게임의 AI가 게임 산업을 혁신하는 방법

인공 지능(AI)은 1950년대까지 Nim과 같은 게임에서 비디오 게임에 사용되었습니다. 그러나 최근에는 ChatGPT와 같은 도구가 “제너레이티브 AI” 시대를 열었습니다. 머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 고급 기술을 통해 제너레이티브 AI는 게임 산업에 혁명을 일으켜 몰입도가 높고 개인화되고 사실적인 게임 경험을 제공합니다. 게임에서 AI의 놀라운 사용 사례를 살펴보겠습니다.

또한 도움이 됩니다. 게임 그래픽이 계속 향상됨에 따라 PC에서 콘솔 게임으로 전환 할 수 있습니다 .

1. 초현실적인 세계와 NPC

비디오 게임에서 사실주의의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 캐릭터가 거주하는 세계와 플레이할 수 없는 캐릭터(NPC)와의 상호 작용에는 초현실적이고 허구적인 설정에 대한 사실성이 필요합니다. Red Dead Redemption 2(RDR2)의 화려한 세계와 고도로 발전된 AI 구동 NPC는 1,600명의 직원이 8년 넘게 일했습니다. 그러나 생성 AI는 이와 같은 개발 주기를 몇 년 단축할 수 있습니다.

스튜디오는 배우의 목소리로 모델을 교육하고 짧은 시간 내에 대사를 생성할 수 있습니다. Generative AI는 또한 게임 개발자에게 이전에 본 적이 없는 환경과 실제와 같은 캐릭터로 가득 찬 사실상 무한한 세계를 생성할 수 있는 도구를 제공하여 플레이어를 위한 무한 재생 가능성을 제공합니다. 그들은 다양한 상호 작용과 환경을 넘어 플레이어의 행동에 따라 즉석에서 변형하고 적응하는 세계와 주민을 만들 수 있습니다.

2. 역동적인 스토리텔링

사실적인 게임 환경과 NPC는 정말 기억에 남을 만한 게임 경험을 만들기에 충분하지 않습니다. 여러분의 행동에 적응하고 이야기에 몰입할 수 있는 내러티브가 필요합니다. 운 좋게도 이것이 바로 생성 AI가 약속하는 것입니다.

비선형 스토리텔링은 비디오 게임에서 새로운 것이 아닙니다. 사이버펑크 2077 , 매스 이펙트 3, 디트로이트: 비컴 휴먼과 같은 게임에는 분기 스토리라인과 다중 엔딩이 있었습니다. 그러나 모든 내러티브 결론은 개발자가 스크립트를 작성하고 전적으로 작성했습니다.

제너레이티브 AI의 힘으로 게임은 곧 완전히 대본이 없는 내러티브 순간과 모든 플레이어에게 고유한 본격적인 엔딩을 가질 수 있습니다. 플레이어의 패턴과 선택을 분석함으로써 게임의 AI는 게임의 분위기와 전반적인 구조를 완전히 준수하면서 고도로 개인화된 스토리를 전달하도록 적응할 수 있습니다.

3. 레벨, 미션, 사이드 퀘스트 생성

생성 AI를 통해 게임 회사는 완전히 새로운 콘텐츠 생성 소스를 활용할 수 있습니다. 사실, 게임 레벨, 미션 및 사이드 퀘스트를 만드는 것은 훨씬 더 흥미진진해질 수 있습니다.

Roblox 및 Minecraft와 같은 세계 구축 게임은 처음부터 완전히 새로운 수준과 환경을 생성할 수 있도록 개발자와 게이머 모두를 위한 AI 환경 생성 도구를 출시했습니다. 그러나 AI가 계속 진화함에 따라 게임은 사용자의 기술, 게임 진행 또는 고유한 캐릭터 속성을 기반으로 고유한 미션이나 레벨을 생성할 수 있습니다.

4. 뮤직 제너레이션

게임 개발에는 영화 촬영, 게임 플레이, 아트 디자인, 음악 및 기타 다양한 형태의 콘텐츠 제작을 포함하는 수백만 달러 규모의 생산 주기가 포함됩니다. 그러나 게임 회사는 앞으로 몇 년 동안 훨씬 더 혁신적으로 독창적인 음악을 작곡할 수 있습니다.

OpenAI(ChatGPT 뒤에 있는 회사)에는 사용자 프롬프트를 기반으로 비디오 게임의 원래 점수를 구성할 수 있는 Jukebox라는 또 다른 AI 기반 콘텐츠 생성 도구가 있습니다. 또한 일부 AI 도구는 결국 설정이나 캐릭터와 같은 비디오 게임에 대한 다른 데이터를 스캔하고 게임 개발자가 만든 스타일과 분위기에 맞는 음악을 생성할 수 있습니다.

5. 실시간 이미지 향상

게임 엔진과 그래픽 하드웨어의 발전으로 사실적인 비주얼은 사실상 보편화되었습니다. 게임의 AI는 그래픽 충실도를 더욱 향상시켜 전례 없는 실시간 이미지 향상을 달성할 수 있습니다. NVIDIA의 DLSS 및 AMD의 FSR 과 같은 업스케일링 기술은 이미 Cyberpunk 2077, Microsoft Flight Simulator 및 Hogwarts Legacy와 같은 비디오 게임에서 실시간 업스케일링에 대한 놀라운 일을 해냈습니다. 장면의 다음 프레임을 지능적으로 분석하고 예측함으로써 오늘날의 그래픽 카드는 그래픽 품질을 유지하면서 프레임 속도를 높일 수 있습니다.

AI 컴퓨팅에 대한 NVIDIA의 막대한 투자가 AI 기반 이미지 향상의 새로운 장벽을 허물기 때문에 이러한 향상은 더욱 향상될 것입니다. AI가 거의 모든 게임 개발 및 렌더링 측면을 빠르게 캡처하므로 AMD와 Intel이 그 뒤를 따를 것입니다.

6. 게임 개발 및 테스트

게임의 AI는 창의성과 몰입의 새로운 길을 찾는 데만 국한되지 않습니다. 또한 게임 개발자가 버그 감지 및 플레이 테스트와 같이 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업을 더 잘 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 작업은 수년에 걸친 게임 개발 주기의 막대한 비율을 나타내며 기존 및 새로운 AI 기술의 도움을 받아 자동화하고 빠르게 추적할 수 있습니다.

Ubisoft는 Watch Dogs: Legion에서 플레이 테스트를 자동화하기 위해 AI를 실험했습니다. 예측 분석은 개발자가 미래에 발생할 수 있는 획기적인 문제를 발견하는 데 추가로 도움이 될 수 있습니다. 제 시간에 잘 파악하면 심각한 문제로 발전할 시간을 갖기 전에 패치할 수 있습니다.

7. 치트 감지 및 게임 밸런싱

치팅은 원치 않지만 영원히 게임에서 피할 수 없는 측면이었습니다. 현재의 치트 탐지 방법은 잘 알려진 치팅 소프트웨어만 탐지할 수 있으므로 치팅 활동의 상당 부분이 확인되지 않은 상태로 진행됩니다. 그러나 이것은 AI가 게임 산업을 도울 수 있는 또 다른 영역입니다.

고급 AI는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 방대한 양의 플레이어 데이터와 게임 플레이 패턴을 분석하여 비정상적인 행동을 식별할 수 있습니다. AI는 플레이어 행동의 미묘한 변화를 감지하여 인간 중재자가 놓칠 수 있는 패턴을 발견할 수 있습니다. 이 프로세스는 지속적으로 개선되고 업데이트되어 새로운 부정 행위 기술보다 앞서 나가 잠재적 부정 행위자에 대한 강력한 억지력이 됩니다. Riot Games는 AI를 성공적으로 사용하여 League of Legends에서 부정 행위를 감지했습니다.

온라인 멀티플레이어 게임의 또 다른 필수 요소는 균형입니다. 기술 기반 매치 메이킹은 도전적이면서도 즐거운 게임 플레이 경험에 매우 중요합니다. 대부분의 매치메이킹 모델은 승패율이나 플레이어 레벨과 같은 간단한 매개변수를 사용하지만 고급 AI 알고리즘은 반응 시간, 정확도 및 목표 완료 지표를 사용하여 보다 정교하고 균형 잡힌 매치를 생성할 수 있습니다.

게임에서 AI의 잠재적인 단점

혁신적이고 흥미진진한 제너레이티브 AI는 게임 산업의 미래를 위한 것이기 때문에 우리가 알아야 할 몇 가지 우려와 잠재적인 단점이 있습니다.

첫째, 비디오 게임에서 AI의 광범위한 사용은 반대 의도에도 불구하고 비슷하게 보이고 느껴지기 시작하는 경험을 만들 수 있습니다. AI 모델에서 생성된 콘텐츠는 기존 데이터 세트를 사용하여 새로운 대화, 환경, 음악 등을 생성합니다. 이것은 완전히 다른 게임 장르에서도 일종의 콘텐츠 동질화로 이어질 가능성이 있습니다.

둘째, 게임 개발에 AI를 사용하면 성우, 코더, 그래픽 디자이너 등에서 일자리를 빼앗는 것이 옳은지에 대한 윤리적 질문이 생깁니다. 업계는 AI를 인간의 창의성과 독창성을 대체하는 것이 아니라 동맹으로 사용하는 방법을 찾기 위해 브레인스토밍해야 합니다.

마지막으로 AI로 생성된 콘텐츠는 독창성과 지적 재산권(IP) 문제를 제기합니다. 제너레이티브 AI 모델은 실제 아티스트의 기존 자산을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하므로 생성된 아트의 독창성에 대한 합당한 질문이 있습니다. 이러한 질문은 게임 산업에만 국한되지 않지만 AI가 게임 개발 주기에 완전히 통합되기 전에 해결되어야 합니다.

몰입도를 높이는 게임의 AI

게임은 우리 삶의 필수적인 부분이자 가장 중요한 엔터테인먼트 형태 중 하나입니다. 게임에서 AI를 사용하는 것은 새로운 것이 아니지만 생성 AI를 통해 게임 개발자는 비디오 게임의 현실감, 지능 및 그래픽 품질에 대한 현재 표준을 잠재적으로 능가할 수 있습니다. 게임에서 생성되는 AI의 가치가 10억 달러 이상으로 설정됨에 따라 우리는 AI가 개발자가 비교할 수 없는 경험을 만드는 데 도움이 되는 강력한 도구가 될 수 있는 게임의 새로운 시대로 접어들게 되었습니다.

동시에 AI 생성 콘텐츠에 대한 품질, 저작권 및 윤리적 문제를 해결하는 것이 필수적입니다. AI가 주류가 되려면 업계 관계자들은 AI의 몇 가지 단점이 게임 산업에 제공할 엄청난 이점을 가리지 않도록 신중을 기해야 합니다.

이미지 크레디트: Unsplash