마이크로소프트·구글, AI로 게임 개발 실험…현실화는 '갈 길 멀어'

마이크로소프트와 구글이 게임 개발에 인공지능(AI)을 접목한 실험적 기술을 선보이며 업계의 이목을 끌고 있다. AI가 만드는 비디오 게임이 현실화되기 시작한 것 아니냐는 기대도 있지만, 아직은 넘어야 할 한계가 적지 않다는 평가다.

AI가 만든 가상 플레이 영상…‘Muse’의 등장

마이크로소프트가 최근 공개한 ‘Muse’는 세계 최초의 ‘Wham(World and Human Action Model)’ 기반 도구로, 게임 개발 초기 단계에서 아이디어를 시각적으로 검증할 수 있도록 돕는 기술이다. Muse는 닌자 시어리(Ninja Theory)의 멀티플레이 게임 ‘블리딩 엣지(Bleeding Edge)’의 수만 시간 분량의 플레이 데이터를 바탕으로 훈련되었다.

이 도구는 실제 게임을 만드는 대신, 게임 플레이 영상을 AI로 생성해 아이디어 구상 단계에서 사용할 수 있도록 한다. 개발자들은 이를 편집하거나 응용해 새로운 게임 메커니즘을 실험할 수 있다.

실제 게임 개발엔 한계…기존 게임 보존에 적용 가능성도

마이크로소프트는 Muse가 장기적으로는 고전 게임의 보존에도 활용될 수 있다고 언급했지만, 구체적인 방법은 아직 불분명하다. Muse는 실제 게임 실행 파일을 생성하지 못하며, AI가 만든 플레이 영상이 실제 게임의 동작과 같다고 보기 어렵다는 점에서 실용성에는 의문이 제기된다.

구글도 도전했지만…AI 게임의 불안정성 드러나

앞서 구글은 별도의 게임 엔진 없이 '둠(Doom)'을 AI로 구현한 ‘GameNGen’ 프로젝트를 선보인 바 있다. 이 프로젝트는 초기에는 실행이 가능했으나, 일정 시간 이상 진행되면 논리적 일관성을 잃는 등의 문제를 드러냈다.

마이크로소프트는 Muse가 이러한 문제를 극복했다고 주장하지만, 이는 대량의 데이터가 기반이 된 결과다. 이로 인해 데이터 확보가 어려운 소규모 게임이나 싱글 플레이 중심 게임에는 적용이 힘들 수 있다.

게임 개발자들 “현실적 활용엔 거리 있어”

게임 업계 전문가들은 Muse와 같은 기술이 잠재력은 크지만, 실제 개발 현장에서 유용성을 발휘하기까지는 많은 시간이 필요하다는 입장이다. 현재로선 현실적 제약이 큰 상황이며, 생성형 AI가 플레이 가능한 완성도 높은 게임을 자동으로 만들어내는 시대가 도래하기까지는 기술적 발전이 더 필요하다는 견해가 지배적이다.

AI가 가져올 게임 산업의 변화는 흥미롭지만, 아직은 시청용 데모나 실험 단계에 불과한 만큼 실제 게임 개발을 자동화하거나 대체하는 수준은 아닌 것으로 보인다. Muse와 같은 도구들이 개발 초기 단계의 아이디어 구상에 도움을 줄 수 있는 것은 분명하지만, 'AI 게임 개발'이라는 미래의 완전한 실현은 더 많은 시간이 걸릴 것이다. AI가 창조한 세계에서 인간의 창의성과 경험이 어떤 방식으로 조화될 수 있을지에 대한 고민도 함께 이뤄져야 할 시점이다.