GameBot CEO Kakar Liu : 우리는 게임 에이전트 3.0 시대에 진입했다

December 3, 2024

최근 중국 테크 미디어 QbitAI와의 인터뷰에서 GameBot의 CEO Kakar Liu는 업계가 "Game Agent 3.0" 시대에 진입했으며, 이 시대의 AI 캐릭터는 더 이상 단순히 인간을 닮은 수준에 그치지 않고 점점 더 발전하고 있다고 말했다.

그는 GameBot의 에이전트가 이제 PVP 팀원부터 PVE 레벨 디자인에 이르기까지 모든 것을 지원하는 방식과, 지능형 NPC가 미래의 AI 네이티브 게임을 어떻게 재편할 것인지를 설명했다.

또한 Kakar는 AI 에이전트가 결국 게임을 넘어 실생활로 확장되어, 10억 명의 사람과 100억 개의 AI 동반자가 공존하는 미래로 이어질 것이라고 예측했다.

번역된 인터뷰 전문을 아래에서 읽어볼 수 있다.

'이상적인 Game Agent'란 무엇인가?

GameBot의 창립자 겸 CEO인 Kakar Liu에게 그것은 "당신이 상호작용하는 대상이 인간인지 AI인지 구분할 수 없는 존재"를 의미한다.

Game AI, 특히 게임 에이전트 개발에 집중하는 기업으로서 GameBot은 이제 게임 속 NPC가 플레이어로 하여금 자신이 인간과 상호작용하고 있다고 믿게 만들 수 있는 수준에 도달했음을 확인했다.

그러나 AI NPC는 게임 에이전트가 지닌 잠재력의 한 단면일 뿐이다.

게임 에이전트는 게임 개발 파이프라인 전체에 통합되어 게임 디자인에 지능을 심고, AI-native 게임의 출현을 앞당길 수 있다.

Liu는 최근 QbitAI의 라이브 스트림 시리즈 "365개 산업을 가로지르는 AI 응용(AI Applications Across 365 Industries)"에서 자신의 통찰을 공유했다. 그는 게임 에이전트 진화의 네 가지 핵심 차원을 실제 응용 사례 및 업계 관점과 함께 설명했다.

01 AI로 플레이어 경험을 시뮬레이션하다.

QbitAI : 우선 당신과 GameBot의 여정부터 시작해 보겠다. 2019년에 어떤 기회가 당신으로 하여금 GameBot을 창업하고 게임 스튜디오에 AI 솔루션을 제공하게 만들었나?

Kakar Liu : 솔직히 말하면 우리는 어떤 기회를 좇은 것이 아니었다. 2019년 당시 AI는 오늘날만큼 인기가 있지 않았다. 사람들은 "AI 겨울"을 이야기하고 있었고, 주류 AI 분야는 보안용 이미지 처리와 자율주행에 집중되어 있었다. 그 무렵 우리는 텐센트에서 게임 관련 AI를 연구하고 있었는데, 이는 비교적 틈새 시장이었지만 우리는 바둑 AI "쥬에이(Jueyi)"와 〈왕자영요(Honor of Kings)〉의 MOBA AI "쥬에우(JueWu)" 같은 몇몇 중요한 이정표들을 달성했다.

이 프로젝트들은 게임이 지닌 독특한 매력을 내게 보여주었다. 알고리즘이 진화함에 따라 즉각적인 피드백이 주어지고, 그것이 AI를 더 생생하게 만든다는 점이 바로 그것이다. 우리는 게임 속에서 드러나는 AI의 인간을 닮은 잠재력에서 영감을 받아, 내부적으로 "AGI(범용 인공지능) in Game"이라는 표현을 만들어냈다. 당시로서는 보기 드문 비전이었다. 그리고 이것이 우리의 미션이 되었다. 바로 "살아 있는 AI를 만든다(To create living AI)"는 것으로, 에이전트의 자율성과 상호작용성을 발전시키는 것이다.

우리가 처음부터 게임 개발사에 솔루션을 제공하려고 계획했던 것은 아니다. 단지 이 일이 매혹적이라고 느꼈을 뿐이다. 초창기에 우리에게는 "AGI in Game"이라는 내부 슬로건이 있었다. 그 무렵 DeepMind는 이미 AGI라는 개념을 논하고 있었지만, 그 외에는 그것을 이야기하는 사람이 거의 없었다. 우리의 관점에서 게임 속 AI는 인간과 매우 흡사하게 행동할 잠재력을 지니고 있었다. "AGI in Game"은 단순한 아이디어가 아니라, 탐구해 볼 만한 길처럼 보였다. 그래서 우리는 밖으로 나가 AGI를 개발해 볼 수 있지 않을까 생각했다.

이러한 사고방식은 우리의 미션, 즉 "살아 있는 AI를 만든다(Create Living AI)"로 이어졌다. 우리는 게임 에이전트를 더 자율적이고 상호작용적으로 만들고자 했으며, 그 이후로 줄곧 이 목표를 향해 노력해 왔다.

QbitAI : 앞서 처음부터 이 프로젝트에 큰 흥미를 느꼈다고 말했고, GameBot이 현재 에이전트와 관련된 작업을 하고 있다는 것도 알고 있다. 오늘날 GameBot은 게임 회사들에 어떤 서비스와 협업을 제공하고 있나?

Liu : 회사를 창업한 뒤 우리는 일상적인 운영과 같은 현실적인 측면을 고려해야 한다는 것을 깨달았고, 따라서 실제로 구현 가능한 솔루션에 집중할 필요가 있었다. 비교적 쉽게 구현할 수 있고 빠르게 받아들여진 것 중 하나가 대규모 PVP 게임을 위한 AI 팀원 또는 상대 서비스를 제공하는 것이었다. 이것이 우리의 첫 상업적 협업이었고, 꽤 잘 진행되었다.

이후 우리는 PVE에도 좋은 응용처가 있다는 것을 발견했다. PVE에서의 AI는 비교적 새로운 분야다. 예전에는 사람들이 PVE와 AI가 서로 무관하다고 생각했고, 오랫동안 우리 역시 그렇게 생각했다. 그러나 업계를 더 깊이 파고들면서 우리는 PVE 게임 디자이너들이 훨씬 더 많은 레벨을 준비해야 한다는 것을 알게 되었다. 특히 보스의 움직임이나 동작 같은 액션 게임의 경우, 막대한 제작 비용이 든다.

AI를 게임디자인 단계에 통합함으로써—즉, 본질적으로 AI가 다른 AI를 훈련시켜 플레이어를 시뮬레이션하면서 게임 레벨을 거치고 보스와 싸우게 함으로써—우리는 레벨 디자인이 합리적인지, 그리고 디자이너가 목표로 한 사용자 경험을 제공하는지 평가할 수 있었다. 사용자 경험은 쉽게 정량화할 수 없는 것이지만, 여기서 AI는 큰 역할을 할 수 있었다. 이는 우리가 게임 개발팀과의 긴밀한 협업을 통해 탐구한 영역이다.

셋째로, 우리는 AI+게임 관련 프로젝트도 연구하고 있다. 현재 우리는 대규모 상업용 게임에 집중하고 있지만, 소규모 인디 게임과도 협업하고 있다. 예를 들어 우리는 동적인 세계(dynamic world) 속에 우리의 NPC를 적용하고 있다. 수요 측면은 매우 매력적으로 보이지만, 실제로는 구현의 기술적 난이도가 매우 높은 분야이다.

QbitAI : 오늘날 GameBot은 가장 큰 서드파티 AI NPC 공급사 중 하나로 알려져 있다. AI NPC라는 주제는 최근 몇 년간 상당히 인기를 끌었는데, 왜 AI NPC 사업이 게임 사업과 별개로 발전하게 되었나?

Liu : 작년 3월 우리는 가상 NPC도시 데모 'Living Chang'n City'를 공개했고, 그 데모에서 선보인 NPC들이 업계의 주목을 받았다. 많은 이들이 우리에게 연락해 왔지만, 우리는 여전히 스스로를 가장 큰 NPC 공급사라고 부르기를 주저한다. 물론 그러한 인정에 대해서는 감사하게 생각한다. 장기적인 추세와 우리 자신의 계획 양쪽 측면에서 볼 때, 우리는 아직 기술적 측면에서 해결해야 할 몇몇 핵심 과제들이 남아 있다는 것을 알고 있다. 현재 우리는 스스로가 Game Agent 2.0에서 3.0으로 넘어왔다고 보고 있다. 2.0이 의인화(anthropomorphism)에 집중했다면, 3.0은 상호작용성, 자율성, 그리고 다양성을 강조하고 있다.

QbitAI : 왜 AI NPC가 독립적인 사업으로 자리 잡을 수 있는 것인가?

Liu : 두 가지 주요 요인이 있다. 첫째, NPC 상호작용을 도입한 소규모 게임은 중국과 해외 모두에 존재한다. 예를 들어 가상 여자친구와의 상호작용을 다루는 시뮬레이션 게임이 있다. 내부적으로 우리는 이를 스타듀 밸리(Stardew Valley) 스타일의 경험을 더 작은 규모의 프로젝트에 맞게 변형한 것과 유사하다고 본다. 이러한 유형의 소규모 게임은 단기적으로 플레이어를 끌어들일 수 있지만, 신선한 콘텐츠 제공을 통해 장기적인 참여를 유지하는 것은 어려울 수 있다. 둘째, 본질적으로 규모가 방대한 대형 플랫폼 기반 게임은 NPC를 통합하여 새로운 플레이 경험을 도입한다. 이는 종종 운영 이벤트나 활동과 연계되어, 메인 플레이의 주변부에서 플레이어에게 색다른 무언가를 제공한다.

우리의 접근 방식은 그 중간 어디쯤에 있다. 우리는 앞으로 나아가고자 하지만, AI 자체가 안고 있는 리스크를 고려할 때 처음부터 대규모 게임에 손을 대지는 않을 것이다. AI의 리스크는 게임의 리스크를 증폭시킨다. 게임이 클수록 리스크 관리는 더 엄격해진다. 대규모 게임은 현재 AI가 가져오는 불확실성을 받아들이기 어렵다. 우리가 NPC에 집중하는 것은 플레이어가 빠르게 한번 즐기고 떠나버리는 일회성 경험을 제공하는 데 그치지 않고, 보다 중장기적인 문제를 해결하기 위해서다.

02 수상한 로봇이 사실은 인간이었다.

QbitAI : 게임 장르에 따라 사용되는 AI NPC 기술에 차이가 있나?

Liu : 여기에는 이해의 간극이 있을 수 있다. 우리는 줄곧 게임 에이전트를 연구해 왔고, 내부적으로는 서로 다른 게임 장르에 서로 다른 기술적 접근이 필요하다고 생각하지 않는다. 우리는 게임 에이전트의 주된 진화 경로를 따라 기술을 발전시키고 다듬어 왔으며, 그 핵심 원칙은 바로 이 주 노선의 발전이다.

처음에 우리의 게임 에이전트는 보드 게임이나 기타 기초적인 시나리오와 같은 단순한 2D 환경만 이해할 수 있었다. 점차 MOBA처럼 더 복잡한 2D 게임을 다룰 수 있도록 진화했다. 거기서부터 그들은 복잡한 2D에서 단순한 3D 환경으로 나아갔는데—오늘날의 주류 배틀로얄 게임과 유사한 것으로, 우리는 이를 내부적으로 단순 3D로 분류한다—이후 더 깊이 있고 복잡한 3D 환경에도 적응할 수 있게 되었다.

외부인이나 고객이 직접적으로 알아차리는 것은 서로 다른 게임 장르다. 그러나 내부적으로 우리는 게임 에이전트의 주된 진화 경로를 따라 발전하는 데 매우 명확하게 집중하고 있다. 각 단계에서 우리는 상업적 시나리오에 맞추기 위해 특정 규칙을 조정하거나 손보면서, 동일한 핵심 기술을 서로 다른 장르에 걸쳐 적용할 수 있게 한다.

QbitAI : 당신의 말대로라면 AI NPC는 우리가 이해하는 AI팀원이나 AI상대팀과 상당히 유사해 보인다. 기술적으로 게임 속 AI 팀원과 AI 상대 사이에 차이가 있나? 아니면 본질적으로 같은 것인가?

Liu : 우리의 과거 대부분의 배포 경험, 특히 2020년부터 2023년까지의 경험에 비추어 보면 의인화가 매우 중요했다. 게임 시나리오에서 게임 에이전트는 더 인간을 닮은 행동, 행동 패턴, 반응, 심지어 능력치 강도까지 보여줄 필요가 있다. 그들은 인간에 가깝게 느껴져야 한다.

우리는 또한 많은 튜링 테스트를 수행했고 흥미로운 현상을 발견했다. 플레이어들은 흔히 봇과 너무 많이 플레이하고 있다고 불평하지만, 우리가 조사해 보면 그들이 의심하는 "봇"이 사실은 진짜 인간인 경우가 많았다.

2024년 이후 AI 개발은 크게 가속화되었고, 플레이어들은 AI에 더 많은 것을 기대하기 시작했다. 과거에 AI는 단순하고 예측 가능한 패턴을 지닌 경직된 로봇처럼 느껴졌다. 이후 의인화된 AI가 부상하면서 플레이어들은 그 개선을 체감할 수 있었다. 2024년부터는 플레이어와 게임 개발자 모두 한층 더 많은 것을 요구하기 시작했다. 단순히 인간을 닮은 행동이 아니라, 더 풍부한 상호작용성, 멀티모달 소통 지원, 그리고 더 다양한 행동을 제공하는 등 AI가 색다른 경험을 주기를 원한다.

QbitAI : 기술적으로 어떻게 AI 봇이나 게임 에이전트를 더 인간처럼 느껴지게 만드나?

Liu : 에이전트가 진정으로 "살아 있는" 것처럼 느껴지려면 두 가지 주요 요건을 충족해야 한다. 첫째, 자율성이다. 에이전트는 상황과 환경에 기반해 결정을 내릴 수 있어야 한다. 둘째, 상호작용성이다. 플레이어, 다른 에이전트, 그리고 환경과 상호작용할 수 있는 능력이 필요하다. 나는 이 두 측면을 따라 끊임없이 개선해 나가는 것이 필수적이라고 본다.

현재 대부분의 에이전트는 자율성 측면에서 상당히 강력하다. 복잡한 시나리오에서도 훌륭한 결정을 내릴 수 있다. 그러나 AI는 상호작용성 측면에서는 여전히 약하다. 일부 에이전트는 단순한 음성이나 영상 입력만 받아들이는데, 이것으로는 충분하지 않다. 게임 에이전트의 상호작용성을 발전시키기 위해 해야 할 일이 아직 많이 남아 있다.

QbitAI : 당신이 그리는 미래 에이전트의 구체적인 모습은 무엇인가?

Liu : 언젠가 당신이 인간과 상호작용하는지 AI와 상호작용하는지 구분할 수 없게 된다면, 그것이 아마도 내가 생각하는 궁극적인 목표일 것이다. 사실 이는 상당히 어려운 일이다. 단순한 대화보다 훨씬 더 어렵다. 대화는 어느 정도 이미 튜링 테스트를 통과한 것으로 볼 수 있다. 그러나 상호작용성을 더하게 되면, 여러 출력 차원에 걸쳐 일관성을 유지하는 것이 엄청난 도전이 된다.

QbitAI : 만약 모든 NPC나 봇이 결국 고도로 발전한 에이전트로 진화한다면, 온라인 게임은 AI 동반자와 인간이 만나는 가상 세계로 변화될 수도 있는 것인가?

Liu : 그것이 어떻게 진화할지 예측하기는 어렵고, 종착점도 지금으로서는 명확히 보이지 않는다. 개인적으로 게임 업계의 몇몇 사람들과 이야기를 나눠본 결과, 전반적인 추세는 그러하다고 본다. 오늘날 우리의 휴대폰은 스마트해졌고, 자동차도 스마트해졌으며, 심지어 가구마저 스마트해지고 있다. 모든 것이 점점 더 스마트해지고 있다. 이제 사용자가 많은 시간을 들여 경험하는 대상인 게임도 자연스럽게 더 스마트한 게임 캐릭터나 NPC에 대한 수요로 이어질 것이다. 이것은 자연스러운 추세다.

이 경우 미래의 게임 캐릭터는 예전과는 매우 다른 방식으로 플레이어와의 유대를 형성할 것이다. 그것은 단지 캐릭터 디자인이나 정교한 모델링, 흡인력 있는 스토리라인을 통해서가 아니라, 새로운 차원, 즉 지능에서 비롯될 것이다. 에이전트는 기억과 추론 능력을 갖고 있기 때문에, 플레이어의 게임 경험을 근본적으로 다르게 만들 수 있다. 이는 토대 차원의 변화다. 기본 역량이 더 강해지면 그 위에 어떤 시스템이나 메커니즘이 등장할지 정확히 예측하기는 어렵지만, 분명히 기대해 볼 만한 흥미로운 일이다.

QbitAI : 모든 AI NPC가 별도로 특별히 커스터마이징되어야 하나?

Liu : NPC는 본질적으로 게임 에이전트다. NPC가 게임에 구현될 때, 에이전트의 지능은 서로 다른 레벨에 걸쳐 분산된다. 간단히 말해, NPC는 많지만 그들 모두가 높은 지능 수준을 필요로 하는 것은 아니다. 그렇지 않으면 실험 비용과 지연이슈를 관리하기가 매우 어려워질 것이다. 이것은 이론과 실제 사이에서 우리가 반드시 극복해야 할 과제다.

NPC는 분류되고 등급화된다. 가장 낮은 등급의 NPC는 많은 시간을 필요로 하지 않는다. 설정에 약간의 조정만 가해 대량으로 생성할 수 있다. 그러나 더 높은 등급의, 더 중요한 NPC는 커스터마이징이 필요하다.

QbitAI : 그런 NPC들은 구체적으로 어떤 요소들이 커스터마이징되나?

Liu : 캐릭터 디자인이나 상호작용과 같은 요소가 필수적이다. 우리는 관계 사슬(relationship chain)과 같은 몇몇 독특한 측면도 포함한다. 하이레벨 NPC의 경우, 우리는 그들과 다른 캐릭터들 간의 관계에 집중한다. 누가 누구의 스승인지, 누가 누구의 배우자인지, 그리고 이러한 관계가 어떻게 발전하는지 등이다. 이러한 관계는 AI의 향후 결정에 영향을 미치므로, 신중하게 커스터마이징되어야 한다.

03 미래에는 더 많은 에이전트가 사람들의 삶 속으로 들어올 것이다.

QbitAI : 새롭게 등장한 "AI-native 게임"의 개념과 전통적인 "게임+AI"의 접근 방식에는 어떤 차이가 있나?

Liu : 어려운 질문이다. 무엇이 게임을 진정한 "AI 네이티브"로 만드는지 단정적으로 정의하거나 기준을 세울 수는 없다. 하지만 한 가지 고려해 볼 만한 점은, AI가 개발 파이프라인 전체에 깊이 통합되어 있는가 하는 것이다.

과거에 AI 엔지니어는 게임 파이프라인에 거의 관여하지 않았다. 프로젝트 매니저가 게임의 모듈을 스케줄링하고 프로젝트를 추진했다. 특정 단계에 이르러서야 비로소 그들은 구체적인 요구사항을 외부 AI 팀에 넘겨 구현하게 했고 그러면 그것이 "게임 AI"로 여겨졌다.

AI-native 게임에서는 접근 방식이 다르다. 프로젝트 매니저는 먼저 요구사항을 분해할 수 있고, 그중 일부는 AI가 산출물을 내놓아야 하며, 그 산출물이 다시 다운스트림 스케줄링에 영향을 미친다. 우리는 현재 이러한 방식을 따르고 있지만, 그것은 높은 비용을 수반한다. AI가 많은 불확실성을 불러와 기존의 게임개발 파이프라인과 프로젝트 관리에 상당한 도전을 안기기 때문이다.

QbitAI : 앞서 AI게임이 영향을 미치려면 최하층 아키텍처에서부터 출발해야 한다고 말했다. AI 네이티브 게임을 만드는 과정에서 최하층 아키텍처의 첫 단계는 무엇인가?

Liu : 캐릭터 디자인을 예로 들어보자. 전통적으로 초점은 배경 스토리, 모델링, 상호작용, 애니메이션, 특수 효과, 혹은 스토리라인에 맞춰진다. 이제 우리는 "지능" 차원—단기 및 장기 기억, 환경 인지, 그리고 환경을 변화시킬 수 있는 행동 같은 것들—에 더 많은 주의를 기울인다. 이러한 측면들이 개발 파이프라인의 일부가 된다. 캐릭터가 똑똑할수록 사용자 경험은 더 생생하고 풍부해질 수 있다.

QbitAI : 게임 속 NPC의 역할이나 중요성을 계속해서 높여야 한다고 생각하는가? 어떤 방식으로 개선되어야 하며, 그것이 AI 네이티브 게임에 어떤 의미를 갖는 것인가?

Liu : 나는 그것이 시급하다고 생각하지 않으며, NPC의 "중요성"을 반드시 높여야 한다고도 생각하지 않는다. 많은 사람들이 'AI 게임'을 'NPC를 더 똑똑하게 만드는 것'과 동일시하지만, 나는 그 둘을 동일시하는 것에는 신중한 입장이다. AI 기술이 등장한다고 해서 자동으로 새로운 플레이나 메커니즘이 만들어지는 것은 아니다. 다만 나는 AI와 게임을 결합하면 새로운 경험을 만들어낼 수 있다고는 믿는다.

AI를 게임에 통합하는 것은 단순히 NPC에 더 높은 지위를 부여하는 문제가 아니다. 지능형 NPC는 하나의 재료일 뿐이다. 요리에 비유해 보자. 예전에는 네 가지 재료를 가지고 있었고, 그것이 그 요리를 규정했다. 이제 재료가 하나 더 생겼지만, 어떤 요리를 만들지는 여전히 셰프의 솜씨에 달려 있다.

QbitAI : 오늘날의 게임은 대부분 디자인 방향을 통제하는 창작자에 의해 주도된다. 만약 게임이 전적으로 AI에 의해 생성되고 주도된다면, 무관한 콘텐츠가 잔뜩 만들어져 경험이 어수선하거나 산만하게 느껴지지는 않을까?

Liu : 훌륭한 질문이다. 많은 사람들이 내게 비슷한 것을 물어봤다. "지금 무협 소설이 정말 많은데 AI가 소설의 텍스트를 가져다가 그 이야기를 완전히 시뮬레이션할 수 있을까요?"

우리는 이를 내부적으로 논의해 본 적이 있다. 〈사조영웅전(The Legend of the Condor Heroes)〉을 예로 들어보자. 그것은 흥미진진하고, 박진감 넘치며, 설득력 있는 반전으로 가득하다. 그러나 만약 AI가 그것을 시뮬레이션한다면, 주인공 곽정과 황용이 늘 사소한 일상적 잡무를 하는 모습들을 우리가 보고 싶을까? 그들이 세수를 하거나 양치질을 하는 것 같은 일상의 루틴이 정말 필요할까? 많은 사람들이 지능형 NPC가 훨씬 더 많은 콘텐츠로 이어질 것이라고 상상하지만, 중요한 것은 바닥에서부터(bottom-up) 의미 있는 콘텐츠를 생성하는 것이다.

대부분의 사람들은 하향식(top-down) 접근이 가장 효과적이라고 생각한다. 그러나 하향식은 소모적이고 자원 집약적이며, 콘텐츠가 방대해지면 유지하기가 매우 어렵다. 업데이트하거나 수정하기가 까다롭다. 순수한 상향식(bottom-up) 접근 역시 흡입력 있고 끝없이 이어지는 콘텐츠를 만들어내지는 못한다. AI가 모든 것을 무작위로 시뮬레이션하도록 내버려 두면, 그 결과는 극도로 단조롭고 지루할 수 밖에 없다.

지능형 NPC가 진정으로 게임경험을 바꾸게 하려면, 우리는 하향식과 상향식 접근을 더 잘 결합해야 한다. 상위 계층—스토리 기획자(story planner)—이 메인 플롯과 핵심 스토리 노드를 설정한다. 하위 계층—지능형 AI—은 그 구조 안에서 세부 사항을 채워 넣을 수 있다.

AI에 단지 출발점만 줄 수는 없다. 출발점만 있고 나머지가 모두 무작위라면, 그 산출물은 완전히 혼란스러워진다. 대신 AI에 일련의 노드—A에서 B로, C로, D로, E로, F로—를 주면, AI는 노드 사이에 약간의 무작위성을 생성할 수 있고, 이는 잘 작동한다. A에서 F에 이르는 전체 스토리라인이 흥미진진하거나 설득력 있는지는 여전히 인간의 안내를 필요로 한다. 이 과정에서 AI는 모든 것을 스스로 해내는 것이 아니라, 인간의 유용한 조력자 역할을 한다.

QbitAI : 그런 방식이라면, 게임은 여전히 플레이할만 하면서도 AI가 생성한 콘텐츠로 더 풍부해질 수 있을 것 같다.

Liu : 상위 계층은 여전히 인간의 관여를 필요로 한다. 만약 미래에 하위 계층의 NPC가 더 역량을 갖추게 된다면, 그들은 상위 계층에 더 큰 창작의 자유를 줄 수 있다. 이는 인간이 더 복잡한 스토리라인을 설계할 수 있게 해주며, 기술의 뒷받침을 받아 극적인 반전과 굴곡을 담을 수 있다.

오늘날 서사 중심의 게임이 왜 그토록 제작에 막대한 노동이 드는가? 위에서 아래까지 모든 계층이 명확하게 스크립트화되어야 하기 때문이다. 스크립트 기반의 콘텐츠는 복잡하고, 거대한 시스템과 메커니즘을 수반하며, 콘텐츠가 확대될수록 그 유연성은 사라진다. 그러나 지능형 NPC는 이 과정을 더 다루기 쉽게 만들어주는 강력하고 통제 가능한 토대를 제공할 수 있다.

QbitA I: 이를 산업의 관점에서 살펴보자. 왜 게임이 생성형 AI에 의해 가장 크게 변화할 산업 중 하나가 될 것이라고 생각하나? 그리고 게임에서 AI의 중요성은 다른 분야와 어떻게 다른가?

Liu : 다른 산업에 대해서는 내가 함부로 말할 수 없다. 우리의 경우, 게임 에이전트를 개발하는 것은 우리 같은 소규모 팀이 효과적으로 반복(iterate)할 수 있게 해준다. 에이전트는 게임 시나리오에 직접 배포되며, 그곳에서 우리는 사용자 상호작용 피드백을 지속적으로 수집할 수 있다. AI가 상호작용성과 자율성을 개선하는 데 도움을 주기 때문에 이 피드백은 대단히 가치가 있다. 우리의 개발 주기는 비교적 짧고 관리하기 용이하며, 덕분에 우리는 에이전트 자체를 정교하게 다듬는 데 집중할 수 있다.

QbitAI : 게임 산업에서는 데이터의 다양성과 높은 품질이 많이 강조되어 왔는데, 이는 모델 훈련에 이상적이다.

Liu : 게임 환경은 실제로 복잡하다. 실무에서 우리는 일부 복잡한 장면에서 에이전트가 반응하고 수행하는 방식이 진정으로 놀랍다는 것을, 인간인 나조차 해내지 못할 만한 수준이라는 것을 목격했다. 이 또한 AI 기술이 게임 세계와 그것이 대표하는 디지털 우주에 가져다주는 놀라움 중 하나일 수 있다.

QbitAI : 게임 업계에서 보낸 지난 세월 동안, 업계에 이정표급 효과를 가져올 수 있는, 정말로 인상적인 기술을 마주친 적이 있거나 앞으로 기대하는 것이 있나?

Liu : 우리가 매일 게임 팀과 협업하기는 하지만, 근본적으로 우리는 AI 회사이며 게임은 단지 우리의 에이전트가 적용되는 주된 무대일 뿐이다. AI 기술 그 자체만으로는 한 산업에 이정표를 만들어내지 못한다. 진정한 돌파구는 "인간의 손길(human touch)"—창의적인 아이디어를 지닌 팀—을 필요로 하며, 그것이 변혁적 변화로 이어지는 화학 반응을 촉발한다.

파괴적 혁신과 기술 혁명은 드물게 일어난다. 우리가 할 수 있는 일은 많은 실험적 샘플을 확보하는 것이다. 설령 성공률이 낮더라도, 좋은 혁신은 여전히 출현할 기회를 갖는다. 지금 우리는 더 깊은 탐구를 위해 깊은 물속으로 나아가야 한다. 이전의 더 작은 규모의, 더 단순한 시도들은 대부분 운영적 실험이었다. 앞으로 우리는 콘텐츠와 사용자 경험 같은 더 깊은 영역에 집중하고자 한다.

QbitAI : 거대 모델(large model)의 부상으로 검색 산업은 거의 완전히 변화했다. 거대 모델의 발전이 게임 산업에도 그와 비슷하게 막대한 영향을 미칠 것이라고 보는가?

Liu : 우선, 나는 거대 모델이 검색을 완전히 변모시켰다는 데 전적으로 동의하지는 않는다. 많은 사람들이 이제 AI 기반 검색을 사용하는 것은 사실이지만, Google 같은 도구는 여전히 대부분 사용자의 일상적 필요를 충족시키고 있다.

게임에 대한 거대 모델의 영향에 관해서는, 나는 그것이 점진적인 과정일 것이라고 생각한다. 적절한 통합 지점을 찾아 한 걸음 한 걸음 나아가야 한다. 게임에 대한 AI의 영향은 하나의 사슬을 따른다. 처음에는 AI 기능과 스타일이 대규모 상업용 게임에 도입될 수 있다. 사용자가 긍정적으로 반응하고 이러한 AI 강화 게임이 더 흔해지면, 그 영향은 점차 PC 게임, Steam 타이틀, 그리고 그 너머로 확산된다.

QbitAI : 마지막으로, 지금 우리가 서 있는 지점을 고려할 때, 에이전트와 AI의 미래 방향에 대한 당신의 생각을 들려주기 바란다. GameBot은 이 길을 어떻게 헤쳐 나가고 있나?

Liu : 우리의 비전은 변하지 않았다. 미래에는 점점 더 많은 에이전트가 사람들의 일상 속으로 들어올 것이다. 마치 영화 스타워즈에서 인간을 닮은 존재, 로봇 같은 존재, 동물 같은 존재 등 온갖 종류의 존재들이 공존하는 것처럼 말이다. 우리는 이미 많은 로봇 개를 가지고 있고, 머지않아 더 많은 소비자용 로봇들이 등장할 것이다. 그리고 게임 에이전트 역시 가상 환경을 넘어 현실 세계로 나아갈 것이다.

이는 단계적으로 일어날 것이다. 내부적으로 우리는 네 단계를 정의하고 있다. 바로 AI Agent 1.0부터 4.0까지다.

●2020년 이전 – AI Agent 1.0 : 에이전트는 주로 경쟁형 게임에 적용되었으며, 게임에 참여할 수 있는 기초적인 수준의 지능을 갖추었으나 그 능력은 비교적 단순하고 단일했다.

●2020–2023 – AI Agent 2.0 : 에이전트의 경쟁 능력과 적응력이 향상되었고, 인간을 닮은 행동으로 나아가기 시작했다. 게임 속에서 그들의 동작은 인간 플레이어에 더 가까워졌으며, 2.5D에서 3D를 거쳐 마침내 3.5D 게임 환경에 진출했다.

●AI Agent 3.0 – 현재 단계 : 의인화가 다양성으로 진화한다. 자율성과 상호작용성이 지속적으로 강화되어, 에이전트가 차별화되고 인간적이며 개인화된 경험을 제공할 수 있게 된다.

●AI Agent 4.0 – 미래 단계 : 에이전트는 가상과 현실의 요소를 결합한 하이브리드 상태로 존재할 것이다. 게임 에이전트는 게임에서 현실 세계의 응용범위로 옮겨갈 가능성이 매우 높으며, 궁극적으로 10억 명의 사람이 100억 개의 AI와 공존한다는 우리의 비전을 실현할 것이다.