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선택 따라 끝없이 변화, 구글 AI가 꿈꾸는 ‘리빙 게임’
- console 오래 전 2024.08.20 11:30 인기
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▲ 4월 30일 '게이밍 온 구글 클라우드' 현장에서 강연 중인 구글 클라우드 김일호 커스터머 엔지니어링 매니저 (사진: 게임메카 촬영)
게임업계에 생성 AI는 널리 활용되고 있다. 이에 게임사와 일하는 주요 플랫폼 업체도 발 빠르게 움직였다. 버텍스 AI를 서비스 중인 구글 클라우드도 예외는 아니다. 구글 클라우드는 지난 4월에 국내에서 자사 AI 기술을 상세히 소개하는 ‘게이밍 온 구글 클라우드’를 개최했다. 당시 강조된 부분은 여러 AI 기술을 버텍스 AI 등 플랫폼 안에 통합해 필요한 부분을 효율적으로 활용할 수 있도록 만들었다는 점이다.
이에 대한 자세한 내용을 구글 클라우드 김일호 커스터머 엔지니어링 매니저와의 인터뷰를 통해 들어볼 수 있었다. 앞서 설명한대로 구글 클라우드는 통합 개발 플랫폼인 버텍스 AI를 여러 기업에 제공하고 있다. 김일호 매니저는 “구글 클라우드의 생성형 AI 경쟁력은 수직적으로 통합된 AI 스택과 AI에 최적화된 인프라가 결합된 방대한 AI 연구에서 비롯된다”라며 “이를 통해 생성 AI 앱의 개발∙배포∙확장을 위한 강력하고 포괄적인 플랫폼을 제공한다”라고 설명했다.
전면에는 AI 기술과 제품군을 한데 모은 버텍스 AI가 있다. 김일호 매니저는 “최신 버전 제미나이 모델부터 클로드 3(Claude 3)를 포함한 파트너사 모델, 젬마(Gemma), 라마(L;ama 2), 미스트랄(Mistral) 등 인기 오픈소스 모델을 포함한 150개 이상 모델이 제공되고 있다”라고 설명했다. 그리고 그 기반에는 머신러닝 작업을 가속화하도록 설계된 텐서 프로세싱 유닛(TPU) 등 AI 워크로드(일정 시간 안에 컴퓨터 시스템이 처리해야 하는 작업 종류와 양)에 최적화한 인프라, 여러 AI 기업과 오픈소스 커뮤니티와 협력하는 파트너십 등이 자리한다.
▲ 구글 클라우드 '버텍스 AI' 소개 영상 (영상출처: 구글 클라우드 테크 공식 유튜브 채널)
앞서 이야기한 기술은 국내 게임사에서 두루 활용되고 있다. 부분적으로 보면 넥슨이 구글 클라우드 버텍스 AI를 기반으로 개발한 ‘유해 이미지 탐지 시스템’이 있다. 게임 내에서 부적절한 이미지를 잡아내는 시스템이다. 두 회사는 12주 간 실험 12번을 거쳐 해당 시스템을 완성했다. 이에 통해 넥슨은 기존에 사용하던 모델이 감지하지 못한 사례를 찾아냄과 동시에 라이브 서비스 비용 81% 감소, 서버 지연 73.8% 감소 효과를 본 바 있다.
게임 개발 전반에 사용하는 사례로는 엔씨소프트의 자체 AI LLM(거대 언어 모델)인 ‘바르코(VARCO)’가 있다. 김일호 매니저는 “엔씨소프트 바르코를 사례로 들어 “엔씨소프트는 텍스트 생성부터 디지털 휴먼 관리, 플레이어와 가상 캐릭터 간 대화, 플레이어 행동에 기반한 동적 스토리 생성에 이르는 AI 툴을 개발했다”라며 “구글 클라우드 AI 인프라(TPU)의 속도와 성능을 바탕으로 LLM 학습에 소요되는 시간을 단축하고, 학습 생산성을 높였다”라며 “클라우드 TPU가 GPU 대비 달러당 2배 높은 성능을 제공하며 대규모 AI 학습 작업 성능과 비용을 최적화할 수 있었다”라고 설명했다.
▲ 엔씨소프트 '바르코' 소개 영상 (영상출처: 엔씨소프트 공식 유튜브 채널)
개발 외에도 유료 상품 구성과 같은 사업적인 부분이나 밸런스 조정과 같은 운영 등에도 버텍스 AI가 쓰인다. 김일호 매니저는 “마케팅은 데이터 분석과 데이터 인사이트를 얻는 것이 매우 중요하다. 이벤트 전후 인사이트를 빠르게 정리 및 도출하는 것은 생성 AI가 가장 잘하는 분야 중 하나다”라며 “라이브 서비스 게임은 플레이어 데이터로 살아 숨쉬는 만큼 구글 클라우드는 게임 내 명성, 플래티넘 획득 등 플레이어 모든 정보를 꼼꼼히 관리하고 있다”라고 설명했다.
작업 효율 향상 넘어, 역동적으로 변화하는 리빙 게임으로
앞서 이야기한 부분은 생성 AI를 토대로 반복노동 등을 줄여 작업 효율을 높이는 측면에 집중되어 있다. 그리고 이를 넘어서 AI를 활용해 유저가 직접 콘텐츠를 만드는 서비스까지 등장하고 있다. 구글 버텍스 AI를 기반으로 생성형 AI 플랫폼을 구축한 메타버스 기업 애니펜이 대표 사례다. 김일호 매너저는 “맞춤형 챗봇과 생성형 AI 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 페르소나(유저 데이터를 기반으로 만든 가상 인물)를 가진 캐릭터와 대화하고, 원하는 콘텐츠를 재생산할 수 있는 환경을 조성했다”라고 밝혔다.
앞서 이야기한 유저가 콘텐츠를 만드는 부분이 발전하면 게임 개발자가 초기에 구축해둔 게임 속 세계, 아트, 캐릭터, 설정 등을 토대로 좀 더 역동적으로 변화하는 게임을 만드는 단계에도 도달할 수 있다. 즉, 플레이어가 일방적인 ‘유저’가 아니라 ‘콘텐츠 제작자’처럼 참여 범위가 확장될 가능성도 있다는 전망이다.
김일호 매니저는 “생성 AI의 중요한 특징은 컴퓨터와 자연어로 상호작용할 수 있다는 점이다. 작년에 진행한 실험 중에는 필요한 순간에 동적으로 생성되는 애드온(add-on) 기능과 개인화된 캐릭터 등이 있었다. 이러한 기능은 사람처럼 말하고, 플레이어 행동에 자연스럽게 반응하는 NPC처럼 플레이어에게 풍부한 감성적 경험을 제공할 수 있다. 생성 AI는 게임 개발자 수고를 줄여주는데 사용되고 있지만, 궁극적으로 시장을 주도할 열쇠는 ‘이용자 참여도 향상’에 있다”라고 말했다.
▲ 이미지를 토대로 3D 월드를 생성하는 것도 가능하다 (영상출처: 하이버3D 공식 유튜브 채널)
김일호 매니저는 앞서 이야기한 AI를 기반으로 한 변화를 토대로 게임시장에 라이브 서비스를 넘어 ‘리빙 게임(Living game)’ 시대가 열리리라 전망하고 있다. 김 매니저는 리빙 게임에 대해 “라이브 서비스 모델의 확장판으로, 개발자와 플레이어가 서로를 넘어 게임 자체와 적극 교류할 수 있도록 지원하는 것이다. 유저 선택에 따라 역동적으로 변화하고, 특별한 퀘스트와 도전을 생성하며, 끊임없이 서사를 발전시키는 가상 세계관을 통해 플레이어 몰입도와 참여도를 높이고, 게임과 관련된 모든 사람에게 더 풍성한 경험을 선사할 것”이라고 소개했다.
마지막으로 김일호 매니저는 AI가 게임 개발과 서비스 측면에서 많은 일을 할 수 있으나, ‘인력’을 대체할 수는 없다는 점을 강조했다. 실제로 구글 클라우드는 게임업계 실무자에게 관련 기술을 알려주는 교육 프로그램 등을 운영하고 있다. 김일호 매니저는 “AI는 쉽게 말해 증강지능((AugmentedIntelligence)이다. AI는 인력을 대체하는 것이 아니라 보조하도록 설계되어, 사람이 더 효율적으로 일하고, 더 나은 결정을 내리고, 창의적이고 비판적인 사고가 필요한 고차원적인 업무에 집중할 수 있도록 돕는다”라고 밝혔다.
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