넥슨이 주최하는 국내 최대 규모의 게임 개발자 콘퍼런스, '넥슨 개발자 콘퍼런스(이하 NDC)'가 6월 24일부터 26일까지 사흘간 판교 넥슨 사옥과 경기창조경제혁신센터에서 진행된다. IP 확장과 기획·개발 노하우, 생성형 AI와 데이터 분석 등 게임 산업의 최신 트렌드를 화두로, 총 10개 분야, 49개 세션이 준비됐다.

 

이번 NDC가 AI주제에 맞췄기 때문이 아니라도 바야흐로 AI의 시대다. 이미 개발 단계에서 AI가 다양하게 활용된다는 것은 누구도 부인하지 않는 사례다. 그렇다면 당연한 질문이 하나 던져진다. AI가 게임의 핵심 재미가 될 수 있을까? 국내 누구보다도 참신한 게임을 만들어내는 집단, 렐루게임즈 한규선 프로듀서가 강연을 진행했다. 심지어 그는 신작 게임 홍보의 어명을 받고 와서 강연도 좌충우돌 재밌었다.

 

그는 렐루게임즈의 '렐루'는 딥러닝의 활성화 함수 중에서도 클래식한 옛 함수에서 따왔다고 밝히며, 렐루 함수의 특징은 마이너스를 0으로 치환한다는 것으로 실패를 흡수하여 우상향으로 성장하겠다란 비전을 담은 뜻이라고 소개했다.

 

그들은 팀 단위 조직이었을 때부터 딥러닝으로부터 핵심 재미가 나올 것, 딥러닝이 없으면 안 되는 게임이어야 할 것이라는 룰이 있었다며 그 가치는 지금도 이어지고 있다고 밝혔다. 그리하여 이번 강연이 딥러닝을 이용한 게임 개발에 초점이 맞춰진 것이기도 하다.

 

그는 입력 도구에 대한 고민에서부터 시작했다고 말했다. AI를 통해 입력도구에 변화를 줬을 때 비로소 새로운 경험의 게임을 만들 수 있을 것이란 전망을 했다고.

첫 고민은 우리가 가진 최고의 입력도구 손가락이었다.

 

현재 게임에서의 스킬 시전은 마우스를 움직여 스킬 아이콘을 클릭하거나 단축키를 사용해 사용하고 있다. 손가락을 입력 도구로 삼아 마법진을 그리게 한다면 어떨까? 하는 질문에서 시작했다. 다만, 이 프로젝트는 실패했다. 짧게 반복적으로 그리는 피로감이 존재하고, 그림 모양이 의미를 갖게 되다보니 플레이어가 이를 다 외워야 하는 문제가 발생했다. 

 

다음은 음성이다. 음성으로 명령을 내리면 되지 않을까- 하는 질문. 이를 기반으로 제작된 게임이 '워케스트라'다. 현재 실제로 데모 버전까지 공개됐다.

 

하지만 음성으로만 가능한 게임인가? 하는 근본적인 의문이 생겼다. 여러 뎁스를 거치더라도 키보드, 마우스를 사용하는 것이 더 편할 수밖에 없다. 즉, 새로운 컨트롤러에 대한 피로감이 해결되지는 않았다.

 

단, 워케스트라를 제작한 경험은 회사에 그대로 남았고 이를 토대로 다음 프로젝트가 발표됐다. 그 게임이 바로 '마법소녀 카와이 러블리 즈큥도큥 바큥부큥 루루핑'이다.

 

이 게임은 음성 인식을 토대로 대머리 김부장이 주문을 외우면 마법이 시전이 되는 그런 게임이다. 이 게임은 음성에 담긴 엔트로피, 진심을 측정하는 시스템이 있어서 이를 마법력으로 판단한다. 게임은 얼리액세스 단계지만 나름 큰 반향을 일으켰다고 자평한다고. 입력 도구에 대한 고민, 질문이 디벨롭되어 결과적으로 지스타에 출품할 정도의 결과값을 갖게 된 셈이다.

 

물론 새로운 컨트롤러를 사용하는 피로감은 여전했지만 게임에서 얻는 도파민이 너무 컸으므로 이를 집어삼킨 것이 아닐까 생각한다고 의견을 전했다.

 

게임에서 전투와 사냥만큼이나 자주 일어나는 행위를 무엇일까? 바로 대화다. NPC와 자유롭게 대화할 수 있다면? NPC와의 대화는 게임의 진행을 일임 담당하는 중요한 요소다. 그 아이디어에서 만들어진 게임이 '위시톡'이다. 플레이어가 동화 속 주인공이 되어 등장하는 캐릭터들과 대화하는 그런 게임이었다.

 

게임이 제작되면서 두 가지 질문이 새롭게 나왔다. 왜 대화를 해야 할까? 무엇을 얘기해야 할까? 다.

 

그 질문에 대한 답은 '언커버 더 스모킹 건'으로 이어졌다 이 게임은 살인현장에서 결정적 증거를 찾아야 하는 게임이다.

 

이 게임의 가장 큰 특징은 선택지가 없다는 점이다. 사건 현장에는 많은 증거가 있지만 완벽하지 않다. 즉, 언커버 더 스모킹 건에서는 NPC와의 대화를 통해 플레이어의 궁금증을 해결하고 단서를 완성해야 한다.

 

즉, 추리 게임에서의 대화는 사건과 관련이 있는 대화가 주가 된다. 플레이어가 단서를 찾기 위해 특정 키워드에 집중한 모습을 볼 수 있었다고. 하지만 문제는 사건과 관련이 없는 대화가 나왔을 때다. 이때는 대응이 어렵다.

 

바로 여기서 딥러닝의 장점이 발휘된다. 즉, 엉터리 정보를 그럴 듯하게 꾸며내는 현상, 환각(Hallucionation) 증상이다. 사건과 관련 없는 질문에서 나름의 정보를 바탕으로 그럴 듯한 대화가 이어지게 해줬다는 얘기다.

 

이러한 두 가지 상반된 행동을 토대로 결과적으로 게임 진행을 위한 결론에 도달하게 하기 위해서는 어쨌든 두 행위의 중심이 필요하다. 언커버 더 스모킹 건에서는 즉, 플레이어의 질문에 대한 평가를 내림으로써 자연스럽게 옳은 질문을 하기 위해 유도했다. 플레이어는 질문을 반복하면서 내가 맞는 질문을 했는지, 혹은 내 질문에서 중요한 단서를 찾았는지를 알 수 있다. 그렇게 옳은 질문을 계속 하게 되면 끝내 상대 로봇이 자백까지 하는 디자인까지 해두었다.

 

그의 강연은 자연스럽게 요즘의 렐루게임즈로 옮겨 왔다.

 

렐루게임즈의 신작 '미메시스'의 근원적인 질문은 '사람은 어떻게 행동하는가'다. 사람의 행동은 무엇이며 AI가 사람처럼 행동했을 때의 차이는 무엇일까?

 

이 게임은 동료가 사라지고 사람처럼 행동하고 속이는 미메시스가 우리 사이에 있다. 는 설정을 가지고 있다. 자신의 의도와 상관없이 흘러가는 상황에서 사람은 어떻게 행동하게 될까? 란 질문을 던진다. 즉, 행동과 음성 모방하는 AI의 활약 하에 서로를 의심하고, 사회적으로 고립되는 그런 소름끼치는 모먼트가 핵심이다. 

 

다음 소개된 타이틀은 '스케빈저 톰'이다. 크래프팅 게임이자 생존, 탐사 게임이다. 이 게임에는 이미지 생성 AI와 디텍팅 모델이 사용됐다고. 탐사로봇 T.O.M을 통해 오염된 지상을 탐험하고 자원을 수집하고 다양한 도구를 제작하여 생존하는 게임이다. 

 

무한한 공간을 탐험하는 경험을 주기 위한 고민에서 출발해 제작됐다고 한다. 스케빈저 톰이 탐사를 통해 스틸 컷을 보내주면 플레이어는 그것을 토대로 어디로 더 탐사하고, 무엇을 더 수집하며, 그것으로 생존에 필요한 무엇을 만들지를 결정해야 한다. 이 이미지들은 생성형 AI를 사용하고 있으며, 이를 통해 예기치 않은 일에 대비하고, 돌파해 나가야 한다.

게임은 어떻게 만드는가? 하지만 AI시대에서는 게임을 만드는 것조차 쉽게 만들 수 있을 것이란 상상을 할 수밖에 없다.

 

그는 딥러닝을 통해 사람이 할 수 있는 대부분의 일을 할 수 있게 될 거라고 전망했다. 거기에는 언젠가 '재미'도 포함될 것이라고도 의견을 밝혔다. 그렇다면 제작자들이 고민할 것은 '게임을 어떻게 만드는가?'가 아니라 '재미있는 게임은 어떻게 만드는가?'로 자연스럽게 연결된다. 현재 렐루게임즈는 '도넛' 플랫폼을 통해 이 같은 도전을 꾀하고 있다고도 밝혔다.

 

그는 AI 기술에 대해 사람들이 쉽게 갖는 착각이 AI가 만능이라는, 만능이어야 한다는 오해에서 온다고 말했다. AI가 내놓은 결과는 신기하기는 하지만 항상 부족한 면이 발견된다. 신기한 것은 곧 재미있는 것은 아니기 때문에 아직까지 게임에 재미를 붙이는 것은 게임 디자이너가 해야할 영역으로 오롯이 남아 있다고 말했다.

 

인간 시대의 끝이 도래했다? 그는 누구보다도 고집스럽게 AI 기술을 탐구하고, 딥러닝을 통해 인간과 흡사한 영역에서 게임 개발을 추진하는 일원으로서 이렇게 답했다. 언커버 더 스모킹 건의 사례처럼, AI가 게임에서 답을 찾아주는 것이 아니라 질문은 플레이어의 영역으로, 그 질문에 대한 평가를 하는 것으로 게임의 포인트를 찾았던 것처럼 질문과 답의 영역을 잘 구분해야 할 필요가 있다고 말했다.

 

끝으로 그는 AI는 질문하는 자의 역량에 따라서 답이 달라진다. 좋은 질문을 하는 것이 좋은 답을 얻을 수 있는 것처럼 질문을 잘 떠올리는 것이 더 중요할 것이라고 AI시대에 대한 전망을 밝혔다.

 

[홍이표 기자 siriused@chosun.com] [gamechosun.co.kr]