비디오 게임 개발 작업에는 힘겨운 반복 작업이 필요하다. 반복 작업 없이 게임을 개발할 수 있을까? 따라서 게임 업계가 생성형 AI에 관심을 보이는 것을 이해할 수 있다. 컴퓨터로 지루한 작업을 처리하면서 소규모 팀이 샌안드레아스와 같은 수준의 지도를 생성한다. 대규모 정리 작업은 오래전의 일이 되었다. 게임 출시 마무리 단계에 이르렀다. 새로운 시대의 시작을 시사한다.
AI가 게임 개발의 새 시대를 열어줄 것이라는 주장에는 상호 관련성 문제 최소 두 가지를 제시할 수 있다. 첫 번째 문제는 암호화폐와 웹 3, 메타버스 광풍을 떠올리게 하는 AI를 이용한 게임 개발 광고 자체의 논리가 의도를 떠나 예술가의 작업 자동화를 발전의 한 형태로 고려한다는 점이다.
두 번째는 AI를 이용한 게임 개발 선언과 현실 간의 격차이다. 2022년 11월, DALL-E를 어디서나 사용하는 듯했던 시점에 벤처 자본 기업인 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz)가 게임 개발 시간 단축부터 AI가 생성하는 게임 타이틀의 변화까지 모든 일을 할 수 있다는 생성형 AI의 게임 개발 작업 혁신을 광고하는 장문의 분석 글을 블로그에 게재했다. 그리고 한 달 후 안드레센 호로위츠 파트너 조너던 라이(Jonathan Lai)는 “상당수 세계와 글을 생성할 수 있는 사이버펑크에서 개발자의 작업은 자산 생성에서 스토리텔링 및 혁신과 같은 고차원 작업으로 전환된다”라고 주장했다. 그리고 AI가 훌륭함과 빠른 속도, 저렴함이라는 3가지 조건을 갖춘 게임 제작을 실현할 것으로 가정한다. 결국, 라이의 언급은 너무 성가신 반응으로 가득 찬 탓에 결국, 라이는 트위터 두 번째 스레드에 “풀어야 할 문제가 많다”라고 작성했다.
사이버펑크 2077(Cyberpunk 2077) 개발 기관 CD 프로젝트 레드(CD Projekt Red)의 콘텐츠 전략 책임자 대행인 패트릭 밀스(Patrick Mills)는 “솔직하게 말하자면, 매우 가까운 곳에 있는 것으로 보이는 몇 가지 어리석은 주장을 보았다”라며, “예시로 일각에서 AI가 나이트 시티(Night City)를 개발할 수 있을 것이라고 주장한 것을 언급할 수 있다. 하지만 개인적으로 현실이 되기 어려운 일이라고 생각한다”라고 주장했다.
비디오 게임 개발 작업에 생성형 AI를 활용하는 것을 옹호하는 이들도 게임 업계의 머신러닝 활용을 통제할 수 없다는 흥미로운 논의를 이야기한다. 이에, 관련 주제로 논문 수십 편을 작성하 적이 있는 뉴욕대학교 게임 혁신 연구소(NYU Game Innovation Lab) 공동 소장 줄리안 토글리우스(Julian Togelius)는 어리석은 논의라고 평가했다. 그는 “간혹 암호화폐 업계 거물급 인사가 위기를 맞이한 암호화폐 업계 상황을 모르는 척하는 것과 같다. 그리고 추후 ‘생성형 AI라는 광고 기계의 시작’을 외치는 것처럼 보인다”라는 견해를 전했다.
토글리우스는 생성형 AI가 게임 개발을 할 수 없거나 해서는 안 된다는 의미가 아니라고 설명했다. 많은 이들이 생성형 AI의 역할을 현실적으로 인식하지 못했다고 지적했다. 물론, AI가 게임 속의 포괄적인 무기를 생성하거나 게임 대화 몇 줄을 작성할 수는 있을 것이다. 그러나 텍스트나 이미지 생성 작업과 비교하면, 게임 개발 시 레벨 설계가 전략적으로 진행되어야 한다. AI 생성 프로그램이 명령을 바로 듣지 않거나 이상한 텍스트 몇 줄을 작성하는 것을 이해할 수는 있을 것이다. 그러나 AI의 게임 개발 능력이 마법 같은 일처럼 보이는 것을 떠나 문제가 발생한 게임 레벨에서는 AI를 이용한 게임 개발은 쓸모없는 일이 될 것이다. 토글리우스는 “AI로 게임을 개발한다는 주장은 헛소리이다. AI가 개발한 게임 전체를 폐기하거나 직접 문제를 고쳐야 한다”라고 말했다.
토글리우스가 여러 개발자와 대화한 것과 같이 기본적으로 그 누구도 생성형 AI가 개발 작업 시간 중 100% 내내 작업하는 것을 원하는 이는 없다. AI는 실행할 수 없는 게임을 생성하고는 타이틀 전체를 파괴한다. 토글리우스는 “생성형 AI가 게임 개발 작업을 통제하고, 개발 작업에 AI를 적용하기 어려운 이유이다”라고 말했다.
[사진=Unsplash]
많은 게이머에게는 생성형 AI와 유사한 기술인 ‘절차적 생성(procedural generation)’이라는 기법이 익숙할 것이다. 토글리우스는 논쟁을 위해 절차적 생성을 생성형 AI와 같다고 기꺼이 말할 것이다. (토글리우스는 생성형 AI와 절차적 생성의 연결성을 일종의 슬라이딩 스케일(sliding scale)이라고 설명한다.) 하지만 절차적 생성은 일반적으로 머신러닝을 사용하지 않는다. 절차적 생성이 AI 모델 대신 사용하는 대상의 예시로 사전 결정된 방정식과 생성, 노 맨스 스카이(No Man’s Sky)의 광활한 우주 등을 언급할 수 있다. 개발자는 이름을 보면 알 수 있듯 숲을 마법의 세계처럼 제작하는 스피드트리(SpeedTree)와 같은 소프트웨어를 사용한다. 핵심은 절차적 생성 시스템에 대규모 인간 감독이 필요하다는 사실이다. 개발자는 확장할 수 없는 요소를 계속 자발적으로 관찰해야 한다. 또한, 절차적 생성을 지금 당장 생성형 AI로 대체한 뒤 주목할 만한 변화가 발생할 가능성을 확신할 수 없다.
토글리우스는 “생성형 AI는 이미 존재했던 것이다. 생성형 AI가 게임 개발을 할 수 있는 것처럼 보이는 이유는 게임 콘텐츠가 실제 제 기능을 할 필요가 없기 때문이다. 절차적 생성을 딥러닝 기반 요소로 대체할 수도 있을 것이다. 그러나 큰 차이는 없을 것이라고 본다. 어쩌면, 장기적으로 어느 정도 차이가 발생할 수도 있을 것이다”라고 진단했다.
밀스는 생성형 AI의 발전 수준을 두고 많은 이들이 잘못 이해했다고 지적한다. 그는 “생성형 AI가 나이트 시티와 같은 무언가를 만들 수 없는 근본적인 이유는 특정 결과를 생성하도록 설계됐기 때문이다. 많은 이들이 생성형 AI의 작업 결과물을 보고 일반 지능과 어느 정도 가깝다고 생각하며, 놀라워한다. 그러나 실제 생성형 AI의 작동 방식은 다르다. 나이트 시티를 개발하거나 일반적인 세계 도시를 개방할 수 있는 AI를 맞춤 개발해야 한다”라고 설명했다.
기업 환경에서 책임을 지지 못하는 문제도 있다. 많은 게임이 대화나 행동 트리 등 여전히 초기 기술적 한계에서 발전한 시스템을 적용한다. 단순히 화려한 머신러닝을 생성형 AI를 염두에 두지 않았던 게임 프랜차이즈에 제공할 수는 없다. 거액의 예산과 적은 이윤에 시달리는 게임 업계는 전체적으로 게임 개발 시 머신러닝을 적용하고 그 장점을 최대한 활용하도록 재설계해야 한다.
NPC를 예시로 언급할 수 있다. 텍스트 기반 생성형 AI 툴은 심층 대화를 위한 훌륭한 수단처럼 보인다. 토글리우스는 개발자에게 AI로 게임 대화를 생성한다는 흥미로운 주제를 두고 조언을 건넸다. 그러나 말처럼 간단한 일이 아니었다. 언어 모델을 기반으로 생성한 캐릭터는 게임 속 논의에서 벗어나 게임 세계 바깥의 주제를 이야기하기 시작했다. 토글리우스는 “매우 흥미로운 일이지만, 매우 어려운 일이기도 하다. 단순히 AI를 적용하기만 해서는 안 된다. 효과가 없다. NPC가 스카이림(Skyrim), 엘든 링(Elden Ring), GTA(Grand Theft Auto)나 일반 RPG 게임 캐릭터처럼 행동하리라 기대할 수 없다. NPC가 어떠한 측면에서는 통제할 수 없는 대상이라는 점을 인식하고 게임을 설계해야 한다”라고 설명했다.
그런데도 여전히 생성형 AI의 중요한 활용 사례가 몇 가지 존재한다. 절차적 생성에도 적용할 수 있는 훌륭한 규칙은 콘텐츠의 중요성을 줄이고, 딥러닝 방식이 더 도움이 되도록 한다. 밀스는 “텍스트 생성과 같은 요소를 언급하자면, 오늘날 AI를 사용해 소품 신문과 같이 플레이어의 관심 대상이 될 수 없는 자산을 생성할 수 있다”라고 언급했다.
개인 게임 개발사 식스 투 스타트(Six to Start) 창립자 겸 CEO이자 좀비 런(Zombies, Run!) 공동 제작자인 아드리안 혼(Adrian Hon)은 AI 툴이 게임 개발의 진입 장벽을 앚춘다는 장점을 언급했다. 절차적 생성은 적어도 일반적으로 조건을 이해할 수 있으며, 코드 작성 작업자가 필요하다. 그러나 미드주어니(Midjourney), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)’ 등과 같은 툴을 누구나 사용할 수 있다. 게임 개발 초기 단계에서 생성형 AI 프로그램으로 게임 프로토타입 형성이나 분위기 반영 방법 등을 살펴볼 수 있다.
그러나 혼이 주목한 바와 같이 많은 아티스트가 AI를 비관적으로 본다. 생성형 AI가 인간 제작자의 작업물을 기반으로 결과물을 제공하는 것이 반발의 부분적인 이유이다. 심지어 일부 아티스트 집단은 스테이블 디퓨전과 미드주어니를 상대로 소송을 제기했다. 스테이블 디퓨전과 미드주어니 모두 당사자의 허락 없이 AI 훈련 데이터를 사용했기 때문이다. 혼은 “생성형 AI에는 저작권 문제가 있다. 현재 진행 중인 생성형 AI 관련 저작권 소송 상황을 모두 알고 있다. 그러나 저작권 문제가 해결된다면, 아티스트사이에서 분노가 이어질 것이라고 생각한다. 충분히 이해할 수 있는 일이다"라고 말했다.
자동화를 둘러싼 여러 논쟁이 이어지는 가운데, 현실과는 동떨어진 광고가 이어지고 있다. 사회학자인 애론 베나나브(Aaron Benanav)는 “보통 자동화 관련 논쟁은 노동 시장의 제 기능을 둘러싼 깊은 우려가 제기되는 도중 이어진다”라고 주장했다. 그러나 잠깐 현실에서 벗어나면, 생성형 AI를 둘러싼 대화 대부분 인간을 대체할 것이라는 전망을 즐기는 듯하다. 독립 스튜디오 힌터랜드(Hinterland) 창립자 겸 크리에이티브 총괄인 라파엘 반 리에로프(Raphael van Lierop)가 설명한 바와 같이 인디 게임 개발사의 축복을 약속하는 전혀 해롭지 않은 공식 발표 내용을 보더라도 같은 논리가 반영되었다. (그 예시로 “소규모 팀이 레드 데드(Red Deads)와 같은 광범위한 게임 세계를 형성할 수 있다”라는 주장을 언급할 수 있다.) 간단하면서도 간과할 수 있는 사실이라는 점에서 대규모 팀의 작업 상당 부분이 사고가 없는 로봇처럼 진행된다는 점을 시사한다.
라파엘 반 리에로프는 “생성형 AI에 초점을 맞추는 일은 크리에이터와 창작 행위를 겨냥한 공격처럼 느끼는 또 다른 측면이다. 지금 당장 인류 사회에서 매우 다른 방식으로 표현하는 요소이다”라고 언급했다. 라파엘 반 리에로프는 미디어 전반에 걸쳐 아티스트 사이에서 지배적인 분위기를 반영하며, AI가 제작한 예술을 둘러싼 관심은 없다고 본다. 그는 AI의 예술 작품을 두고 막다른 골목이라고 말했다.
생성형 AI와 관련된 모든 요소에는 불확실한 비인간적 요소가 있다는 점이 확실하다. 약탈적 통화 시스템에서 실행되는 AI 생성 셔블웨어(shovelware)의 급류라고 표현할 수 있다. 그러나 게임 개발의 상위 단계에서 기계가 100% 제작한 게임을 적어도 실행할 가치가 있다. 토글리우스는 “AI로 개발한 게임을 사용하고, 갑자기 AI가 인간을 대체하면서 모든 일자리를 빼앗을 것이라는 주장은 헛소리이다. 인간이 필요하다”라고 강조했다.
** 위 기사는 와이어드UK(WIRED.co.uk)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)
![[사진=Unsplash]](/news/photo/202302/4537_5982_5715.jpg)
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