게임에 활용되는 AI
들어가며..
AI가 각광을 받게 된 지 이미 수년이 지났다. 그동안 AI의 활동 반경은 계속 넓어져서 이제는 AI가 활용되지 않는 영역을 찾는 것이 더 어려울 것 같다. 게임도 마찬가지여서, 이미 게임 개발과 서비스의 많은 영역에서 AI가 활용되고 있다. 이번 글에서는 구체적으로 어떤 부분에 AI가 활용되고 있는지 한번 간단히 나열해 보고자 한다.
개발 과정
게임에 등장하는 캐릭터의 움직임을 만드는 데는 비용이 많이 든다. 사람 캐릭터뿐만 아니라 여러 가지 모습의 몬스터들도 등장하는데, 그 캐릭터들의 움직임을 모두 따로따로 만들어 주려면 많은 시간과 노력이 필요하다. 이런 부분을 AI가 대신 만들어 주는 연구가 활발히 진행되고 있다. AI가 사람 대신 캐릭터의 움직임을 만들어줄 수 있다면, 게임 하나를 만드는 데 들어가는 비용이 크게 줄어들 수 있다.
실제 사람의 사진을 보고 캐릭터의 얼굴을 만들어 주는 것도 있다. 처음 이것에 대해 이야기를 들었을 때는 이것이 얼마나 쓸모가 있을까 생각했는데, 요즘 많이 거론되는 메타버스 환경이라면 이것이 크게 의미가 있을 수도 있겠다는 생각이 든다. 이제까지는 게임을 시작하기 전에 이목구비의 모양과 색깔을 선택해서 캐릭터를 만들었지만, 앞으로는 간단히 자신이 원하는 사진(심지어 물건의 사진일 수도)을 통해 캐릭터를 생성할 수도 있을 것 같다.
개발 과정에서 중요한 것이 테스트다. 얼마나 꼼꼼한 테스트를 거쳤는가가 게임의 완성도를 결정한다. 그리고 AI가 수행하는 테스트는 사람이 수행하는 테스트와는, 양적인 면에서 비교할 수 없을 정도로 압도적이다. 과거의 프로그램은 다양한 행동을 수행하는 데 어려움이 있었지만, 최근의 AI는 사람처럼 플레이하는 것이 가능하기 때문에, 테스터로서 충분히 의미가 있고, 그래서 이미 사용되고 있는 사례도 여럿 있는 것으로 알고 있다.
NPC(none-player character)
게임에서 사람이 조종하지 않는 캐릭터를 NPC라고 부른다. 몬스터나 마을의 경비병 같은 것을 생각하면 된다. 이 NPC의 행동이 그동안은 사람이 정해준 일정한 규칙에 따라 이루어졌는데, 앞으로는 AI가 NPC들을 통제하게 될 것으로 생각된다.
일단 사람처럼 플레이하는 NPC가 가능하다. 이미 어떤 게임에서는 사용되고 있는데, 사람이 조정하는 것 같은 NPC가 월드를 돌아다니고 있는 것이다. 그러면, 혼자서 플레이를 해도 마치 다른 사람들과 플레이하는 느낌을 받을 수 있다. 그러면서, 사람 간에 벌어지는 부정적인 사건(비방, 진상 행위)은 발생하지 않기 때문에, 어떤 면에서는 진짜 사람과 플레이하는 것보다 더 쾌적한 환경이 된다고도 볼 수 있다.
실시간 전략 시물레이션 게임에서는 컴퓨터가 조종하는 캐릭터가 동시에 수십 개 이상 등장하는 경우도 있다. 이럴 때 전통적인 방식에서는 컴퓨터의 조종 능력이 떨어져서, 사람이 보기에는 우스꽝스러운 장면이 연출되기도 하였다. 예를 들면, 스타크래프트의 드래군 같은 유닛이 머리 나쁜 것으로 악명이 높다. AI는 이렇게 동시에 여러 캐릭터가 움직일 때도 더 그럴듯하게 움직이게 만들 수 있다. 심지어, 각 캐릭터의 역할에 맞게 그룹 전체를 컨트롤하는 것도 가능하다.
마지막으로, NPC가 말을 할 때, 대사에 맞는 표정과 입술 모양을 실시간으로 적용하는 것이 가능하다. 이것이 적용되면, NPC를 상대하는 플레이어들은 실제 사람을 상대한다는 느낌을 좀 더 받을 수 있을 것 같다.
플레이어 맞춤
요즘은 모든 서비스에서 고객 개개인에 맞는 서비스를 제공하는 것을 중요하게 생각한다. 그리고, 그런 부분에 있어 AI가 많이 활용되고 있다. 게임도 마찬가지여서, 각 플레이어에게 최적화된 서비스를 위해 AI를 사용하는 사례가 늘어나고 있는 것 같다.
게임에는 플레이어를 학습시키기 위한 장치가 여러 가지 들어간다. 튜토리얼이 대표적인 학습 콘텐츠이고, 이 외에도 툴팁 등 여러 도구를 활용해 플레이어에게 필요한 정보를 제공한다. 그런데, 어떤 플레이어는 이것을 귀찮아 할 수도 있다. 이미 충분히 알고 있거나, 스스로 필요할 때 알아낼 수 있기 때문이다. 반면, 어떤 플레이어는 친절하게 알려주지 않으면 학습이 되지 않아 게임을 그만두게 된다. 그래서 학습 콘텐츠를 어떻게 설계하건, 그것 때문에 이탈하는 플레이어가 생기는데, AI가 학습을 컨트롤하면 플레이어에 따라 적절한 정보를 적절한 시점에 제공할 수 있게 된다.
AI는 학습 수준만 알아차리는 것이 아니라, 플레이어의 취향까지도 알아챌 수 있다. 그리고 그것을 바탕으로 플레이어에게 여러 가지 조언을 해줄 수 있다. 나아가서는 플레이어의 실력과 취향에 맞춰, 게임의 난이도나 콘텐츠 구조를 조절할 수도 있다. 결국, 플레이어가 가장 재밌어할 만한 게임으로 바꾸어 나갈 수 있는 것이다.
플레이어끼리 대결을 하는 게임에 있어서는 양쪽 모두에게 재밌는 대결이 되도록 상대를 찾아주는 것도 중요한데, AI는 플레이어에 대해 잘 알고 있기 때문에, 이런 매칭 문제도 잘 풀어낼 수 있다. 그리고 이것도 역시 플레이어의 재미를 극대화하는 데 기여하게 된다.
운영
게임도 하나의 서비스이기 때문에 당연히 운영이 중요하다. 이 운영의 측면에서도 AI가 이미 여러 곳에서 사용되고 있는 것 같다.
일단 가장 흔한 것은 고객의 피드백을 분류하고 전달하는 부분일 것 같다. 현재의 AI는 사람의 언어를 잘 이해하는 편이기 때문에, 이를 바탕으로 고객들이 제출한 수많은 피드백을 단시간에 분류하고 적절한 조직에 전달할 수 있다. 사람이 일일이 내용을 읽고 분류하는 것과 비교하면 비용면에서 크게 절감될 것을 예상할 수 있다.
게임 서비스에 있어 골치 아픈 문제 중 하나는 부정행위다. 게임에 돈을 쓰는 사람들이 많아지다 보니, 부정한 방법으로 돈을 벌거나, 혹은 다른 플레이어보다 우위에 올라서려는 사람들도 덩달아 많아졌다. 때로는 이런 부정행위의 파급력이 너무 커서 게임 서비스 자체를 위협하기도 한다. AI는 정상 상태와 다른 상태를 감지하는 데도 탁월함을 발휘하는데, 게임의 부정행위를 감지하는 데 그런 기법을 도입하기도 한다.
게임에서 많이 이루어지는 분석 중 하나가, 플레이어가 언제 게임을 그만두는가이다. 플레이어가 게임을 그만두게 되는 이탈 요인을 알면, 그 부분을 보완하여 플레이어가 더 오래 서비스를 이용하도록 할 수 있기 때문이다. 이런 이탈 요인 분석에도 AI가 사용된다. 더불어, 언제 돈을 쓰는지, 어떤 광고에 반응하는지 등도 AI를 통해 확인할 수 있고 많이 활용되고 있다.
나가며..
이외에도 실시간 콘텐츠 생성이나, 음성을 이용한 게임 플레이 등, AI는 이미 게임의 여러 분야에 활용되고 있고, 계속 영역을 넓혀가고 있다. 플레이어에게 노출되어 사람들이 알고 있는 것도 있지만, 플레이어 모르게 활용되고 있는 부분도 많기 때문에, 사람들이 알고 있는 것보다 더 많이 쓰이고 있다고 보는 것이 좋을 것 같다.
물론, 아직은 연구 단계에 머물러 있는 것도 많고, 연구 조직과 서비스 조직 간의 온도차도 있어서 본격적으로 AI가 게임 서비스에 영향을 미치고 있다고 보기는 어렵지만, 몇 해만 지나도 일반적인 현상이 되지 않을까 싶다. 게다가, 게임에 사용되는 AI는 메타버스에서도 의미 있게 사용될 수 있기 때문에, 어떤 AI들이 게임 영역에서 활동하고 있고, 준비되고 있는지 알아두는 것이 여러모로 도움 될 것이라 생각한다.
