2024년 트렌드 ② 실전 본격 도입된 생성형 AI

2024년, 생성형 AI는 연구와 시범 단계를 넘어 게임업계 실무에 빠르게 투입되기 시작했다. 이 흐름은 지난 1월 스팀 생성형 AI 사용 게임 출시 허가 등으로 더욱 가시화됐으며, 높은 퀄리티로 빠르게 게임을 출시해 완성도 혹은 초기 자금을 확보하려는 움직임이 거세졌다. 이런 동향이 올 한 해 게임 내에 어떤 방식으로 구현됐는지를 알아보기 위해 생성형 AI가 게임에 대해 적용된 사례를 모아보았다.

국내에서 생성형 AI 활용 관련으로 가장 인지도를 높인 곳으로는 크래프톤 산하 딥러닝 게임 개발사 렐루게임즈가 손꼽힌다. 이들은 ‘마법소녀 카와이 러블리 즈큥도큥 바큥부큥 루루핑’에서 생성형 AI를 이용한 그래픽과 음성 애셋을 사용해 개발기간을 1/3 가까이 단축시켰다고 언급한 바 있다. GPT-4o를 사용한 추리게임 ‘언커버 더 스모킹 건’에서는 NPC와의 대화 및 심문에 생성형 AI를 적용해 매번 달라지는 답변으로 새로운 경험을 할 수 있는 토대를 제공했다.

넥슨의 경우 더 파이널스에 생성형 AI를 적용했다. 메인 요소가 아니라 게임 도중 나오는 중계음을 생성형 AI로 만들었다. 정확하게는 플레이에 따라 달라지는 상황에 즉각적으로 대처하며, 이 상황을 중계하는 코멘트를 생성형 AI로 구성해 들려주게끔 했다. 여기에 산하 AI 전담 본부 인텔리전스랩스를 통해 유저 데이터를 재분석한 콘텐츠를 제공하기도 했다.

생성형 AI에 대한 접근성이 좋아지며, 대형 게임사가 아니더라도 자유롭게 생성형 AI를 활용하고 있다. 포인트앤클릭 추리 어드벤처 ‘페이크북’을 개발한 인디게임 개발사 반지하게임즈는 개발진과 지인들의 사진을 동의를 얻고 재가공해 가상의 인물을 만들었다 언급한 바 있다. 아울러 특정 연령층 및 직업군의 데이터를 취합해 가상의 SNS 게시글을 만들어 현실성을 살릴 수 있게끔 했다.

해외 또한 이런 추세가 확인됐다. 지난 12일 더 게임 어워드 2024에서 플레이 영상을 공개한 덴 오브 울브즈 개발사 10 챔버스의 사례가 대표적 예시다. 10 챔버스는 지난 해 진행한 게임메카와의 인터뷰를 통해 생성형 AI를 통해 게임에 적용하고자 하는 분위기와 유사한 다양한 아트를 만들고, 이를 통해 게임 분위기와 배경의 방향성을 잡아나갔다 밝힌 바 있다.

생성형 AI 적용 사례가 많아지자, 아예 엔진 차원에서 생성형 AI를 지원하는 경우도 등장했다. 유니티 6는 생성형 엔진 ‘뮤즈’를 보강해 보다 현실성 있는 이미지와 사운드를 만들 수 있도록 했다. 이외에도 코드 작성에 도움을 주는 ‘챗’, 물리 기반 쉐이더를 만들 수 있는 ‘텍스처’, 애니메이션을 프롬프트와 영상 기반으로 만들 수 있는 ‘애니메이트’ 등을 지원해 개발 엔진 내에서 개발자가 필요한 대부분의 요소를 만들 수 있는 기능이 준비됐다.

언리얼 엔진에서는 3D 캐릭터의 근육과 살, 옷의 질감 데이터를 연산해 현실적인 효과를 낼 수 있는 추론형 AI 기술이 도입됐다. 이를 통해 개발자는 캐릭터의 체형에 따라 변화하는 옷의 주름을 더욱 사실적으로 낼 수 있게 돼 실제 사람의 움직임과 유사한 모습을 폴리곤으로 담을 수 있게 됐다. 외에도 AI 디버깅 등 개발자들이 보다 편리하게 게임의 완성도를 높일 수 있는 기술을 제공한다.

아울러 엔비디아는 게임스컴을 통해 캐릭터의 대화 능력을 향상시키는 소형 언어 모델 ‘네모트론-4 4B 인스트럭트’를 공개하기도 했다. 소형 언어 모델(small language model)은 대량의 텍스트로 언어 이해 능력과 지식을 학습시켜 훈련한 생성형 AI의 일종이다. 이 기능은 엔비디아의 디지털 휴먼 기술 제품군 ‘엔비디아 아바타 클라우드 엔진’의 일부로, 각 캐릭터들이 보다 현실적인 대화를 가능케 한다.

지난 3월, 유니티는 게임 개발사 중 62%가 AI를 활용하고 있다고 명시했다. 생성형 AI 사용량의 증가는 비슷한 시기 열린 GDC 2024에서도 충분히 확인할 수 있었다. 많은 개발자들이 생성형 AI와 개발의 효율화의 가치를 설명하며 활용법을 공유하고 신작을 만들어내, 생성형 AI가 가지고 있는 잠재력에 집중했다.

하지만, 이와 같은 다채로운 AI 활용법을 통해 증가한 생산성과 수익성을 경계해야 한다는 목소리가 높다. 특히 무단 전재로 생업에 직접적인 피해를 받는 일러스트레이터들과 성우, 배우들이 그렇다. 생성형 AI의 정확성과 퀄리티를 높이기 위해서는 실제 데이터 학습이 필수적인데, 이 과정에서 자신의 저작물 혹은 모습을 의도치 않게 학습 당한 경우가 많아서다. 아울러 무조건적인 학습으로 인한 음란물 제작이나 저작권 침해, 정보의 편향성을 걸러낼 수 있는 안전장치도 필요한 상황이다.

아울러 효율과 시간 단축에 집중한 경영진이 인력을 감축하는 흐름이 관측되며 해고와 권리 침해에 대한 우려의 목소리도 커지고 있다. AI로 특정 인력을 대체할 수 있을 것이라는 전망은 오래 전부터 나왔었으나, 그 움직임이 생각보다 빠르게 진행돼서다. 이로 인해 지난 7월 할리우드에서는 미국 영화배우조합-미국 텔레비전 및 라디오 예술가 연맹이 게임 개발사를 대상으로 집단 파업을 진행하기도 했다. 이런 우려를 종식하고 AI를 도구로 바라볼 수 있는 의식 개선을 위한 자성이 업계에 필요한 시점이라 할 수 있다.