생성형 AI 기술과 게임산업에서의 적용 현황

인공지능(AI) 기술이 여러 분야에서 큰 변화를 일으키고 있으며, 이는 게임업계에서도 마찬가지이다. 사실 게임산업은 상당히 이른 시기에 AI를 채택한 분야이다. 플레이어가 상대해야 하는 NPC 알고리즘 설계를 시작으로, 최근에는 게임 디자인 부문에서도 AI 기술이 널리 사용되기 시작했다.

AI 기술은 발전 단계에 따라 일반 AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI 순서로 발전했다. 초기의 AI는 인간의 움직임이나 패턴 몇 가지를 프로그램 또는 기계가 흉내 낼 수 있는 수준이었다. 머신러닝은 특별한 규칙 없이 컴퓨터가 데이터를 무작위로 학습하여 패턴을 형성하게 하는 기술이다. 딥러닝은 인간의 뇌 신경망 구조를 기반으로 데이터를 계층적으로 분석하여 기계가 추론적인 능력을 갖추게 하는 기술이다. 그리고 가장 최근에 나온 생성형 AI는 이용자의 특별한 요구에 따라 컴퓨터가 학습하여 결과를 도출하는 ‘맞춤형’ AI라 할 수 있다.

2024년 글로벌 게임 개발사 생성형 AI 사용 비율

출처 : Game Developers Conference 2024

AI 기술 도입에 선구적이었던 게임업계답게, 최근 글로벌 게임 개발사들도 생성형 AI를 주목하고 있다. 최근 열린 게임 개발자 컨퍼런스에서 3,000명의 개발자를 대상으로 설문 조사를 진행한 결과, 현재 생성형 AI를 본인 또는 동료가 사용하고 있거나, 사용 중이지는 않지만 관심이 있다는 응답이 전체 응답자의 64%에 달했다. 또한, 게임 개발부터 마케팅, QA까지 다양한 분야에서 생성형 AI 기술을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 다만, 프로그래밍이나 디자인 등 게임 결과물과 직접적으로 관련 있는 부서에서의 사용 비율은 아직 매우 높은 수준은 아니었다. 그러나 이는 반대로 앞으로 게임 개발 과정에서 생성형 AI의 역할이 더욱 커질 여지가 있다는 것으로 해석할 수 있다.

2024년 글로벌 게임 개발사의 생성형 AI 사용 부서 비율

출처 : Game Developers Conference 2024

게임 디자인에 AI를 도입하는 이유 및 기대 효과

게임 개발사들이 AI 도입에 적극적인 데에는 여러 가지 이유가 있다. 그중 최근 AI 채택으로 거둘 수 있는 가장 큰 효과로는 개발 시간 단축과 예산 절감, 그리고 이를 통한 개발 효율성 향상이다. 최근 게임 개발사의 간판 타이틀인 AAA급 게임 개발에는 대략 2억 달러(약 2,730억 원) 정도가 소요될 만큼 과거보다 게임 개발 비용이 크게 증가했다. 이러한 상황에서 AI를 이용하여 게임 배경을 만들거나 레벨 디자인을 구성하면, 과거 개발자들이 일일이 수작업으로 개발할 때보다 더욱 다양한 게임 배경(스테이지)을 창조할 수 있을 뿐만 아니라 개발 시간도 단축된다. 많은 게임이 쏟아지는 현대 개발 환경에서 지나치게 긴 개발 기간은 게임 출시를 기다리는 게이머들의 기대감을 낮추거나 유저가 이탈하는 원인이 될 수 있다. 따라서 비용 절감과 개발 기간 단축 측면에서 개발사가 AI를 사용할 이유가 점점 더 커지고 있다.

또한, 정교한 AI 도입은 실제 게이머들의 플레이 경험과 만족도를 높일 수 있다. 많은 게임에서 사람과 미리 프로그램화된 NPC가 경쟁하거나 대결하게 되는데, 단순한 AI로 프로그래밍할 경우 몇 가지 패턴을 플레이어가 쉽게 파악하게 되어 게임의 재미를 빠르게 떨어뜨리는 요인이 된다. 하지만 고도의 AI를 사용하여 게이머가 예측하기 힘든 다양한 패턴과 상황을 만들어 낼 수 있도록 프로그래밍하면, 게이머는 플레이 때마다 신선하고 다채로운 경험을 할 수 있고 이는 결과적으로 게이머의 만족도 향상으로 이어진다.

다음으로, AI는 게이머들의 니즈에 맞춘 콘텐츠 제작과 만족도 높은 업데이트 실행에도 도움이 된다. 많은 개발사가 게이머들의 실제 플레이 데이터를 애널리틱스(Analytics) 기술을 이용하여 분석하기 시작했다. 이는 장르별 게임에서 게이머들이 무슨 행동을 하는지, 어떠한 방식으로 난관에 대처하는지 등을 개발사가 실시간으로 빠르게 파악하는 데 큰 도움이 된다. 개발사들은 이러한 과정에서 얻은 데이터로 차기작을 제작하거나, 현재 출시된 게임의 NPC 로직을 개선하고, 게이머들의 행동을 기반으로 그들이 원하는 콘텐츠를 제작하여 업데이트할 수 있다. 다시 말해, 사용자에게 초점을 둔 맞춤형 서비스를 강화하는 데에도 AI를 활용할 수 있다.

생성형 AI가 하는 일

앞서 언급한 바와 같이, 여러 글로벌 게임 개발사가 생성형 AI에 관심을 가지거나 현재 생성형 AI를 게임 개발에 사용하고 있다. 그중 가장 대표적인 사례가 게임 내 환경 구축에 생성형 AI를 사용하는 것이다. 게임 개발자가 원하는 게임 배경 컨셉을 입력하면 생성형 AI가 해당 컨셉에 맞는 배경과 지형지물을 구성하여 후보군을 제시한다. 그리고 개발자는 생성형 AI가 제시한 후보군 중 가장 적절한 것을 선택해 수정만 하면 되는데, 인력으로 게임 배경을 만들 때보다 창의적이고 다양한 배경을 매우 빠른 시간에 구현할 수 있다.

생성형 AI는 게임 배경뿐만 아니라 캐릭터 모델링과 음성, 음향 제작에도 큰 도움을 준다. 최근 다수 게임은 실제 사람이나 사물을 3D로 구현해야 하는데, 과거에는 개발자가 일일이 윤곽을 만들거나 수정해야 했다. 하지만 생성형 AI는 현실의 사람과 사물 데이터를 이용하여 자동으로 캐릭터와 사물 3D 모델링을 할 수 있다. 더불어, 생성형 AI는 일상 대화 시 감정에 따른 악센트, 성조, 발음 등과 관련한 데이터를 이용해 게임 내 캐릭터의 음성 대화를 보다 현실감 있게 다듬을 수 있다. 심지어 게임 제작자가 원하는 분위기의 배경 음악 컨셉을 지정하면 그에 따라 자동으로 음악을 작곡하기도 한다. 그리고 이에 그치지 않고 거리와 위치에 따른 효과음 크기 조절과 방향 지정 등 게임 내 경험에 큰 영향을 주는 게임 내 효과음을 보다 현실감 있게 다듬어 주는 역할도 할 수 있다.

생성형 AI의 놀라운 능력은 여기서 그치지 않는다. 최근에는 다수의 게임 개발자가 생성형 AI를 게임 스토리 구성에도 사용하고 있다. 뛰어난 스토리 덕분에 드라마로 제작되기도 한 어드벤처 게임 <더 라스트 오브 어스(The Last of Us)> 시리즈의 제작을 지휘한 닐 드럭만(Neil Druckman)은 AI는 고정관념이 없으며, 따라서 게임 스토리 라인을 구상할 때 인간의 한계를 뛰어넘을 수 있다고 말하기도 했다. 나아가, 전체적인 스토리 창작 외에도 캐릭터가 나누는 대화문을 현실적으로 정교하게 만드는 데에도 생성형 AI가 이용되고 있다.

마지막으로, 생성형 AI는 게임 내 미션 기획과 제작 후 품질 테스트 속도도 크게 끌어올릴 수 있다. 개발자는 생성형 AI를 이용하여 게임 분위기를 해치지 않는 새로운 미션 제작을 생성형 AI에 의뢰할 수 있다. 또한, 다양하고 복잡한 상황을 상정하여 제작된 게임의 버그 여부를 찾아 출시 전 QA 과정을 단축하는 데에도 생성형 AI가 큰 역할을 차지하고 있다.

엔비디아, NVIDIA 아바타 클라우드 엔진(ACE)

2023년, 세계 최고 GPU 제작사 중 하나이자 오랜 기간 게임업계와 깊은 관계를 맺어 온 엔비디아(NVIDIA)가 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 게임 내 NPC 개발 도구 ‘아바타 클라우드 엔진(ACE, Avatar Cloud Engine)’을 발표했다. 엔비디아 발표에 따르면 ACE는 생성형 AI 기술을 이용했으며, 게임 개발사는 플레이어와의 대화에 실시간으로 반응하는, 마치 살아있는 인간으로 착각할 수 있을 정도의 NPC를 제작할 수 있다. 지금까지 게임 내 NPC는 개발자가 미리 정해놓은 대사밖에 할 수 없는 스크립트(script)형 캐릭터였다. 말할 수 있는 대사와 반응의 범위가 좁았고, 따라서 게이머는 NPC를 정해진 반응밖에 하지 못하는 인형처럼 느끼기 일쑤였다. 그러나 ACE를 이용해 만든 NPC는 게이머의 행동을 분석하여 창의적인 대사를 만들어내며, 대사에 따라 표정과 억양 등의 반응도 달리한다. 이는 게임에 생명력을 불어넣는 데 큰 역할을 할 수 있는 요소이다.

NVIDIA 아바타 클라우드 엔진(ACE)

출처 : NVIDIA

<어쌔신 크리드(Assassin’s Creed)> 시리즈로 잘 알려진 게임 개발사 유비소프트 (Ubisoft)는 엔비디아의 생성형 AI 기술을 이용하여 사람과 같은 NPC를 모델링하는 ‘네오 NPC(NEO NPC)’ 프로젝트를 진행 중이다. NPC가 정해진 대사뿐만이 아닌 자연 언어에 가까운 대사를 할 수 있도록 하기 위해 진행 중인 이 프로젝트는 앞으로 게임 콘텐츠가 더욱 풍부해지고 게이머의 예상을 뛰어넘는 다채로운 상황이 펼쳐지는데 기여할 것으로 기대된다. 해당 프로젝트에 참여 중인 내러티브 디렉터(Narrative Director) 버지니 모세르(Virginie Mosser)는 생성형 AI로 사람과 같은 NPC 제작에 한 걸음 더 가까워졌으며, 이는 앞으로 제작될 게임에 큰 변화를 일으킬 것으로 내다보았다.

크래프톤, 이미지 생성 AI, 멀티모달 모델 등 게임 제작 전반에 걸친 연구 진행

글로벌 흥행작 <배틀그라운드(Battle Ground)>의 제작사로 잘 알려진 크래프톤은 게임 개발에 AI 기술을 적극적으로 활용하는 회사 중 하나이다. 특히, 크래프톤은 2D 이미지를 3D로 전환하여 움직임까지 부여하는 이미지 생성 기술과 하나의 주제와 관련하여 사진, 텍스트, 음성 등 다양한 유형의 데이터를 통합적으로 분석하여 처리하는 멀티모달(Multi-Modal) 연구로 주목을 받고 있다. 실제로, 크래프톤은 지난 2023년 12월 세계 최대 AI 학회 ‘뉴립스’에 5건의 논문을 메인 트랙으로 등재해 국내 게임사 가운데서는 가장 많은 논문을 올린 기업이 되었다.

이러한 크래프톤의 AI 연구는 실제 성과로도 이어지고 있다. 크래프톤은 2023년 6월 AI 기술로 게임을 제작하는 신규 독립 스튜디오 ‘렐루게임즈(ReLu Games)’를 설립했다. 그리고 지난 2024년 5월 23일 신작 <마법소녀 카와이 러블리 즈큥도큥 바큥부큥 루루핑(이하 즈큥도큥)>을 앞서 해보기로 스팀에 등록했다. <즈큥도큥>의 특이한 점은 키보드나 게임 패드로 명령어를 입력하는 대부분의 게임과는 달리 플레이어의 목소리를 게임 진행에 필요한 입력 체계로 삼았다는 점이다. 이러한 새로운 게임 방식을 위해 렐루게임즈는 사람의 육성에 담긴 감정과 의도를 분석하는 자체 개발 AI 알고리즘을 게임에 적용했다.

또한, <즈큥도큥>은 게임 개발 차원에서도 AI의 활용 가능성을 시사한다. 렐루게임즈에 따르면 <즈큥도큥> 내의 그래픽, 음향 등 모든 요소를 만드는데 생성형 AI 기술을 활용했으며, 이를 통해 단 3명의 개발자가 불과 1개월 만에 게임 개발을 완료했다. 따라서, <즈큥도큥>은 생성형 AI를 통해 제작 시간을 크게 단축하고 인력 소모를 줄인 대표적인 사례라고 볼 수 있다.

렐루게임즈 신작 <즈큥도큥>

출처 : ReLu Games

게임 디자인을 목적으로 제작된 생성형 AI 툴

이처럼 생성형 AI 기술이 점점 더 게임 개발 영역에 깊숙이 침투하고 있는 가운데, 게임 디자인과 개발을 돕기 위한 툴이 연이어 출시되고 있다. 동시에, 비슷한 기능을 지닌 개발 도구 사이의 경쟁도 치열해지고 있으며, 앞으로 생성형 AI 툴 시장 역시 크게 성장할 것으로 보인다.

여러 생성형 AI 게임 개발 도구 가운데 대표적인 몇 가지를 꼽자면, 먼저 게임 아트 제작용 툴 ‘시나리오(Scenario)’를 언급할 수 있다. 시나리오의 가장 큰 특징은 게임 개발자가 툴을 학습시킬 수 있다는 점이다. 개발자가 자신이 원하는 방향성과 스타일을 툴에 입력한 후, 충분한 데이터를 쌓았다고 판단되는 시점에서 이미지 생성을 명령하면 개발자의 스타일과 유사한 게임 아트를 만들어 제시한다. 개발자는 해당 아트를 시나리오를 이용해 수정하거나 외부에 전달할 수 있다.

게임 배경 제작에는 ‘프로미디언 AI(Promethean AI)’가 주목할 만하다. 3D 게임 배경을 자동으로 생성하는 프로미디언 AI는 개발자가 자연 언어로 배경 생성을 명령할 수 있고, 현재 나온 툴 중 가장 다양한 종류의 배경 생성 능력을 갖춘 툴의 하나로 평가된다.

한편, 플레이어의 행동을 분석하는 전문 툴도 출시되어 있다. ‘루도(Ludo)’가 그러한 대표적인 툴로, 게이머의 행동에 맞추어 다양한 게임 상황을 창조하여 제시하는 데 사용되고 있다. 루도의 강점 중 하나는 같은 게임 내에서도 플레이어의 기술적인 숙련도, 플레이 스타일, 선호하는 것을 각각 구분하여 분석할 수 있다는 데 있다. 이를 통해 개발사는 플레이어 행동 양식에 대한 깊이 있는 통찰을 얻어 게임을 개선할 수 있다.

‘로즈버드(Rosebud)’는 게임 개발의 필수 요소인 코드 작성을 지원하는 생성형 AI이다. 게임의 전반적인 구조를 형성하는 코드부터 세세한 기능적인 코드까지 필요에 따른 다양한 코드를 제시하거나 개발자의 코딩 작업을 지원한다. 로즈버드는 게임 개발사의 중요한 자산인 코드 제작 시간을 단축하고 비용을 절감하게 해준다고 할 수 있다.

이 외에도 3D 레이어 제작 지원 툴 ‘레이어(Layer)’, 개발자가 상상한 바를 실제 이미지로 전환해 주는 ‘핫팟(HotPot)’, 이미 디자인된 게임 캐릭터를 실제 사람과 같은 모습으로 변환하는 ‘인월드(InWorld)’, 게임 캐릭터의 대사와 행동을 보다 현실적이고 다채롭게 만드는 ‘카리스마(Charisma)’ 등 다양한 게임 개발용 생성형 AI 툴이 각각의 분야에서 주목받으며 개발자에게 힘을 보태고 있다.

생성형 AI 기술의 한계

지금까지 살펴본 대로, 개발 시간과 인력 단축, 광범위한 데이터를 활용하여 사람의 고정관념을 뛰어넘는 다양한 리소스 제작 등 게임 개발에 있어 생성형 AI를 활용하여 거둘 수 있는 이점은 매우 크다고 할 수 있다.

하지만 생성형 AI가 이와 같은 장점만을 가졌다고 말할 수는 없다. 생성형 AI 사용으로 일어날 수 있는 부작용 중 가장 대표적인 것은 프라이버시와 저작권 침해이다. 생성형 AI는 웹상 또는 개발사가 축적한 수많은 데이터와 이미지를 활용하여 게임에 필요한 리소스를 만들어 낸다. 일일이 헤아릴 수도 없을 정도의 데이터를 기반으로 하는 만큼, 그 과정에서 개인의 프라이버시를 침해하거나 저작권을 위반하는 데이터를 사용할 위험에 항상 노출되어 있다. 실제로, 스팀 플랫폼을 운영하는 ‘밸브(Valve)’가 저작권을 침해할 가능성이 높은 AI 생성 콘텐츠의 스팀 등재를 거부한 바 있다.

역설적이게도 생성형 AI가 게임 개발 비용을 높일 수 있다는 우려도 제기되고 있다. 아직은 생성형 AI가 개발 시간과 비용을 줄일 수 있는 장점이 더 큰 것으로 여겨지지만, 고급 AI 모델을 개발하고 유지하는 데에는 큰 비용이 소요될 가능성이 높다. 앞으로 게임 개발 환경이 고도화될수록, 더욱 복잡하고 정교한 생성형 AI 개발 필요성이 커질 수 있으며 이는 개발 비용 상승과 그에 따른 게이머들의 부담 증가로 이어질 수 있다.

이러한 위험에 대해 게이머 중 일부 역시 부정적인 시선을 보이기도 한다. 만 18~64세 사이의 미국과 영국 게이머 1,500여 명을 대상으로 조사한 결과, 게임 개발에 AI 사용에 대해 적극적으로 찬성한 응답자는 25%에 불과했다. 절반 이상인 58%는 윤리적 문제가 발생할 수 있으므로 신중하게 접근하여 사용해야 한다는 입장이었으며, 10%의 응답자는 절대 사용해서는 안 된다고 답했다. 게임 개발용 생성형 AI 분야가 아직 초기 단계인 만큼, 윤리적 문제 발생 가능성은 당분간 꾸준히 제기될 것이며, 따라서 업계는 발생할 수 있는 문제 방지 대책 마련과 윤리적 논의에 상당한 시간을 쏟아야 할 수도 있다.

미/영 게이머의 게임 개발 AI 활용에 대한 의견(2023년 3월)

출처 : National Research Group

한국 게임업계가 나아가야 할 길: 한국 게임산업을 위한 희망

생성형 AI를 비롯한 AI 기술은 앞으로 게임 개발의 혁신을 주도할 수 있는 주역이 될 잠재력을 보유하고 있다. 특히, 자본과 예산이 적은 인디 게임 개발사들에게 생성형 AI는 그러한 한계를 딛고 양질의 게임을 개발할 수 있는 커다란 동력이 될 수 있다. 앞서 언급한 <즈큥도큥>은 설립된 지 채 1년이 되지 않은 소규모 독립 개발사가 아주 적은 인원과 개발 기간으로 게임을 완성할 수 있다는 사실을 보여주기도 했다.

하지만 소위 ‘만능 치트키’로 여겨질 수 있는 AI 기술에도 분명한 한계점이 존재하고, AI 기술 사용으로 야기되는 새로운 문제가 생길 수 있다는 점도 분명히 인식해야 한다. 개발 툴에 대한 연구 없이 비효율적으로 사용하거나 무책임한 데이터 활용으로 여러 윤리적 문제를 낳을 수 있다. 특히, 게임으로 인해 인권 혹은 저작권 침해가 발생하여 사회적으로 이슈화된다면 게임업계에 큰 타격이 될 수 있다.

따라서, 국내 게임 개발사는 이제 걸음마를 떼기 시작한 게임 개발용 생성형 AI의 장점과 한계, 그리고 잠재적인 문제를 충분히 인식하고, 이에 대한 활발한 정보 교환과 논의가 필요할 것으로 보인다. 적극적이고 협력적인 논의를 통해 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하는 한편, 창의적이며 혁신적인 게임을 개발할 수 있는 환경을 업계 전반에 걸쳐 조성한다면 향후 국내 게임업계는 더욱 성장할 수 있을 것으로 전망된다.

미/영 게이머들이 생성형 AI 사용으로 가장 우려하는 것 (2023년 3월)

출처 : National Research Group

참고문헌