Ежегодная церемония вручения наград The Game Awards (TGA) традиционно служит не только площадкой для анонсов, но и лакмусовой бумажкой для оценки актуальных проблем индустрии. В этом году в центре внимания оказался фундаментальный вопрос: что именно мы награждаем, когда вручаем статуэтку за «Лучшую работу исполнителя»?
Публичное обсуждение инициировал Максенс Казорла, актер, ответственный за захват движений (Motion Capture) персонажа Густава в высоко оцененной критиками игре Clair Obscur: Expedition 33. Суть его претензии к TGA проста и логична: в эпоху технологически сложных постановок, когда цифровой персонаж является результатом работы нескольких профессионалов, выделение только одного человека — как правило, актера озвучивания — оставляет незамеченными физических исполнителей.
Анатомия цифровой роли: Почему Густав — это два человека
В современных блокбастерах и крупнобюджетных инди-играх процесс создания персонажа редко ограничивается студией звукозаписи. В случае с Густавом из Expedition 33, номинацию на TGA за «Лучшую работу исполнителя» получил исключительно Чарли Кокс, предоставивший свой голос. Однако физическое воплощение, мимика и движение, то есть тот самый «перформанс», который видит игрок, были заслугой Максенса Казорлы.
Казорла справедливо отмечает, что персонаж, по сути, является комбинацией двух отдельных, но неразрывно связанных выступлений. Эта проблема особенно остра в Expedition 33, где не только Густав, но и другие ключевые фигуры, включая Маэлль (победительницу в этой категории, сыгранную Дженнифер Инглиш), Луну и Версо, были созданы в рамках такого двойного коллаборативного процесса.
«Изолировать единственного исполнителя и потенциально оставить других невидимыми кажется нелогичным. Персонаж — это результат совокупности физического вклада, голоса, и, что не менее важно, невероятной работы сценаристов и разработчиков», — комментирует Казорла.
«Лучший Персонаж» как выход из этического тупика
Казорла предлагает не просто критиковать существующую систему, а внести конструктивное изменение: заменить категорию «Лучшая работа исполнителя» на «Лучший Персонаж». С его точки зрения, награждение персонажа как целостного художественного образа устраняет необходимость в болезненном разделении заслуг и позволяет признать вклад всей команды.
Это предложение не является революционным. Казорла указывает на премию DICE Awards, которая уже использует этот «интеллектуальный подход». На DICE Awards награждается сам персонаж, что позволяет отметить всю команду, стоящую за его воплощением. В качестве недавнего примера можно привести победу персонажа Индианы Джонса (из игры Indiana Jones and the Great Circle), которого озвучил и отыграл полностью с помощью захвата движений один актер — Трой Бейкер. Однако даже в этом случае, акцент на персонаже, а не на «работе исполнителя», кажется более чистым и справедливым.
Тонкая грань Performance Capture
Попытка ввести отдельную номинацию для «Лучшего захвата движения» Казорлой была отвергнута как потенциально неработоспособная. Причина кроется в структурной неоднородности игровой индустрии:
- В некоторых проектах голос и захват движения выполняются одним человеком (Full Performance Capture).
- В других — персонаж является результатом работы двух и более актеров (голос, захват, каскадеры).
Таким образом, стандартизировать критерии для отдельной номинации Mo-Cap практически невозможно без создания дополнительной путаницы. В этом контексте, категория «Лучший Персонаж» выглядит не просто компромиссом, а наиболее честным способом признания технической сложности и художественной синергии, лежащей в основе современного игрового процесса.
Пока неизвестно, примет ли организатор TGA Джефф Кили эту критику во внимание при планировании следующей церемонии. Однако сам факт, что актер озвучивания Чарли Кокс публично признал вклад своего партнера по мокапу, свидетельствует о том, что профессиональное сообщество уже осознает пробел в существующей системе признания. Это не просто вопрос статуэтки, но и вопрос профессионального достоинства в индустрии, где человеческий фактор остается ключевым, даже если он скрыт за пикселями и нейросетями.
