G-CON 24/AI 시대의 이차원 게임 개발

• 이차원 게임과 서브컬쳐
  • 이차원 게임을 비롯한 서브컬쳐는 더 이상 서브컬쳐로 부르기 어려워짐.
    • 메이저 컬처의 일부가 되어가고 있음.
    • 스트리밍 서비스가 대중화되고, 많은 사람들이 애니메이션을 접함.
      • 2021년 넷플릭스 사용자의 절반 이상이 애니메이션을 시청함.
  • 성공한 이차원 게임이 늘고 있음.
    • 실사 비주얼 기술의 수확체감으로 혁신의 난이도가 점점 높아지고 있음.
    • 캐릭터 중심의 비즈니스 모델이 지속적인 서비스를 가능하게 함.
    • 전통적인 중세 반타지 IP보다 확장이 용이함.
      • 카페 이벤트와 같은 오프라인 콜라보 콘텐츠에 있어 유리함.
      • 창작자와 소비자 간 거리가 가까워 2차 창작이 활발함.
  • 이차원 게임 개발의 주안점
    • 세계관, 시나리오, 캐릭터
      • 차별화된 세계관과 매력적인 캐릭터가 중요함.
      • 익숙하지만 어딘가 다른 요소로 진입장벽을 낮춰야 함.
    • 플레이어와 캐릭터의 관계성을 잘 설정해야 함.
      • 블루 아카이브의 경우, 플레이어는 선생님, 캐릭터는 학생이었음.
    • 일관적 통합
      • 비주얼, 용어, 시스템, 상호작용이 일관된 관점을 유지해야 함.
      • 블루 아카이브에서는 선생님(유저)가 태블릿을 통해 학생들과 소통한다는 설정 덕분에, 일관성을 유지할 수 있었음.
• AI 기술의 현재와 게임 개발
  • 계산 자원의 급격한 발전으로 AI가 다양한 분야에 적용되고 있음.
    • i.e. 구글 코드의 25%가 AI로 작성됨.
    • 이미지 생성, CG, 음악, 버추얼 유튜버가 AI로 구현되고 있음.
    • 심지어는 GameGen-X와 같이 게임 개발도 시도하기 시작함.
  • 범용 인공지능, AGI의 진전
    • AGI 발전 5단계 중 23년에 Lv. 2에 진입함.
    • 내년 초에 Lv. 3, Agent 단계에 도달할 수 있을 것이라고 예측함.
    • 그러나 AGI 구현에는 여전히 시간이 필요함.
      • 일부 사업가는 수 년 내 도달할 것이라고 하지만, 학계는 수십 년이 걸릴 것이라고 전망함.
  • AI의 한계
    • 퍼즐 생성, 풀이 수준의 간단한 작업도 제대로 수행하지 못함.
    • 게임 개발 실무에서 AI 성능은 기대에 미치지 못함.
      • i.e. MHFormer는 불안정한 결과를 보임. RigNet의 리깅 시도도 실패함.
    • 현업의 품질 요구 사항은 항상 현재 가용한 기술의 최대치임. 일반적인 기준보다 높음.
  • AI 사용의 비용 문제
    • 데이터셋 수집과 하이퍼파라미터 튜닝 과정은 복잡하고 비용 소모적임.
    • API의 사용은 종량제 비용이 발생하므로 라이브 서비스에서 유지보수가 어려움.
    • 온디바이스 모델은 메모리와 연산 자원의 제약이 큼.
• AI를 게임 개발에 이용하기
  • AI 실무 적용 방향
    • 반복적인 작업을 AI에게 맡기기.
      • LLM은 AI에서도 가장 활발하게 연구되고 있는 분야임. 성능이 생각보다 좋아서 이것을 잘 활용하는 방안은 다양함.
      • i.e. 근태 당번 프라나: 현재 반차/연차 사용자의 현황을 요약하도록 함.
      • 문서 번역 봇을 넣어 업무 부담을 덜 수 있음.
    • 프로세스 자동화 툴로서의 AI 활용
      • 내부적으로 참고용으로 사용할 캐릭터 소개 연출 타임라인을 자동으로 생성하도록 할 수 있음.
      • Rhubarb Lib Sync
        • 캐릭터의 립 애니메이션을 자동 생성함. 하지만 여전히 성능 문제로 재작업이 필요해서 워크플로우에는 도입하지 않음.
        • 하지만 아로나가 유저 닉네임을 읽는 기능을 추가할 수 있었음.
  • AI 도입에 고려할 것들
    • AI는 인간 창작자를 돕는 도구로서 사용되어야 함.
    • 디자인과 창작의 영역은 당분간 AI가 대체하기 어려움.
    • AI 도입은 개발 편의성을 높이는 방향으로 접근해야 함.
    • MLOps를 통해 개발 조직의 데이터셋을 구축하고, 루틴 업무를 자동화할 수 있도록 해야함.
  • 넥슨은 AI 탐색 전담 조직을 두고 있음. AI 솔루션을 실무에 적용하려 시도중임.
  • 모모톡 AI
    • 공시된 모모톡 AI는 ChatGPT 발표 이전의 연구물임.
    • 자유 대화 시스템은 아직 환각 문제로 설정 파괴 가능성이 큼.
    • LLM 기반 캐릭터 대화는 신중하게 접근해야 함.
• AI 시대 게임 개발자의 커리어 전망
  • AI 발전의 속도와 한계
    • AI의 발전 속도는 매우 빠르지만, 게임 개발은 현재의 기술에 기반해야 함.
    • AI는 반복적인 작업을 줄여주고, 창작자의 창의력을 서포트하는 도구로서 사용할 여지가 많음.
  • 이차원 게임의 핵심인 세계관 표현, 캐릭터 상호작용에 AI를 적용할 여지는 큼.
  • 개발 조직은 AI개발 캐파를 고려하면서 조직을 설정해야함.
• 이 커리어는 멸종할 것인가?
  • AI가 인간 창작자를 완전히 대체하는 시점은 아직 멀었음.
  • 할 수 있는 새로운 것을 찾는 것이 더 나은 전략임.