지난해 창간 특집 기사에서 생성형 AI의 시대 속 게임 기자 직군의 존속 가능성(과 필요성)을 모자란 견해로 가늠해봤었다. 알파고가 기계(棋界)에 미친 것과 같은 비가역적인 변화가 기자들에게도 자못 빠른 시일 내 찾아올까 궁금하고 두려웠던 측면이 큰데, 적어도 지난 1년 동안 이 우려는 우려로만 남아 있다.
한편 같은 기간 세계는 AI와의 공존을 모색하는 방향으로 빠르게 가닥을 잡아 왔다. 달리 말하면 '그때'가 반드시 도래하리란 전망 자체엔 더는 이견이 없단 얘기다. 이는 기술에 특히 민감한 게임 업계에선 어찌 보면 이미 익숙한 흐름이다. 실제로 (특히 대형) 게임사들에게 AI활용은 오래전부터 진행형의 사업이다.
현재의 화두인 생성형 AI로 논의를 더 좁혀봐도 크게 다르지 않다. 인게임 콘텐츠, 혹은 개발 파이프라인에서 생성형 AI를 통해 창의력 증진을 꾀하는 사례는 벌써 많이 포착된다. 다행히 그 방식이 꼭 '최종생산물'을 대리 제작해 인간의 설 자리를 빼앗는 형태인 것만도 아니다.
국내에서 AI 연구와 도입에 특히 노력 중인 게임사 몇몇을 꼽아 그 현황을 훑어봤다. 이들은 개발 효율화, 고객 경험 강화, 업무 능률 증대, 인재 발굴, 콘텐츠 생산 등 다양한 영역에서 오늘을 강화하고 내일을 대비하고 있다.
엔씨소프트(이하 엔씨)의 AI 연구 시작은 2011년 인공지능(AI) 연구 조직 ‘AI TF’를 출범시키면서부터다. 이후 2015년에는 AI랩 산하 NLP(자연어 처리) 팀을 신설했고, 2017년에 이를 NLP 센터로 확대 개편했다.
지난 3월 초에는 기존의 AI 센터와 NLP 팀으로 나뉘어 있던 조직을 김택진 CEO 직속의 ‘NC 리서치’로 통합해 AI사업을 전개 중이다. 엔씨의 최근 경영 효율화 기조에 따라 수익 창출에 직접 기여하지 않는 AI 조직을 축소시켰다는 관측도 나온다. 현재 AI 조직은 200명대 후반의 인력으로 구성되어 있다.
▲ 엔씨가 연구하는 AI 분야는 무려 12개!
10년 넘게 AI를 연구하고 있는 엔씨는 여러 AI 분야의 R&D를 진행한 바 있다. 지난 2018년에는 'AI랩' 이었던 연구 조직을 'AI 센터'로 격상시키면서 구체적인 연구 분야를 최초로 외부에 밝히기도 했다.
당시 발표에 따르면 AI 센터는 이미 음성 인식/합성, 이미지 인식/생성, 자연어처리 등 다양한 분야를 연구하고 있었다. 현재는 7가지 자연어 처리 R&D 외 ▲비전 ▲그래픽 ▲스피치 ▲인텔리전트 에이전트 ▲AI 프로덕션 테크 등 5개 AI R&D를 병행하고 있다.
이 중, 실제 게임 서비스에 적용해 유저들에게 알려진 기술 사례로는 '인텔리전트 에이전트'(IA) 부문의 '의사 결정 AI' 연구를 꼽을 수 있다. 이는 강화학습을 통해 지능적 의사 결정을 수행할 수 있는 '에이전트'와 '에이전트 트레이너'를 만드는 연구로, <블레이드&소울>의 '비무 AI', 그리고 <리니지> 이벤트 '거울전쟁' 및 '기란 무한대전' 등 콘텐츠에서 유저와 PVP를 벌이는 NPC에 적용되었다.
비무 AI는 정체를 숨긴 채 프로 선수들과 경기를 벌였고, 한국 선수를 상대로 승리를 거머쥐었다.
특히 강화 학습으로 훈련된 인공지능 에이전트 '비무 AI'는 '블레이드 & 소울 2018 월드 챔피언십'에서 한국 선수를 상대로 3전 2선승제 대결을 벌여 2대0 승리를 거두며 화제를 모으기도 했다.
▲ 인간 창작자와 AI '동맹' 추구하는 '바르코' 사업
한편 엔씨가 현재 주력하고 있는 통합 AI 브랜드 '바르코'(VARCO)는, 생성형 AI를 기반으로 인간 창작자와 AI를 공고한 '동맹 관계'로 만드는 데 초점을 맞춘다. 창작 과정 중 복잡하거나 반복적인 작업을 AI로 보조함으로써, 인간 창작자가 더 본질적인 영역에 몰두할 수 있게 하는 것이 엔씨의 목표다.
해당 철학은 명칭인 '바르코'에도 반영되어 있다. 'AI를 통해 당신의 창의력과 독창성을 실현하라'라는 의미의 영어 문장(Via AI, Realize Your Creativity and Originality)을 축약해 만든 조어다. 바르코 브랜드의 뿌리는 '바르코 LLM'이다. 지난 2023년 국내 게임사 중 최초로 내놓은 LLM(대형언어모델)으로서, 국내 기업 전체를 통틀어서는 6번째다.
바르코 LLM은 전문지식 말뭉치(법률 지식, 논문, 특허, 사전 등), 뉴스, 위키피디아, 번역문 등을 활용한 고품질 사전 학습 데이터를 이용해 학습시켰다. 바르코 LLM은 크게 △기초모델 △인스트럭션 모델 △대화형 모델 △생성형 모델로 나뉘며, 이중 기초 모델과 인스트럭션 모델 각각을 파라미터 13억, 64억, 130억 개 크기로 구분해 공개했다.
파라미터 개수는 LLM의 성능(혹은 크기)을 가늠하는 일차적 기준으로, 파라미터가 많을수록 모델의 고차원적 학습이 가능해진다. 엔씨에 따르면 바르코 LLM은 동일한 수준의 여타 한국어 모델들과 비교했을 때 최고 성능을 보인다.
특히 바르코 LLM은 게임 내 텍스트, 게임 시나리오 등 관련 콘텐츠 개발을 고려해 데이터를 학습했다. 이를 통해 게임 개발에 특화된 고품질 콘텐츠를 제작, 기획, 운영, 아트 등 분야에서 효율성을 높일 수 있다는 설명이다.
▲ 개발 효율화 돕는 생성형 AI 창작툴 '바르코 스튜디오'
엔씨는 이렇게 학습된 바르코 LLM을 기반으로, 생성형 AI 플랫폼 ‘바르코 스튜디오’를 개발해 사내 운영 중이다. 게임 제작을 보조하는 창작 플랫폼으로 게임에 적용되는 최종 결과물을 만들기보다는, 개발 파이프라인 상의 중간 과정에 필요한 작업물을 만드는 데 쓰인다.
엔씨는 사내 게임 제작 프로세스를 통해 먼저 바르코 스튜디오의 검증을 마친 뒤, 추후 B2B 영역에서 외부 상용화한다는 계획이다. 바르코 스튜디오는 다시 △아트 △텍스트 △오디오 △그래픽스 △아바타 등 각 제작 영역을 전담하는 하위 도구들로 구성된다. 이 중 일부는 이미 내부에서 검증을 거쳐 활용 단계에 접어든 상태다.
엔씨는 사내 게임 제작 프로세스를 통해 먼저 바르코 스튜디오의 검증을 마친 뒤, 추후 B2B 영역에서 외부 상용화한다는 계획이다. 바르코 스튜디오는 다시 △아트 △텍스트 △오디오 △그래픽스 △아바타 등 각 제작 영역을 전담하는 하위 도구들로 구성된다. 이 중 일부는 이미 내부에서 검증을 거쳐 활용 단계에 접어든 상태다.
'바르코 아트' 소개 (출처: 엔씨소프트)
먼저 이미지 생성 툴 '바르코 아트'는 지난해 7월 사내 FGT를 거쳐 사용에 돌입했다. 시중의 다른 이미지 생성형 AI와 같이 입력한 텍스트 내용에 따라 다양한 자동 생성 이미지를 출력한다. 이미지 학습은 엔씨가 보유한 IP를 토대로 했다. 콘셉트 아트 제작, 의상 디자인 등에 활용된다.
바르코 아트를 활용하면, 아트 역량이나 지식이 없는 기획자들도 텍스트를 이용해 필요한 이미지를 뽑아내 타 부서와의 소통에 활용할 수 있다. 아티스트에게도 활용 방안은 열려 있다. 직접 작업한 콘셉트 원화나 스케치에 손쉽게 입체감을 부여하거나, 이를 캐릭터 콘셉트 시트 등으로 확장하는 데서 도움을 얻는다.
한편 지난해 말에는 '바르코 텍스트' 역시 사내 서비스 테스트에 돌입했다. 게임에 특화된 텍스트 생성툴인 바르코 텍스트는, 각 타이틀의 세계관에 맞춰 퀘스트 관련 글이나 NPC와의 대화를 구현하는 등의 작업에 활용된다. 더 나아가 게임개발 외 지원 업무에서도 폭넓게 사용될 수 있다. 마케팅 및 프로모션 초안 작성, 채용 안내 작성 등 다양한 업무에 활용 가능하다.
▲ 고객 편의 개선하는 '바르코 서비스'
‘바르코 스튜디오’가 게임 제작 효율화를 위한 툴이라면, ‘바르코 서비스’는 글로벌 고객의 편의를 위해 개발 중인 서비스다.
해당하는 기능으로는 ‘바르코 챗’이 있다. 챗봇 서비스의 일종으로 게임 가이드 및 콘텐츠 안내, 고객 문의 대응 등 여러 역할을 수행할 수 있다. 또한 다국어 지원과 24시간 상시 서비스로 국경 너머 여러 시간대의 니즈에 항시적 대응이 가능하다.
‘바르코 기계번역’은 라이브 채팅 번역이나 해외 사내 업무 지원에 활용되는 번역 툴이다. 엔씨에 따르면 바르코 기계번역은 지난해 싱가포르에서 개최된 AI 번역 경진대회 ‘WMT23’에서 도메인(분야별) 특화 번역 부문 1위를 차지하는 등 외부에서 성능을 인정받은 바 있다.
'바르코 텍스트' 소개 영상 일부 (출처: 엔씨소프트)
넥슨은 2010년 초 시작된 빅데이터 트렌드를 기점으로 AI 연구에 뛰어들어 현재 국내 게임사 중 최대 AI 조직을 운영하고 있다. 오랜 게임 개발·운영 기간 동안 누적된 유저 게임 경험을 빅데이터화해 개발 의사 결정과 플랫폼 운영을 효율화하고, 유저 게임 경험을 개선·강화하는 것이 넥슨 AI 사업의 전반적 방향성이다.
▲ 전사적 노하우·데이터 관리 위해 탄생한 인텔리전스랩스
넥슨은 2010년 빅데이터 분석을 위해 분석 본부를 설립했고, 2017년에 이를 본부급인 ‘인텔리전스랩스’로 전환했다. 인텔리전스랩스는 이전까지 스튜디오마다 개별적으로 쌓이던 게임 노하우의 전사적 공유 및 데이터 통합 분석을 위해서 만들어진 조직이다.
인텔리전스랩스 출범 이전까지 넥슨의 게임 개발 노하우는 각 스튜디오에 일종의 정보 사일로(부서에 축적된 정보가 외부로 소통되지 못하고 고립되는 현상)화되어 쌓여 있었다. 또한, 유저 경험을 저해하는 문제점의 포착과 해결에서도 사람이 직접 가설을 세워 검증하는 방식에 의지하고 있었다.
인텔리전스랩스는 당시 기준 초당 50GB 수준으로 축적되던 방대한 유저 데이터를 AI로 분석, 인간의 통찰로는 도출해 내기 힘든 실용적인 인사이트를 찾아내기 위해 설립됐다.
(출처: 인텔리전스랩스 테크 블로그)
설립 이래 인텔리전스랩스는 NDC, GDC 등 개발자 컨퍼런스, 신규 시스템/플랫폼 출시 등의 소식을 통해 연구 성과와 그 실사용례를 직·간접적으로 자랑해 왔다. 실제로 불법 프로그램 탐지, 욕설 탐지, 이용자 이탈 원인 분석, 결제 도용 방지, 유저 리텐션 강화 등 넥슨 게임 사업의 무수한 분야에서 인텔리전스랩스의 성과가 활용됐다.
한편 2021년 인텔리전스랩스는 데이터 조직과 플랫폼 조직을 통합, 게임 고도화 솔루션과 플랫폼 솔루션을 함께 제공할 수 있는 조직으로 개편됐다. 현재는 700여 명으로 구성되어 있으며, 이는 업계 AI 조직 중 최대 규모다.
▲ 외부로 공개된 '게임스케일'
2023년에 넥슨은 이렇게 축적한 AI 연구 성과를 외부에 공개하며 관심을 모았다. 인텔리전스가 개발한 플랫폼·데이터 솔루션 ‘게임스케일’(GameScale)을 B2B 시장에 내놓은 것이다.
게임스케일은 원래 넥슨의 자체 개발/퍼블리싱 게임에 사용하던 솔루션이다. 유저 프로파일링 데이터, 유저의 웹·클라이언트 이용 기록 등 게임 이용 전반에서 생성되는 기록을 종합해 다룬다. 이를 통해 기존에 타이틀별로 나뉘어져 있던 각종 데이터를 통합 관리할 수 있어 관리 효율이 높아지는 한편 과거 게임의 인사이트를 새 게임에 적용하는 등 운영 역량을 강화할 수 있다는 설명이다.
넥슨은 게임스케일 외부 공개를 통해 다른 게임사들도 넥슨의 라이브 게임 서비스 노하우를 자사 게임에 활용할 수 있게 되었다고 설명한다. 게임스케일은 회원, 결제, 상점, 쿠폰 등 플랫폼 서비스와 탐지, 추천, 보안, 마케팅, 데이터 및 UX 분석 등 정량∙정성적 데이터에 기반한 게임 솔루션으로 구성되어 있다.
더 구체적으로는 <메이플스토리>, <던전앤파이터>, FC 온라인 등 넥슨 게임의 운영 데이터에 기반하고 있으며, △보안 △마케팅 △커뮤니티 △비즈니스 △데이터 분석 △QA △운영 등 7개 패키지 아래 73개 제품으로 구성된다.
(출처: 넥슨 게임스케일 브랜드 홈페이지)
▲ 유저 경험 개선 실제 사례
예를 들어 게임스케일 제품 중 탐지 패키지와 보안 패키지는 유저 경험을 해치는 여러 요소를 탐지해 차단할 수 있게 해주는 솔루션들이다. 넥슨 게임 및 플랫폼 운영에서 기존 수집된 방대한 데이터를 이용, 개별 게임의 이상 현상이나 작업장 운영, 불법 프로그램 사용 등을 식별할 수 있으며, 게임에 입력되는 텍스트 및 이미지를 분류하는 것도 가능하다.
따라서 불건전 채팅 및 광고, 비인가 프로그램(핵), 작업장 등 비정상적 게임 이용 행태를 빠르게 감지해 효과적으로 제재할 수 있다. 플랫폼에서는 이상 접속(계정 도용 등)이나 이상 결제 패턴을 탐지해 유저의 재산권 보호를 강화할 수 있다.
비근한 사례로는 2022년 <던전앤파이터 모바일> 출시 당시의 상황을 꼽을 수 있다. 넥슨은 20년 가까이 <던전앤파이터> PC 버전을 운영하면서 핵 이용 유저들만의 비정상적 게임플레이 패턴 데이터를 대량으로 축적한 상태였다.
넥슨은 이 데이터를 이용해 핵 탐지 모델 및 유저 자동 제재 시스템을 구축했으며, 이것을 <던전앤파이터 모바일>에 즉시 적용할 수 있었다. 그 결과 출시 후 불과 3시간 만에 14만 명 이상의 핵 유저를 제재할 수 있었다. 이와 유사하게 '게임스케일' 역시 넥슨의 기존 서비스 게임에서 축적된 인사이트를 통해 빠르게 새 게임의 유저 니즈에 대응할 수 있다.
<던전앤파이터>를 통해 구축했던 탐지 모델로 <던전앤파이터 모바일>의 핵 유저를 빠르게 탐지할 수 있었다. (출처: 넥슨)
▲ 콘텐츠 추천에도 사용되는 AI 솔루션
한편 게임스케일의 추천 패키지, 마케팅 패키지 제품은 게임 데이터를 통해 유저의 이용 성향을 분석, 개인 맞춤형으로 콘텐츠, 서비스, 제품을 추천해 준다. 이를 통해 유저는 맞춤형 경험을 누릴 수 있고, 게임사는 더 높은 리텐션과 참여율을 기대할 수 있다.
예를 들어 고도로 개인화된 게임 매칭이 가능하다. 일반적 멀티플레이/온라인 게임의 매치메이킹은 유저들의 승률이나 랭킹 등 지표를 기준으로 비슷한 실력끼리 만나게 하는 식으로 구현된다. 넥슨은 여기서 한 발짝 더 나아가 유저의 구체적 플레이 성향까지 반영해 가장 재미있을 만한 '유저 조합'을 만들어낸다. 예를 들어 방어에 치중하는 유저는 공격적 유저와 팀을 맺게 해 밸런스를 맞추는 식이다.
유저 성향 분석은 콘텐츠 추천에도 활용된다. 예를 들어 <카트라이더: 드리프트>의 경우 경기를 함께 치르는 유저 각각의 성향을 종합적으로 고려해 트랙을 추천하는 시스템을 가지고 있다. 더 나아가 경기 도중에도 유저 실력에 따라 서로 다른 경로를 제안하는 등, 추가로 개인적 경험을 강화할 수도 있다.
▲ 생성형 AI 연구도 활발
한편 넥슨은 최신 AI 트렌드인 생성형 AI 연구에도 활발히 나서고 있다. 개발 단계, 혹은 라이브 서비스 단계에서 개발사가 직접 설정한 공통 콘텐츠를 즐기게 되어 있는 기존의 게임 형식에서 벗어나 유저가 직접 1대1로 소통할 수 있는 게임을 만든다는 포부를 가지고 있다.
넥슨이 실제로 소개한 생성형 AI 모델 중에는 '넥슨 보이스 크리에이터'가 있다. 유저들 사이에서 인지도가 높은 넥슨 게임 디렉터의 목소리와 억양을 실제와 비슷하게 재현할 수 있고, 유명 성우의 목소리를 학습해 실제 녹음 없이 NPC에 입힐 수 있다. 또한 유저의 플레이에 맞춰 실황을 중계하는 해설 AI 목소리도 연구 중이다.
새로운 형태의 유저·NPC간 소통 기능도 검토 중이다. NPC에 AI ‘페르소나’를 적용, 정해진 상황과 대화에서 벗어나 세계관에 어울리는 범위 안에서 자연스럽고 자유롭게 소통하는 기능이다.
다른 한편으로는 생성형 AI 연구에서 반드시 고려되어야 할 AI 윤리 정책에도 고심하고 있다. 생성된 정보가 특정 사회적 가치에 편향되거나, 사회적 차별을 강화하거나, 유해한 정보를 제공하거나, 사생활을 침해할 수 없도록 하는 '가드레일' 마련에 노력 중이다.
다음 기사에 계속…
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