategischen Reichweiten-, Employer-Branding- und Sales-Kanal verstehen. Über whoranks for Teams können Unternehmen die LinkedIn-Performance ihrer Mitarbeiter:innen in einer gemeinsamen Ansicht analysieren, Personal Brands miteinander vergleichen, Watchlists erstellen und über Rollen- und Berechtigungsmodelle steuern, wer welche Daten sieht.

„In vielen Unternehmen entsteht die stärkste Reichweite längst nicht mehr nur über die Corporate Page, sondern über Menschen: Founder, Sales-Leader, Expertinnen, Führungskräfte oder Mitarbeitende, die konstant sichtbar sind. Genau diese Wirkung machen wir mit whoranks for Teams messbar“, sagt Emir Selimovic, Co-Founder von whoranks.

Side-by-Side-Vergleiche

Das neue Produkt bietet unter anderem Team Analytics, Side-by-Side-Vergleiche von Personal Brands, Watchlists für ausgewählte Gruppen sowie Rollen- und Rechteverwaltung. Damit sollen Unternehmen erkennen können, welche Personen tatsächlich Reichweite, Engagement und Wachstum erzeugen – und wo noch ungenutztes Potenzial liegt.

Parallel dazu öffnet whoranks zentrale Analysefunktionen für noch mehr Nutzer:innen: Performance Analytics sind ab sofort kostenlos in jedem Personal-Brand-Plan enthalten. User:innen können dadurch unter anderem verfolgen, wie sich ihr whoranks-Score über die Zeit entwickelt, wie sich Engagement-Qualität, Konsistenz und Wachstumsdynamik verändern und welche Faktoren die eigene Reichweite tatsächlich treiben. Damit möchte das Startup einen weiteren Schritt in Richtung seiner Mission setzen: LinkedIn-Performance transparenter, vergleichbarer und umsetzbar zu machen. Denn ein Score sei erst dann wirklich wertvoll, wenn Nutzer:innen verstehen, was ihn bewegt und wie sie ihre Personal Brand gezielt weiterentwickeln können.

whoranks-Ranking in Österreich & Deutschland

Zum Halbjahr zeigt auch das aktuelle „Juni-2026-Ranking Austria & Germany“ die gleiche Spitze: Mike Leber, Nana Janashia und Leila Gharani halten die Top 3 bereits den fünften Monat in Folge. Gleichzeitig zeigt das Ranking, wie eng das Feld dahinter ist: Neu in den österreichischen Top 10 ist unter anderem Sebastian Kurz, der im Juni auf Platz 5 eingestiegen ist.

In Deutschland hingegen kam wieder Bewegung in das Ranking der reichweitenstärksten LinkedIn-Persönlichkeiten. Bundeskanzler Friedrich Merz stieg neu auf Platz drei ein. Florian Palatini kehrt auf Rang sechs zurück und verfügt mit 704.751 Follower über die größte Community innerhalb der gesamten Top 10. Ebenfalls deutlich verbessern konnte sich Thomas Müller, der auf Platz zwei vorrückte. An der Spitze blieb weiterhin Carsten Maschmeyer, der seine Führungsposition behauptet und seinen Vorsprung auf einen Indexwert von 8,4 ausbaut.

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