AI의 발전으로 앞으로는 캐릭터와 환경, 이야기와 상호작용을 갖춘 가상세계를 만드는 일이 지금보다 훨씬 쉬워질 것이다. 그러나 만들기 쉬워진다고 해서 모든 세계가 존재할 가치가 생기는 것은 아니다. 가상세계 역시 전기와 연산 자원, 하드웨어, 그리고 사람들의 시간을 소비한다.
수많은 세계를 만들 수 있는 시대가 올수록 선택은 오히려 중요해진다. 결국 우리는 언젠가 “왜 이렇게 많은 자원을 사용하면서 또 하나의 Virtual World를 만들어야 하는가?”라는 질문을 하게 될 것이다.
Animal Intelligence Universe(AIU)는 가상세계를 단순한 오락이나 현실도피의 공간이 아니라, 배우고, 가르치고, 실험하며 미래를 생각해볼 수 있는 공간으로 만들고 싶다.
우리는 현재 '교육적인 의미를 담으면서도 게임으로서의 재미를 잃지 않는 시스템을 어떻게 설계할 것인가'를 고민하고 있다.
게임에서 시스템은 어떤 상태가 다른 상태로 어떻게 변화하는지를 결정하는 규칙의 집합이다. 이러한 시스템들이 서로 맞물리면서 게임의 재미와 세계의 역동성이 만들어진다. 우리는 특히 다음과 같은 기본적인 게임 시스템을 AIU에서는 어떻게 구현해야 할지 논의하고 있다.
그리고 우리가 학습만큼이나 중요하게 생각하는 것이 '재미'다. 교육적이라는 이유로 재미없는 게임이 되어서는 안 된다는 것이 우리의 믿음이다.
장기적으로는 AIU를 대규모 가상세계로 발전시키고, 결국 그 세계에 맞게 설계된 엔진을 구축하는 것이 우리의 꿈이다.
하지만 우리는 아직 아주 초기 단계에 있다. 지금은 동물 요원과 대화하고, 요원을 가르치면서 지식과 능력을 성장시키는 설정이 구현된 작은 프로토타입을 만드는 것에 집중하고 있다.
사람이 배우고 → 요원에게 가르치고 → 요원이 그것을 기억하고 활용하며 → 새로운 문제와 퀘스트가 열린다
핵심 게임 루프를 증명하는 것이 목표다.
프로토타입의 개발 과정과 결과는 이 페이지를 통해 공개할 예정이다.
우리가 특히 중요하게 생각하는 영역이 Level AI다. AI를 게임의 Level Design과 Procedural Content Generation(PCG)에 연결하여 플레이어와 동물요원의 행동에 따라 세계가 변화하도록 만드는 방법을 고민하고 있다.
AIU 게임에는 분명한 장기 목표가 있다. 요원들은 제한된 시간 안에 세상을 구해야 하며, 세계에는 종말까지 남은 시간을 나타내는 '종말 시계'도 존재한다. 하지만 그 목표에 도달하는 과정까지 미리 정해놓고 싶지는 않다.
기존 게임에서 AI는 종종 캐릭터가 어떻게 움직이고, 판단하고, 주변 세계에 반응하는지를 결정하는 데 쓰인다. 우리의 경우 강조점은 다르다. AI는 무엇보다 Animal Agent와의 대화를 가능하게 하고, 그 상호작용을 통해 플레이어가 무엇을 배우는지 평가하는 데 쓰인다.
장기적인 목표는 AI를 단순한 외부 기능이 아니라, 학습을 위해 특별히 설계된 AI 시스템을 게임 엔진 안에 직접 넣는 것이다. 이 가능성을 탐구하기 위해 우리는 오픈소스 LLM을 실험하고, 대화형·학습 지향 AI를 게임 시스템의 기반에 어떻게 통합할 수 있는지 다양한 방식을 시험하고 있다.
최근까지 게임에 AI 기반 대화를 넣으려면 보통 외부 AI 서비스에 의존해야 했다.
Game → External AI such as ChatGPT → Game
최근 NVIDIA는 AI 기반 캐릭터 대화를 더 쉽게 통합할 수 있도록 도구와 Unreal Engine 플러그인 세트를 선보였다. 기본 아이디어는 꽤 단순하다.
Game → NVIDIA ACE → AI runs locally on the player’s GPU → NPC responds
기술적으로 이 시스템은 ASR(자동 음성 인식), 로컬 언어 모델, TTS(음성 합성), function calling, agent API, RAG 기반 지식 검색 등 AI 캐릭터에 필요한 여러 구성 요소를 한데 모은다. NVIDIA는 또한 Blueprint와 C++를 통해 Unreal Engine 5 연동을 제공한다.
더 자세한 기술 내용은 NVIDIA 포스트를 참고하세요: https://developer.nvidia.com/blog/build-on-device-ai-companions-with-the-nvidia-ace-game-agent-sdk-and-unreal-engine-5-plugins/
우리는 특히 AI로 퀘스트와 중간 목표를 생성하는 데 관심이 있다. 모든 경로를 게임 디자이너가 미리 정해 두는 대신, Animal Agent가 무엇을 배웠는지, 아직 무엇을 배워야 하는지, 그리고 주변 세계에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 따라 AI가 새로운 퀘스트를 만드는 방식을 탐구하고 싶다.
여기서 우리가 특히 관심 갖는 질문이 생긴다. 서로 다른 지식이 배우고 가르쳐지고, 서로 다른 중간 목표가 추구되며, Animal Agent들이 우리가 명시적으로 설계하지 않은 방식으로 상호작용하기 시작하면 어떤 일이 일어나는가?
AIU는 이런 종류의 창발적 학습을 연구하는 실험 공간이 될 수 있다.
Generative AI는 반복적이고 시간이 많이 드는 게임 제작 과정을 줄이는 데 적극적으로 활용한다.
캐릭터 원화를 기반으로 3D 에셋을 만들 때 Mesh 생성, Rigging 등 과거에는 Blender에서 많은 시간이 필요했던 작업에 AI 기반 도구를 적극 활용할 예정이다.
다만 캐릭터의 원화 자체는 AI가 아니라 우리가 손으로 직접 그린다. 계속 우리의 철학을 강조해왔듯이, 우리는 이야기와 캐릭터, 그림처럼 작품의 최초 방향을 결정하는 근원적인 창작은 가능한 한 사람이 직접 만드는 것을 선호한다.
동물지능의 음악은 현재 DJ 닥스훈트가 담당하고 있으며 EDM을 중심으로 실험하고 있다. 앞으로는 Pop을 비롯한 다양한 장르로 확장하여 각 요원들의 성격과 이야기, 세계관을 음악으로 표현할 예정이다.