게임 개발의 제너레이티브 AI 잠재력
Published: 2024-03-17 20:38:34

인공지능의 흥미로운 측면인 생성형 AI는 딥러닝, 신경망, 다양한 머신러닝 전략과 같은 방법을 사용하여 지정된 데이터 세트와 입력에서 새로운 콘텐츠를 제작합니다. 이 혁신적인 접근 방식은 [ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt), [DALL-E 2](https://openai.com/product/dall-e-2), [Bing AI](https://www.bing.com/?/ai), [Google Bard](https://bard.google.com/) 등과 같이 소비자가 사용할 수 있는 AI의 등장으로 여러 분야를 뒤흔들고 있습니다. [게임 업계도](https://www.pubnub.com/solutions/gaming/) 마찬가지인데, 게임 개발자에게 3D 모델, 애니메이션, 스토리라인 등 뛰어난 콘텐츠를 간소화되고 자동화된 방식으로 제작할 수 있는 놀라운 툴박스를 제공하고 있기 때문입니다. 뿐만 아니라 게임 테스트 절차와 게임 자체의 기본 메커니즘도 개선하고 있습니다. 게임 개발자를 위한 제너레이티브 AI의 흥미로운 잠재력에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

**미리** 알려드립니다: 게임 산업을 변화시킬 수 있는 제너레이티브 AI의 잠재력은 엄청납니다. 개발자에게 콘텐츠 제작을 위한 다양하고 새로운 도구와 기술을 제공합니다. 하지만 제너레이티브 AI로 인한 윤리적 우려도 존재합니다. 가장 큰 우려는 다른 게임의 아트, 사운드, 에셋을 실수로 베낄 수 있는 위험, 즉 일종의 AI 기반 표절입니다. 이러한 함정을 피하려면 다양한 데이터 세트를 바탕으로 생성 AI 모델을 훈련하는 것이 중요합니다. 또한 생성되는 콘텐츠가 고유하고 타인의 지적 재산권을 존중하는지 항상 확인해야 합니다.

프로시저럴 콘텐츠 생성을 위한 제너레이티브 AI
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절차적 콘텐츠 생성(PCG)은 게임 개발에서 게임 콘텐츠를 수동이 아닌 알고리즘으로 생성하는 데 사용되는 기법입니다. 이 방법을 사용하면 게임 개발자는 모든 플레이어에게 고유한 월드, 아이템, 적, 플레이를 만들 수 있습니다.

[노 맨스 스카이](https://www.nomanssky.com/), [마인크래프트](https://www.minecraft.net/), [드워프 포트리스](http://www.bay12games.com/dwarves/) 등 수년 전부터 PCG는 게임에 존재해 왔지만, 제너레이티브 AI는 머신러닝 알고리즘과 신경망을 기반으로 개발자가 더욱 독특하고 복잡한 콘텐츠를 제작할 수 있도록 PCG를 크게 발전시켰습니다. 제너레이티브 AI를 사용하면 개발자는 최소한의 수동 입력으로 방대하고 복잡한 월드를 제작할 수 있어 더욱 역동적이고 재생 가능한 게임 경험을 제공하고, 재플레이를 유도하며, 커뮤니티에 대한 유대감을 형성할 수 있습니다.

제너레이티브 AI와 다이내믹 스토리텔링
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제너레이티브 AI는 플레이어의 선택과 행동에 따라 진화하는 적응형 인터랙티브 내러티브를 제작하는 데 사용할 수 있습니다. 여러 게임에서 제너레이티브 AI를 사용하여 역동적인 내러티브를 제작하거나 이 접근 방식의 잠재력을 선보이기 시작했습니다.

[Facade는](https://www.interactivestory.net/) 자연어 처리와 AI 기술을 사용하여 플레이어의 선택과 대화 입력에 따라 여러 가지 엔딩이 가능한 역동적인 스토리를 만드는 인터랙티브 내러티브 게임입니다. [AI 던전은](https://play.aidungeon.io/) OpenAI의 GPT-3.5 모델로 구동되는 텍스트 기반 어드벤처 게임으로, 플레이어의 텍스트 입력과 선택에 따라 각 플레이어에게 고유한 인터랙티브 스토리를 생성합니다.

이 게임과 다른 게임들은 정적이고 미리 정해진 내러티브에서 벗어나 플레이어의 행동과 선택에 따라 변화하는 역동적이고 진화하는 스토리로 전환하기 시작했습니다. 머신러닝 알고리즘과 신경망을 활용하는 제너레이티브 AI는 플레이어의 행동에 반응하는 스토리라인을 생성하여 더욱 몰입감 있고 개인화된 게임 경험을 제공할 수 있습니다.

테스트 및 품질 보증에서 제너레이티브 AI의 역할
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제너레이티브 AI는 콘텐츠 제작과 스토리텔링에 적용될 뿐만 아니라 게임 개발의 테스트 및 품질 보증(QA) 프로세스를 개선하는 데도 중요한 역할을 할 수 있습니다.

제너레이티브 AI는 게임 테스트의 다양한 측면을 자동화하는 데 사용할 수 있으며, 효율성과 정확성 측면에서 여러 가지 이점을 제공합니다.

-   테스트 케이스 생성: AI 모델을 학습시켜 다양한 테스트 케이스를 생성함으로써 게임의 다양한 측면을 철저하게 테스트할 수 있습니다.
    
-   버그 식별 및 우선순위 지정: AI는 개발자가 버그를 더 빠르고 정확하게 식별하고, 버그의 심각도와 게임에 미치는 영향에 따라 우선순위를 지정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
    
-   예측 분석: AI는 게임플레이 데이터를 분석하여 잠재적인 문제를 예측할 수 있으므로 개발자는 심각한 문제로 발전하기 전에 선제적으로 문제를 해결할 수 있습니다.
    

여러 게임사와 게임 개발사가 테스트 및 QA 프로세스에서 AI를 활용하는 방안을 모색하기 시작했습니다. [Ubisoft는](https://www.ubisoft.com/en-us/) 수동 테스트 작업을 줄이고 제품의 전반적인 품질을 개선하기 위해 AI 기반 테스트 도구를 실험하여 게임의 QA 프로세스를 개선하고 있습니다. 일렉트로닉 아츠의 연구 부서인 [SEED(Search for Extraordinary Experiences Division](https://www.ea.com/seed))는 플레이어에게 더욱 사실적이고 역동적인 게임플레이 경험을 제공하기 위해 테스트 및 품질 보증을 위한 AI 기반 기법을 연구해 왔습니다.

개발자는 AI 알고리즘과 머신러닝 기술을 활용하여 버그 및 기타 문제를 감지하고 수정하는 과정을 간소화함으로써 플레이어에게 더욱 세련되고 정교한 게임 경험을 제공할 수 있습니다.

실시간 적응을 위한 제너레이티브 AI
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제너레이티브 AI는 플레이어의 선호도, 기술 수준, 플레이 스타일을 분석하여 게임 난이도와 경험을 동적으로 조정함으로써 더욱 매력적이고 개인화된 게임플레이를 제공할 수 있습니다.

실시간 적응을 위해 제너레이티브 AI를 사용하면 플레이어의 참여도와 게임 재생성 모두에 여러 가지 이점을 제공합니다:

-   개인화된 난이도: AI는 플레이어의 성과를 분석하고 그에 따라 게임의 도전 수준을 조정하여 플레이어가 부담감이나 지루함을 느끼지 않고 지속적으로 게임에 몰입할 수 있도록 합니다.
    
-   동적 콘텐츠: 제너레이티브 AI는 플레이어의 행동에 따라 새로운 콘텐츠를 즉시 생성하여 각 플레이마다 고유하고 새로운 도전과 경험을 제공할 수 있습니다.
    
-   맞춤형 경험: AI는 플레이어의 선호도와 플레이 스타일을 분석하여 개인의 취향에 맞는 콘텐츠를 생성함으로써 플레이어의 만족도를 높이고 게임을 더 오래 플레이하도록 유도할 수 있습니다.
    

여러 게임과 툴이 실시간 적응을 위해 제너레이티브 AI를 사용하여 몰입도 높고 개인화된 게임 경험을 제공할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. Valve의 협동 1인칭 슈팅 게임인 [Left 4 Dead는](https://www.l4d.com/)'AI 디렉터'라는 AI 기반 시스템을 사용하여 플레이어의 성과와 행동에 따라 적 스폰율, 아이템 배치 및 기타 게임 요소를 동적으로 조정합니다. 스텔스 호러 게임인 Hello Neighbor는 고급 AI 시스템을 사용하여 플레이어의 행동을 학습하고 게임의 난이도와 도전 과제를 조정하여 각 플레이어에게 독특하고 개인화된 경험을 선사합니다. [Spirit AI의 Ally는](https://spiritai.com/products/ally/) 자연어 처리와 머신 러닝을 사용하여 플레이어의 행동과 선호도를 이해하는 AI 기반 툴로, 게임에 통합하여 플레이어에게 적응형 개인화 경험을 제공할 수 있습니다.

제너레이티브 AI가 계속 발전함에 따라 게임 개발자는 이 기술을 활용하여 개별 플레이어의 선호도와 플레이 스타일에 맞춰 더욱 매력적이고 역동적인 게임 경험을 만들어 게임의 리플레이 가능성과 수명을 늘릴 수 있습니다.

아트웍과 애니메이션을 위한 제너레이티브 AI
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아티스트는 머신러닝과 신경망, 딥러닝 방법과 같은 고급 기술을 활용하여 캐릭터, 배경, 특수 효과를 제작하고 생동감 있게 구현할 수 있습니다. 이를 통해 게임을 시각적으로 더욱 멋지게 만들 뿐만 아니라 게임 경험에 독특한 풍미를 더할 수 있습니다.

-   효율성: 3D 모델, 텍스처, 애니메이션을 제작하는 과정이 더 매끄러워져 아티스트와 애니메이터가 기존에 수행하던 과중한 작업을 줄일 수 있습니다.
    
-   다양성: 제너레이티브 AI는 독특하고 시각적으로 매력적인 에셋을 다양하게 제작할 수 있어 게임 월드의 몰입감과 다양성을 보장합니다.
    
-   적응성: AI는 플레이어의 행동, 게임 이벤트 또는 기타 요소에 따라 새로운 에셋을 동적으로 생성하여 더욱 몰입감 있고 역동적인 시각적 경험을 제공할 수 있습니다.
    

현재 다양한 툴과 플랫폼에서 AI를 사용하여 아트웍과 애니메이션을 제작하는 실험을 시작하고 있습니다. [NVIDIA의 NVIDIA GauGAN은](https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/) 대략적인 스케치만으로 실제와 같은 풍경 사진을 만들 수 있는 툴입니다. 이는 AI가 눈길을 사로잡는 게임 풍경을 만들 수 있는 잠재력이 얼마나 큰지 보여줍니다. [프로메테안 AI는](https://www.prometheanai.com/) 아티스트가 게임 에셋과 환경을 제작할 수 있도록 설계된 툴로, 창작 과정의 일부를 자동화하여 시간과 리소스를 절약할 수 있도록 도와줍니다. [아트브리더는](https://www.artbreeder.com/) 생성적 적대적 네트워크(줄여서 GAN)를 사용하여 시각적으로 눈에 띄는 독특한 이미지를 만드는 또 다른 흥미로운 플랫폼입니다. 그런 다음 게임 에셋과 아트워크의 시작점으로 사용할 수 있습니다. [미드저니](https://www.midjourney.com/home/?callbackUrl=%2Fapp%2F), [DALL-E 2](https://openai.com/product/dall-e-2), [빙 이미지 크리에이터는](https://www.bing.com/create) 모두 자연어 설명으로부터 이미지를 생성할 수 있는 생성형 AI로, 플랫폼과 상호 작용할 수 있는 API와 사용자 인터페이스를 모두 제공합니다.

AI 기술이 점점 더 발전함에 따라 비디오 게임용 아트웍과 애니메이션에 더욱 창의적으로 활용될 수 있을 것입니다. 이를 통해 더욱 몰입감 있고 시각적으로 흥미로운 게임 경험을 제공할 수 있습니다.

사운드와 음악 제작을 위한 제너레이티브 AI
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제너레이티브 AI는 게임에서 음향 효과와 음악 트랙을 제작하는 과정을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 머신러닝 알고리즘, 신경망, 딥러닝 기술을 사용하여 게임플레이와 플레이어의 몰입도를 높여주는 독특하고 몰입감 넘치는 오디오 경험을 생성할 수 있습니다.

사운드 및 음악 제작에 제너레이티브 AI를 통합하면 게임 개발자에게 여러 가지 이점을 제공합니다.

-   효율성: AI는 음향 효과와 음악 트랙을 제작하는 과정을 간소화하여 사운드 디자이너와 작곡가의 수작업을 줄일 수 있습니다.
    
-   다양성: 제너레이티브 AI는 독특하고 매력적인 오디오 에셋을 다양하게 제작할 수 있어 게임 세계에 생동감과 개성을 불어넣을 수 있습니다.
    
-   적응성: AI는 플레이어의 행동, 게임 이벤트 또는 기타 요인에 따라 새로운 오디오 에셋을 동적으로 생성하여 더욱 몰입감 넘치는 오디오 경험을 제공할 수 있습니다.
    

여러 플랫폼과 기술에서 음향 효과와 음악 제작에 제너레이티브 AI를 활용하기 시작했습니다. 딥마인드에서 개발한 [웨이브넷은](https://deepmind.com/research/open-source/wavenet) 원시 오디오 파형을 생성하는 딥 제너레이티브 모델로, 사실적이고 다양한 게임 사운드 효과를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. [멜로드라이브는](https://www.melodrive.com/) 사용자가 정의한 파라미터와 실시간 입력을 기반으로 게임과 같은 인터랙티브한 경험을 위한 적응형 음악을 생성하는 AI 기반 음악 엔진입니다.

제너레이티브 AI 기술이 계속 발전함에 따라 비디오 게임의 사운드와 음악 제작에 더욱 혁신적인 애플리케이션이 등장하여 플레이어에게 더욱 풍부하고 몰입감 넘치는 오디오 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.

개인화된 콘텐츠를 위한 제너레이티브 AI
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제너레이티브 AI는 게임 개발에도 활용되어 개별 플레이어에게 맞춤화된 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 플레이어의 선호도, 기술 수준, 플레이 스타일을 분석하여 플레이어의 만족도를 높이고 게임 수명을 늘리는 고유한 게임 요소와 경험을 생성할 수 있습니다.

제너레이티브 AI를 사용하여 생성된 개인 맞춤형 콘텐츠는 플레이어의 만족도와 게임 수명에 여러 가지 이점을 제공합니다.

-   커스터마이징: AI는 아이템, 퀘스트, 적과 같은 게임 요소를 개별 플레이어의 선호도에 맞게 생성하여 더욱 즐겁고 매력적인 경험을 제공할 수 있습니다.
    
-   리플레이 가능성: 개인화된 콘텐츠는 각 플레이어의 선호도와 플레이 스타일에 맞춘 새롭고 독특한 경험을 제공하므로 플레이어가 게임을 다시 플레이하도록 유도할 수 있습니다.
    
-   플레이어 리텐션: 개별 플레이어의 선호도를 충족시킴으로써 플레이어 만족도를 높여 플레이어 리텐션율을 높이고 게임 수명을 늘릴 수 있습니다.
    

여러 게임에서 개인화된 콘텐츠를 제작하기 위해 제너레이티브 AI를 활용하기 시작했습니다. [엘더스크롤 V: 스카이림은](https://elderscrolls.bethesda.net/en/skyrim) 플레이어의 선택, 행동, 선호도에 따라 퀘스트를 생성하는 래디언트 스토리라는 동적 퀘스트 시스템을 갖추고 있습니다. [섀도우 오브 모르도르에는](https://www.shadowofmordor.com/) 플레이어의 행동과 선택에 따라 독특하고 개인화된 적과 조우를 생성하는 네메시스 시스템이라는 AI 기반 시스템이 활용됩니다. [디아블로 2는](https://dishonored.bethesda.net/) 플레이어의 선택, 행동, 플레이 스타일에 따라 게임의 스토리와 세계관을 조정하는 AI 기반 내러티브 시스템을 갖추고 있습니다.

제너레이티브 AI가 계속 발전함에 따라 플레이어 개개인의 선호도와 플레이 스타일에 맞춘 개인화된 콘텐츠를 제작할 수 있는 잠재력을 활용하는 게임이 더욱 많아질 것으로 예상됩니다.

다음 단계
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지금까지 살펴본 것처럼 제너레이티브 AI는 콘텐츠 제작과 스토리텔링부터 테스트와 개인화에 이르기까지 게임 개발의 다양한 측면을 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 단, 생성한 콘텐츠는 여러분의 것이며 다른 사람의 재산을 침해하지 않는다는 점을 명심하세요.

프로젝트에서 생성형 AI를 활용하는 데 관심이 있는 개발자는 다음과 같은 리소스와 도구를 살펴볼 수 있습니다:

-   [OpenAI](https://www.openai.com/): 인공지능을 발전시키고 GPT-4 및 DALL-E-2와 같은 다양한 인공지능 모델과 도구를 제공하는 연구 기관입니다.
    
-   [구글 바드](https://bard.google.com/): ChatGPT와 유사한 대화형 생성 AI.
    
-   [NovelAI](https://novelai.net/): AI 지원 저작 및 스토리텔링.
    
-   [Midjourney](https://www.midjourney.com/home/?callbackUrl=%2Fapp%2F), [Bing 이미지 크리에이터](https://www.bing.com/create): 생성형 AI
    
-   [엔비디아 AI 플레이그라운드](https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/): 풍경 이미지 생성을 위한 GauGAN을 비롯한 NVIDIA의 AI 기반 도구 및 데모 모음입니다.
    
-   [DeepMind](https://deepmind.com/): 원시 오디오 파형 생성을 위한 WaveNet 등 생성형 AI와 관련된 다양한 프로젝트와 리소스를 보유한 선도적인 AI 연구 기관입니다.
    

개발자는 제너레이티브 AI의 최신 발전에 대한 정보를 얻고 이 기술을 책임감 있게 구현하는 방법을 이해함으로써 [게임 개발의](https://www.pubnub.com/solutions/gaming/) 새로운 가능성을 열어 전 세계 플레이어를 위한 혁신적이고 매력적인 경험을 만들 수 있습니다.

#### 콘텐츠

[절차적 콘텐츠 생성을](#h-0) 위한 제너레이티브 AI제너레이티브[AI와 다이내믹](#h-1)[스토리텔링테스트 및 품질 보증에서](#h-2) 제너레이티브 AI의[역할실시간 적응을 위한](#h-3) 제너레이티브[AI아트웍 및 애니메이션을](#h-4) 위한 제너레이티브[AI사운드 및 음악 제작을](#h-5) 위한 제너레이티브[AI개인화된 콘텐츠를 위한](#h-6) 제너레이티브[AI다음](#h-7) 단계

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이 문서는 원래 [PubNub.com에](https://www.pubnub.com/blog/generative-ai-potential-in-game-development/) 게시되었습니다.

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