전략 게임 AI 개발자의 외로운 투쟁

3월 18일 레딧 게임개발 커뮤니티에 올라온 한 게시물이 게임 AI 개발자들의 공감을 불러일으키고 있다. 대전략 게임의 AI를 개발 중인 한 개발자가 "게임 AI에 대해 이야기할 곳을 찾기가 너무 어렵다"며 토로한 글이 500개가 넘는 추천을 받으며 화제가 되고 있다.

이 개발자는 2021년에 읽었던 논문에서 영감을 받아 새로운 AI 시스템을 구상 중이라고 밝혔다. 트랜스포머 모델을 활용해 게임 상태와 가능한 행동들을 수백에서 수천 차원의 다차원 벡터로 인코딩하고, 이 벡터들 간의 거리를 비교하는 방식이다. 마치 LLM이 단어와 구문을 토큰화해서 n차원 벡터 공간에서 '가까운' 단어들을 찾는 것처럼, 게임 상태를 인코딩해서 목표에 가장 근접한 행동을 선택하는 AI를 만들겠다는 아이디어다.

하지만 문제는 관련 자료를 찾기가 하늘의 별 따기라는 점이다. "검색하면 온통 LLM이나 이미지 생성 AI 얘기만 나온다"며 고충을 털어놓았다.

"전략 게임 AI는 틈새 중의 틈새"

이 고민에 대해 커뮤니티 사용자들의 반응은 뜨거웠다. 한 사용자는 "복잡한 전략 게임 AI는 정말 작은 틈새 분야"라며, "패러독스, 크리에이티브 어셈블리, 피락시스 같은 몇몇 회사에만 존재하는 부족 지식일 것"이라고 분석했다.

특히 게임에서 머신러닝 기법을 쓰는 것의 한계점도 지적됐다. "비용이 너무 많이 들고, 게임 시스템을 바꿀 때마다 그 비용을 또 지불해야 한다"는 것이다. 더 중요한 건 AI가 단순히 승률을 최적화하는 것이 아니라 플레이어에게 흥미로운 경험을 제공해야 한다는 점이다.

실제로 GDC 강연들을 보면 전략 게임 AI 디자이너들은 "독특하고 기억에 남는 성격"을 만드는 것을 주요 목표로 삼고 있다고 한다.

실무 개발자들의 조언이 쏟아져

흥미롭게도 실제 게임 AI 개발자도 댓글에 나타났다. <듄: 스파이스 워즈>의 AI를 개발한 개발자가 직접 자신의 GDC 강연 영상을 공유하며 "개인 메시지로 더 깊은 논의를 나누자"고 제안했다. 이런 따뜻한 반응이 100개가 넘는 추천을 받았다.

다른 사용자들은 실용적인 조언들을 쏟아냈다. "검색할 때 'before:2022' 같은 시간 제한을 걸어보라"는 팁부터, "대학 컴퓨터과학과 교수들에게 직접 연락해보라"는 제안까지 나왔다. "논문 저자들도 자기 연구에 대해 얘기하는 걸 좋아한다. 쫄지 말고 연락해봐라. 최악의 경우는 그냥 무시당하는 것뿐"이라는 격려도 있었다.

실제로 한 사용자가 "game ai multidimensional vectors before:2022"로 검색해서 관련 논문을 찾아주기도 했다.

사라져가는 전통적 게임 AI 커뮤니티

안타까운 현실도 드러났다. 기존에 전통적인 게임 AI 방법론을 다루던 r/gameai 서브레딧이 있었지만, "활발하지도 않았고 지금은 대부분 '잘못된' 종류의 AI 사용자들이 몰려든다"는 지적이 나왔다. 생성형 AI 붐으로 인해 전통적인 게임 AI 논의 공간이 점점 사라지고 있다는 뜻이다.

이번 게시물은 게임 개발계에서 AI라는 단어가 완전히 다른 의미로 재정의되면서 생긴 혼란과 소외감을 여실히 보여준다. 수십 년간 쌓아온 게임 AI 기법들이 생성형 AI의 물결에 묻혀버리는 현실에서, 진짜 '게임을 위한 AI'를 만들려는 개발자들의 목소리가 더욱 소중하게 느껴진다.

출처: 레딧 원글