Mein erstes Spielbuch: Erstellt mit künstlicher Intelligenz

Schon vor Jahren habe ich mit dem Gedanken gespielt, ein Abenteuerspielbuch zu schreiben. Ich habe die Bücher in meiner Jugend geliebt und verschlungen. Dieser Tage greife ich eher selten zu dieser Art von Buch. Dennoch finde ich es faszinierend, was mit dem Medium Buch möglich ist. Damals habe ich mir überlegt, eine eigene Software zu schreiben, die es mir erlaubt auch sehr komplexe Spielbücher zu verfassen und zu verwalten. Das alles hätte aber viel Aufwand bedeutet und ich habe es dann doch immer wieder verworfen. Jetzt gibt es aber künstliche Intelligenz, sehr große Sprachmodelle, es gibt KIs um Illustrationen zu erzeugen. Kurzum: Ich habe alle Werkzeuge, um nicht selbst den Aufwand betreiben zu müssen, sondern eine künstliche Intelligenz alles machen zu lassen. Der Reiz war einfach zu groß und ich habe eine Software geschrieben, die mir automatisch Abenteuerspielbücher erstellt. Lest in diesem Beitrag, wie gut das geklappt hat und seht euch das Ergebnis selbst an.

Was sind Abenteuerspielbücher?

In den 80er Jahren gab es einen kurzen Trend zu Abenteuer-Spielbücher. Das sind Bücher, die nicht normal linear gelesen werden, sondern in Sektionen unterteilt sind. Der Leser schlüpft in die Rolle des Protagonisten, startet mit der ersten Sektion und hat dann die Möglichkeit sich zu entscheiden, wie die Geschichte weitergehen soll und was er selbst als Hauptfigur machen soll. Auf diese Weise liest jeder das Buch anders und erlebt ein ganz eigenes Abenteuer, wobei zumeist auch Regeln gelten, Kämpfe ausgewürfelt werden, Gegenstände gesammelt und auf einem Aktionsblatt vermerkt werden müssen. Spielbücher sind also, wie der Name sagt, Bücher, die gespielt werden und meist mit einem schönen Fantasy Setting aufwarten. Eine nerdige Angelegenheit, aber ich habe diese Bücher in meiner Kindheit und Jugend geliebt und wie ich dieser Tage feststelle, sind diese Bücher einfach immernoch sehr unterhaltsam und ein Vergnügen zu lesen. Ein paar Abenteuerspielbücher habe ich auch hier auf lesestunden schon vorgestellt. Der Verlag für Spielbücher ist der Mantikore-Verlag, der sich auch die Rechte für die deutschsprachige Ausgabe der Buchreihe Einsamer Wolf von Joe Dever gesichert hat.

Zielsetzung für mein Spielbuch

Ich war neugierig, ob sich die Erzeugung eines Spielbuches mit künstlicher Intelligenz vollständig automatisieren lässt. Für mich ist eher die Machbarkeit interessant. Ist es möglich und in welcher Qualität ist dann so ein generiertes Buch? Für meine Software zum Erzeugen von Spielbücher habe ich folgende Anforderungen:

• Es soll alles komplett automatisch ablaufen. Ich möchte ein Setting und den Hauptcharakter vorgeben. Ich möchte die Anzahl an Kapitel und Abschnitte je Kapitel definieren. Alles andere soll automatisch erstellt werden. Der Titel, der Inhalt, die Struktur. Ich will da keine Arbeit haben. Ein paar Vorgaben, ein Klick, warten, dann muss am Ende das fertige Buch als Word Datei heraus kommen.
• Neben dem Text möchte ich natürlich auch schöne Illustrationen dazu haben. Auch die sollen mit künstlicher Intelligenz automatisch erzeugt werden. Auch das Cover soll natürlich von einer KI generiert werden.
• Es soll im Stil der Bücher aus den 80ern sein. Das heißt die Illustrationen sollen in dem einfachen Schwarz-Weiß-Stil gehalten sein. Das Cover soll die Hauptfiguren in heroischen Posen zeigen. Ein bisschen übertrieben, wie das vor 30 Jahren so üblich war. Man denke an die Cover der Regelhefte der ersten Das schwarze Auge Editionen.
• Meine Software soll eine schöne Oberfläche haben. Damit ich zusehen kann, wie das Buch generiert wird und immer vollen Einblick in das Spielbuch habe. Ein Graph soll die Struktur visualisieren und Dialoge sollen mich komfortabel durch den Generierungsprozess leiten. Keine ranzigen Commandlinegeschichten oder Unittestprototypen.

Also eine ordentliche Liste und maximale Anforderungen. Hier ein Screenshot von der finalen Anwendung.

In einzelnen Screens können alle Details bearbeitet werden. Folgendes Bild zeigt den Dialog um die Geschichte zu definieren. Setting und Hauptcharakter muss manuell gefüllt werden, ein Klick auf „Story erzeugen“ generiert dann den Titel und die Inhalte für die Kapitel.

Technische Basis

Seit OpenAI vor 2,5 Jahre ChatGPT der breiten Masse zugänglich gemacht hat, sind viele Milliarden Dollars und damit auch Entwicklerstunden in die Implementierung und Erforschung von künstliche Intelligenz geflossen. Und das merkt man schon sehr, wenn man sich mit dem Thema beschäftigt. GPT gibt es in der Version 5, Google hat mit Gemini gleichgezogen, Facebook hat natürlich auch ein eigenes Model im Angebot, es gibt einige KIs für die Erstellung von Bilder und mit DeepSeek sind auch die Chinesen mit einer gar nicht so schlechten Armeleute-Variante am Start. Es gibt auch zahlreiche Modelle, die man auf dem heimischen Notebook verwenden kann, sofern dieses ein bisschen Power hat. Und es ist sehr einfach diese Modelle als Cloud Service zu nutzen. Es gibt einige Plattformen, die eine einheitliche Schnittstelle für den Zugriff auf Sprachmodelle bieten. Das ist für einen Softwareentwickler natürlich maximal komfortabel.

Ich habe primär mit GPT 4.1 experimentiert. Die Modelle, die lokal auf dem eigenen Rechner laufen, die habe ich schnell verworfen. Eine Variante von DeepSeek läuft ziemlich gut, bietet auch Reasoning (es denkt sozusagen vorher nach, bevor es antwortet), hatte aber viel zu schlechte Ergebnisse. Die Leistungsfähigkeit eines Sprachmodels hängt stark von den verwendeten Parametern ab und je mehr, desto mehr Arbeitsspeicher und Rechenleistung ist erforderlich. Wer zu große Modelle wählt, schießt das eigene System schnell ab und das ist mir echt oft passiert. Zudem war das echt langsam, so dass ich schnell zu Cloud Services übergegangen bin. OpenRouter oder CometAPI bieten einen einheitlichen Zugriff auf verschiedene Modelle und Letzteres habe ich dann auch verwendet. Für einen erfahrenen Softwareentwickler ist die Anbindung ziemlich einfach (es ist eine simple REST API).

Meine Software habe ich als Angular Anwendung implementiert. Für das Speichern des Buchs und für den Zugriff auf CometAPI habe ich ein sehr kleines PHP Skript verwendet, das lediglich durchgeleitet hat und das ich in einem Docker-Container habe laufen lassen. Alles also schön schlank.

Meine Entscheidung Angular zu verwenden hatte auch einen sehr pragmatischen Grund: Es ist sehr verbreitet. Und das bedeutet, dass die Sprachmodelle es sehr gut kennen. Denn ich habe natürlich für die Entwicklung meiner Software auch sehr intensiv künstliche Intelligenz verwendet. Große Teile des Codes haben Sprachmodelle für mich geschrieben. Wer sich blind auf KI verlässt, ist schnell verlassen, man muss da also schon immer wieder selbst Hand anlegen. Besonders um die Architektur schlank und wartbar zu halten. Aber gerade Benutzer-Oberflächen mit Angular und Material kennen alle Sprachmodelle sehr gut und nehmen einem sehr viel Implementierungsaufwand ab. Ich habe dabei auch alle möglichen Dienste ausgetestet und so ziemlich jedes kostenfreie Kontingent ausgenutzt, das man für umsonst bekommen kann. Angefangen mit Github Copilot, dann natürlich die Gemini CLI, Cursor AI (was gut funktioniert aber auch ziemlich teuer ist), dann habe ich Kilo Code getestet (das sich erstmal gut anhört, weil man nur die verwendete Rechenleistung für das Sprachmodel zahlen muss, das aber echt super teuer ist, weil sich das ganz schön summiert), Copy Paste in Microsoft Copilot und Google Gemini funktioniert auch ziemlich gut und ich habe natürlich viel mit Copilot und Gemini diskutiert, wie ich was lösen könnte und welche Modelle geeignet sind. Ich hab Beispiele von meinem Prompt an Copilot gegeben und gefragt, was ich daran optimieren soll. Dann habe ich mir einen guten Beispielprompt von Copilot erzeugen und von Gemini optimieren lassen. Das habe ich dann wiederum in meine Anwendung eingebaut. Die Visualisierung des Graphen mit D3.js hat Gemini für mich implementiert. Der Export als Word docx Github Copilot, wobei Gemini CLI dann das Cover darin umgesetzt hat.

Herausforderungen

Mein erster Versuch war es, einfach alles der KI zu überlassen. Also erstmal eine Anfrage, um sich eine Geschichte für ein Abenteuerspielbuch auszudenken. Das hat problemlos funktioniert. Diesen Plot habe ich dann mit jeder Anfrage für das Erzeugen eines neuen Abschnitts mitgeschickt. Dabei habe ich einfach immer alle bereits erzeugten Abschnitte in den Prompt gepackt. Ich würde sagen, das ist die am einfachsten zu implementierende Holzhammermethode. Die auch maximal teuer ist, da jedes Mal das gesamte Buch im Prompt übergeben wird. Meine Erwartungen waren gering und es hat natürlich nicht funktioniert. Ein Sprachmodel kann einfach keine Strukturen verwalten und schon gar nicht ein Spielbuch mit mehreren hundert Optionen. Der von der KI generierte Entscheidungsbaum hat sich immer weiter verzweigt, ohne je ein Ende zu finden.

Ich habe also die Reihenfolge umgedreht und zuerst die Struktur für das Spielbuch erstellt. Das ist ein gerichteter Graph, der keine Verbindungen zurück hat (ich habe das bei Spielbücher immer gehasst, wenn man in eine Schleife gekommen ist), der ein paar Knoten ohne Fortsetzung enthält (Sektionen, in denen der Spieler stirbt oder die Geschichte vorzeitig endet und der Leser verliert), der sich verzweigt aber trotzdem eine gewisse lineare Struktur hat. Hier ein Bild von dem Ergebnis (rot markierte Ecken haben eine Illustration).

Dieser gerichteten Graph, dessen Ecken die Abschnitte des Spielbuches sind, wird dann Stück für Stück mit Leben gefüllt. Jede Ecke wird einmal angesprungen (wenn alle Vorgänger erzeugt wurden). Dann wird dafür ein Prompt erstellt und die KI soll diesen Abschnitt schreiben. Dazu soll sie auch die möglichen Optionen erzeugen, wobei die Anzahl durch den Graphen vorgegeben sind. Sie bekommt auch die verschiedenen Vorgeschichten übergeben, wobei ich hier nur zwei Schritte zurück gehe und von jedem Pfad der zweiten Stufe nur einen einzelnen übergeben habe.

Dieses Vorgehen hat aber ein Problem: Wenn es viele Optionen gibt und eine Option zu einen Abschnitt führt, der auch von einem anderen Zweig erreichbar ist, dann können sich diese zwei Teilzweige derart stark unterscheiden, dass man sie nicht mehr zusammenführen kann. Dann ergibt der Abschnitt für einen Zweig Sinn, für den anderen nicht. Das lässt sich auch nicht mit dem besten Sprachmodel lösen, da beispielsweise im einen Zweig eine Person vorkommt, in dem anderen aber nicht. Was soll man da machen? Das bekommt man auch als Mensch nicht mehr zusammen. Also habe ich es so geändert, das auch wieder rückwärts gegangen wird. Der Abschnitt wird also erstellt (so gut es die KI hin bekommt). Dann schaut sich die KI alle vorhergehenden Abschnitte an und optimiert sie nochmal, dass der neu erzeugte Abschnitt sinnvoll ist. Die Lösung hat nur begrenzt gegriffen. Die Zweige waren manchmal so unterschiedlich, dass die KI auch bei dem Vorgehen versagt hat.

Ich habe mir dann eine andere Graph Struktur überlegt. Eine feste Struktur, die immer wieder zusammengesetzt wird und für ein Spielbuch optimiert ist. Beim Lesen des Buches würde man diese feste Struktur nicht wahrnehmen, da die Optionen durchgemischt werden. Zudem ist sie komplex genug, dass genug Entscheidungsfreiheit vorhanden ist. Gleichzeitig ist sie optimiert darauf, die Geschichte in eine konsistente Form zu bringen. Aber auch da hatte ich unpassende Sprünge in der Geschichte, die es nicht geben dürfte. Gerade auch im letzten Kapitel verliert die Geschichte zudem stark an Struktur und folgt keinem geradlinigen Plot mehr.

Hinzu kommt, dass sich die KI verschiedene Nebenfiguren ausdenkt. Diese Nebenfiguren werden eingeführt, aber der Kontext reicht nur zwei Ebenen zurück, da sonst die Anzahl an Möglichkeiten zu viele werden. Das führt dazu, dass Nebenfiguren sich verändern. Mirja wird plötzlich von einer Diebin zu einer Kriegerin und verschwindet plötzlich komplett. Fennik wird von einem Gnom zu einem Zwerg und später verliert er sogar seinen Namen und ist nur noch „der Zwerg“. Das Problem könnte man aber vermutlich lösen, indem man die KI Nebenfiguren erzeugen lässt und diese in einem Verzeichnis mitführt und im Prompt immer wieder mit übergibt. Oder indem man doch versucht noch mehr von den verschiedenen Vorgeschichten mit aufzunehmen.

Was ich oben beschreibe habe ich mit GPT 4.1 probiert und da waren die Ergebnisse eigentlich schon ziemlich gut. Mit identischer Basis habe ich das Gleiche mit DeepSeek V3 (Version vom März 2025 und August 2025) versucht. Dort hat es gar nicht geklappt. Schon einfache Verbindungen von einem Abschnitt zum Nächsten haben nicht zusammen gepasst. Das Sprachmodel hat den Inhalt des Kapitels und die einzelnen Abschnitte in einen Topf geworfen und nicht differenziert. Auch die Optionen waren manchmal einfach kompletter Käse. Gemini 2.5 pro hat sich auch erstaunlich schlecht geschlagen, was mich echt überrascht hat. Viel mehr habe ich nicht probiert, denn GPT 4.1 gilt ja auch als eines der Platzhirsche am Sprachmodel-Markt. Interessant wäre auch noch Claude gewesen, das gerade beim Verfassen von Texten sehr gut sein soll. Es ist aber auch eines der teureren Modelle.

Illustrationen

Natürlich wollte ich schöne Illustrationen im Stil von Abenteuerspielbücher haben. Das Auge liest ja bekanntlich mit. Dazu habe ich mir Automatic1111 mit Stable Diffusion lokal installiert. Das ist eine KI für die Erzeugung von Bildern. Dort steht auch eine Schnittstelle zur Verfügung, die ich dann für die Bildgenerierung verwendet habe. Ich habe einige Zeit gebraucht, um den optimalen Prompt für genau den Stil zu finden. Dank Copilot und Gemini habe ich den auch gefunden. Wobei ich es so implementiert habe, das GPT 4.1 mir den Prompt für Stable Diffusion erzeugt. Das heißt die eine KI erzeugt die Anfrage für die andere KI.

Für Stable Diffusion gibt es zahlreiche Modelle und ich habe ein bisschen gebraucht hier ein gutes zu finden. Das Stable Diffusion 3.5 Model ist auf meinem Rechner nicht mehr gut gelaufen, da hat die Rechenleistung einfach nicht ausgereicht. Die Bilder, die ich damit online erzeugt habe, konnten mich aber auch nicht überzeugen. Das populäre Flux1.dev von Black Forest Labs ist nicht mit Automatic1111 kompatibel und hatte für diesen einfachen Zeichenstil auch keine guten Ergebnisse (es ist ja auf das Gegenteil optimiert). Am Ende habe ich Juggernaut XL verwendet, das aber die klassischen Schwächen hat. Die Hände werden nicht sauber generiert, es gibt seltsame Effekte und meistens sind die Motive schon schräg oder völlig unpassend. Es gibt aber auch sehr schöne Illustrationen, wenn man nur oft genug probiert. Hier ein Beispiel für eine gelungene Illustration.

In Summe muss man aber sagen, dass die KI Illustrationen eigentlich nie genau das Motiv zeigen, das man möchte. Es ist so, wie wenn man einem störrischen aber sehr begabten Kind mitteilen möchte, was man für ein Motiv gezeichnet haben möchte und dann bekommt man etwas das schon irgendwie richtig ist aber dann auch wieder nicht. Man kann das Minimieren, indem man mehrere Versuche macht, aber ganz sauber sind die Bilder selten. Hier musste ich auch stark von meiner Prämisse abweichen, das alles automatisch ablaufen soll. Man muss sich die Bilder ansehen und checken, ob die KI einem da nicht kompletten Mist geliefert hat oder etwas ganz bizarr aussieht. Ich würde sagen, hier ist der meiste Zeitaufwand geflossen. Die unpassenden Bilder auszusortieren und einen neuen Schwung Bilder zu erzeugen und dann erneut zu prüfen und auszusortieren. Wirklich zufrieden war ich am Ende dann nur mit wenigen Illustrationen.

Die schönsten Bilder erzeugt DALL·E 3 von OpenAI. Zumindest für meinen speziellen Fall, also einfache schwarz-weiß Zeichnungen. Da ist man aber mit 5 Cent pro generiertes Bild dabei, was auch nicht ganz günstig ist. Zudem hat DALL·E 3 Probleme mit dem Hochformat und sehr oft erzeugt es Bilder mit falscher Orientierung oder Rändern. Das kann man durch den Prompt ein bisschen ausgleichen, führt aber immer wieder zu unnötigen Bilderzeugungen. Und auch bei DALL·E 3 kommen zumeist Bilder raus, die nicht wirklich zur Szene passen. Also habe ich ausschließlich Stable Diffusion verwendet und auf DALL·E 3 verzichtet.

Die von KI generierten Bilder haben alle eine eher geringe Auflösung und sind für den Druck nicht geeignet. Man muss sie also erst auf eine höhere Auflösung vergrößern, was ebenfalls mit KI möglich ist. Automatic1111 bringt hier schon einige Modelle mit, die sich komfortabel über die Schnittstelle nutzen lassen. Nach der Erzeugung der Illustrationen habe ich sie also nochmal vergrößert.

Kosten

Ein weiteres Thema sind die Kosten. Wenn man sich ein ChatGPT Abo zum Festpreis holt oder das kostenlose Microsoft Copilot verwendet, dann ist das eigentlich eine ziemlich günstige Sache. Aber das teure Training der Modelle und auch die Rechenleistung, um sie zu betreiben, muss auch irgendwie bezahlt werden. Wer daher die Programmier-APIs verwendet, wird zur Kasse gebeten und muss nach Nutzung zahlen. Und das ist gar nicht so billig. Das summiert sich schnell, immerhin pumpe ich für das Spielbuch viel Prosa immer wieder in die KI hinein und bekomme auch lange Texte ausgespuckt. Abgerechnet wird nach Token (in der Regel ungefähr drei Zeichen ergeben ein Token).

Für ein Buch mit 180 Abschnitten ergeben sich knapp 800.000 Token. Die meisten sind Input Token, die etwas günstiger sind, etwa 10% sind cached Token, die deutlich weniger kosten, aber trotzdem kommt bei GPT 4.1 da etwa 2,50 Euro pro generiertes Buch heraus. Wer die Bilder mit DALL·E 3 erstellen möchte, was ich nicht gemacht habe, und ungefähr 30 Illustrationen plus ein Cover in das Buch packt, kommt nochmal auf mindestens 1,55 Euro.

Wobei 180 Abschnitte nicht so viel sind. Ich würde sagen, sie haben mehr Text als es bei den Spielbüchern sonst der Fall ist und mein Beispielbuch kommt etwa auf 200 Seiten ohne Illustrationen (wenn man 1800 Zeichen pro Seite annimmt) plus 30 Seiten mit Illustrationen, also 230 Seiten. Ein halbes Spielbuch also.

Was die Kosten angeht, muss man aber auch differenzieren. Aus Lesersicht ist es vermutlich ein mäßiger Deal. Spielbücher bekommt man gebraucht schon für wenige Euro und das ist ein mit Liebe geschriebenes Spielbuch. Aus Sicht eines Verlages oder Autoren ist es ein Schnäppchen. Auch wenn man das Buch nochmal intensiver überarbeiten muss, spart man sich auf diesen Wege sehr sehr viele Arbeitsstunden, was die Marge deutlich nach oben treibt.

Ein Spielbuch mit 180 Abschnitten zu erstellen, hat 30 Minuten gedauert. So lange geht es hin und her zwischen meiner Software und der KI. Die Bilder zu erstellen dauert in Summe dann deutlich mehr Zeit, da ein einzelnes Bild auf meinem Rechner mit Upscale etwa 2,5 Minuten benötigt. Ich habe mehrere Bilder erzeugen lassen, die unpassenden gelöscht, dann wieder Bilder erzeugt, bis ich etwa 30 Bilder hatte. Da hat der Rechner in Summe schon mehrere Stunden gearbeitet. Natürlich ist die Laufzeit kein Problem, das Programm arbeitet im Hintergrund vor sich hin und lastet auch den Rechner nicht zu sehr aus.

Mögliche Erweiterungen

Es gäbe zahlreiche Optimierungsmöglichkeiten. Das, was ich umgesetzt habe, ist nur der Anfang. Kämpfe könnte man relativ einfach einführen, da sie isoliert nur innerhalb eines Abschnitts sind. Die KI könnte selbst entscheiden ob es einen Kampf gibt und wie stark ein Gegner ist. Das wäre eine einfacher Erweiterung.

Gegenstände, die gefunden und später verwendet werden können, wäre über eine Liste umsetzbar. Die KI kann selbst aussuchen, welcher Gegenstand was genau ist und wann er gefunden und wann genutzt werden kann. Das dürfte ganz gut gehen. Ähnlich wie die Nebenfiguren, die man als Verzeichnis führen und immer wieder im Prompt mitgeben könnte.

Ebenso einfach wären Zufallsentscheidungen mit dem Würfel umsetzbar. Die KI entscheidet selbst die Auswahlmöglichkeiten. Anders sieht es aber mit Rätseln aus. Ich denke das ist schwerer, besonders wenn die Antwort des Rätsels die Sektionsnummer ist.

All die Erweiterungen sind aus meiner Sicht ohne größere Probleme umsetzbar. Aber vielleicht auch nicht. Das Verhalten der KI ist oft nicht vorhersehbar. Zumindest wären diese Elemente nicht sehr komplex in der Umsetzung.

Ergebnis und Fazit

Was mit künstlicher Intelligenz erzeugt werden kann, ist wirklich beeindruckend. Ein Spielbuch zu erzeugen klappt schon sehr gut. Es gibt aber auch einige Probleme: Sprünge in der Geschichte, Figuren, die nicht konsistent sind oder plötzlich verschwinden, unpassende Übergänge wenn verschiedene Zweige der Geschichte zusammen laufen und am Ende verliert sich die Geschichte und folgt nur noch vage einem Plot. Die KI macht, so wie man es auch von anderen Bereichen kennt, einfach Fehler. Ein Spielbuch zu schreiben ist aufgrund der vielen Möglichkeiten und Verzweigungen auch eine sehr schwere Aufgabe. Das muss man auch sagen. Es ist nicht ein lineares normales Buch, wo eine AI mit großem Kontext ganz nach ihrer Systematik einfach Wörter anhängt. Mehrere unterschiedliche Zweige zu verschmelzen und sinnvoll zusammenzuführen und dann noch strukturiert auszugeben, dann noch über viele Erzählstränge hinweg eine konsistente Geschichte erzählen, das erfordert schon viel Verständnis für den Inhalt.

Natürlich hätte ich noch sehr viele Stunden in das Projekt stecken können und an den Prompts und Algorithmen feilen können. Das war mir dann aber auch zu viel Arbeit nun noch tiefer einzusteigen. Ich habe schon viel experimentiert und jeder weiterer Versuch den Verlauf der Geschichte zu verbessern, hätte deutlich mehr Entwicklungsarbeit bedeutet. Ein Geschäftsmodel ist es auch nicht, daher hat es für mich keinen Sinn noch tiefer einzusteigen. Auch wenn es eine interessante und reizvolle Problemstellung ist. Das macht schon Spaß zu experimentieren und die Grenzen von KI auszuloten. Man muss aber sagen, dass hier noch viel Verbesserungspotenzial da ist, das ich noch nicht ausgeschöpft habe.

Die Qualität des Textes ist allerdings sehr gut. Die Abschnitte sind spannend geschrieben, haben ein schnelles Tempo und sind stimmungsvoll. Auch die Charaktere sind sehr schön ausgestaltet. Ja, es sind keine komplexen Figuren, es ist nicht vergleichbar mit einer ausgefeilten Geschichte oder gar der aus vielen Teilen bestehenden stimmigen großen Welt, die sich ein Joe Dever ausgedacht hat. Aber mit einfacheren Spielbüchern für Kinder kann das durchaus mithalten. Das liest sich schon gut und ist auch unterhaltsam.

Würde man ein vollständiges Buch daraus machen wollen, so müsste man auf jeden Fall nochmal Hand anlegen. Das Layout müsste man optimieren, die Zweige ausbessern, die nicht ganz passen, die Geschichte überarbeiten und straffen, die Nebenfiguren müsste man nacharbeiten, die Illustrationen prüfen und ggf. neu erstellen und alles im Detail optimieren. Ich habe für mein Buchprojekt auch Illustrationen akzeptiert, die nicht vollständig zur Szene passen, eine Unschärfe, die man sich bei einer Veröffentlichung nicht leisten kann.

Ein fertiges Buch auf Mausklick zu bekommen, das halte ich momentan noch für unrealistisch. Intensive manuelle Nacharbeit ist da immer nötig. Aber wenn man bedenkt, wie stark sich der Aufwand für den Autoren eines solchen Spielbuchs reduziert und wenn man auch bedenkt, wie viel Inhalt man schon bekommt, dann ist das schon ein sehr großer Teil des Weges. Man muss aber auch sagen, dass es ein sehr einfaches Spielbuch ist und wer wirklich etwas Anspruchsvolles möchte, der wird alleine mit KI nicht weit kommen. Ein Reiter der schwarzen Sonne bekommt man voll automatisiert ganz sicher nicht. Aber das generierte Buch kann die Basis dafür sein. Das Ergebnis entspricht meiner Erwartung und Erfahrung aus vielen anderen Bereichen, in denen KI eingesetzt wird: Sie macht den Autoren schneller und vereinfacht den Prozess des Schreibens deutlich. Man bekommt hier eine Vorlage, ein gut ausgearbeitetes Gerüst, das sich vermutlich mit einem Bruchteil des Aufwands in ein vollständiges Spielbuch ausarbeiten lässt. Fehlerfrei ist das Ergebnis sicher nicht und das generierte Buch ist weit davon entfernt fertig zu sein.

Was habe ich aus dem kleinen Projekt gelernt? Die Anforderung, dass alles vollautomatisiert passieren muss, ist zu streng. Das kann künstliche Intelligenz (noch) nicht leisten. Eine weitaus sinnvollere Lösung ist also kein Generator, der alles automatisiert macht, sondern ein Tool, das den Spielbuch-Autoren mit KI-Funktionalität unterstützt. Das könnte so aussehen, dass der Autor die Ansicht mit dem Graphen hat und ausgehend davon einen neuen Abschnitt für eine Option von einer KI erzeugen lässt. Dann bekommt man den Text und die Optionen ausgegeben und hat ein Eingabefeld, um mit einen eigenen Prompt den Abschnitt von der KI weiter verfeinern zu lassen. Oder man übernimmt stellenweise selbst das Schreiben, um die Geschichte und damit die KI wieder einzuhegen. Man prüft die erzeugten Optionen und passt auch diese bei Bedarf an. So schreibt die KI die Geschichte, aber nicht vollautomatisch, sondern vom Autoren überwacht und unmittelbar geprüft. Wenn man Abschnitt für Abschnitt auch selbst die Optionen beeinflussen kann, so kann man selbst den Graph und seine Verzweigungen definieren. Auf diese Weise kann man eine deutlich komplexere Geschichte ausgestalten, hat aber immer die Übersicht über das Spielbuch und bekommt dennoch die meiste Arbeit abgenommen. Zusätzlich würde ich Tabellen mit Gegenständen und Charakteren mitführen, die automatisch erweitert werden, wenn die KI oder der Autor einen neuen Charakter oder Gegenstand einführt. Um manuellen Aufwand kommt man nicht herum, also muss man ihn so gering wie möglich halten und gleichzeitig die volle Leistungsfähigkeit von KI ausschöpfen.

Das Buch zum Download

Ich habe eine klassische Fantasy Geschichte als Spielbuch generiert. So wie man es von den Soloabenteuern von Das schwarze Auge aus den 80er und 90er kennt. Ein einfacher Plot, der Protagonist ist jung und unerfahren, kommt in einen Strudel aus Ereignissen und muss die Welt retten. Die klassische Heldenreise, mit Elfen, Orks, Feen und dem gut abgehangenen Fantasy Setting. Für mich war es naheliegend es mit so einem Setting zu probieren. Das ist einfach sehr verbreitet und klassisch.

Ich habe das Spielbuch nicht weiter verarbeitet. Das Cover, die Illustrationen, der Text, nichts ist angepasst. Genau so wurden die Inhalte von KI erzeugt. Ich habe bewusst nichts verändert, so dass sich jeder ein Bild machen kann. Ich habe lediglich die docx Datei in ein pdf umgewandelt, ansonsten wäre die Datei zu groß gewesen.

Habt ihr als Autor bereits mit Künstlicher Intelligenz gearbeitet? Wie sind eure Erfahrungen? Ist das Teufelszeug für euch oder schon alltägliches Werkzeug? Bücher und Geschichten von KI, würdet ihr so etwas lesen wollen? Schreibt mir eure Meinung und Erfahrungen, ich bin sehr interessiert.