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제 목 :
[NDC 2026] 구글 딥마인드 “게임으로 AI 연구하고 AI로 게임 확장” |
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작성자 :
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등록일 : 2026-06-17 오전 11:56:19 |
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넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 2026 둘째 날인 6월 17일, 구글 딥마인드 알렉상드르 디렉터는 ‘구글 딥마인드는 어떻게 비디오 게임을 통해 인공지능 연구를 발전시키고 있는가?’를 주제로 발표했다. 세션은 게임을 활용한 AI 연구 흐름과 AI 에이전트 SIMA, 월드 모델 Genie 최신 성과를 다뤘다.
알렉상드르 디렉터는 게임업계에서 15년 이상 근무한 뒤 10년 전 구글 딥마인드에 합류했다. 유비소프트에서 ‘고스트 리콘’, ‘와치독스’ 등 AAA 프로젝트 개발 프로듀서로 일했고, 딥마인드에서는 게임을 활용한 AI 연구와 제미나이 프로젝트 초기 데이터 전략, 프로젝트 아스트라 관련 실시간 비전·자연어 기능 연구 경험을 쌓았다.
딥마인드의 목표는 책임 있는 방식으로 AI를 구축해 인류에 이롭게 쓰이도록 하는 데 있다. 여기서 핵심은 다양한 과제를 수행하고 실제 문제 해결로 전이될 수 있는 AGI, 즉 범용 인공지능이다. 게임은 복잡한 현실 문제를 더 작고 안전한 형태로 다룰 수 있는 최소 모델이기 때문에 딥마인드 연구에서 중요한 위치에 있다.
연구 역사에서도 게임은 핵심 실험장이었다. 아타리는 여러 2D 게임을 하나의 알고리즘으로 학습하는 일반화 능력을 시험하는 환경이었고, 알파고는 단순 연산으로 모든 가능성을 계산할 수 없는 복잡한 보드게임 문제였다. 알파제로는 인간 기보 없이 체스와 쇼기까지 학습 범위를 넓혔고, 이 과정에서 나온 알고리즘 발견은 알파폴드 같은 과학 연구 성과로 이어졌다.
게임 개발과 AI 연구는 진행 방식에서도 닮아 있다. 게임 개발은 아이디어를 세운 뒤 프로토타입을 만들고, 테스트와 피드백을 반복하면서 재미를 찾는 과정이다. AI 연구도 가설을 세우고 실험을 설계한 뒤, 결과에서 배운 내용을 바탕으로 돌파구를 찾고 더 넓은 유저에게 확장된다.
AI 에이전트는 환경을 인식하고 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 지능형 존재다. 사람이 보는 것처럼 현재 상황을 파악하고, 실시간으로 행동을 선택해 특정 과제를 수행해야 한다. 딥마인드는 아타리, 알파고, 알파스타로 이어지는 연구를 통해 게임이 제공하는 복잡성과 도전을 안전한 AI 연구 환경으로 활용했다.
SIMA 프로젝트는 이러한 흐름을 3D 세계로 확장한 연구다. SIMA는 3D 게임 환경에서 자연어 지시를 이해하고 수행하는 체화형 에이전트다. 게임 내부 데이터나 특수 API를 직접 읽지 않고, 유저가 보는 화면 픽셀과 키보드·마우스 입력만 사용해 과제를 수행한다.
최근 협력 사례로는 ‘이브 온라인’ 개발진과 진행 중인 연구가 소개됐다. ‘이브 온라인’은 유저 주도 경제, 동맹과 기업, 협력과 충돌, 거래가 얽힌 복잡한 MMO다. 세계가 초기화되지 않고 행동 결과가 장기간 이어지는 지속형 구조도 지속 학습, 장기 계획, 기억, 멀티플레이 상호작용 연구에 적합한 환경으로 평가됐다.
월드 모델은 AI 연구 또 다른 축이다. 월드 모델은 환경 역학을 시뮬레이션하는 시스템으로, 행동과 반응 사이 인과관계를 이해해 유저나 에이전트가 행동했을 때 세계가 어떻게 변할지를 생성한다. 에이전트가 현실에서 직접 학습하기 어려운 상황을 가상 환경에서 안전하게 실험할 수 있다는 점이 핵심이다.
Genie는 딥마인드 월드 모델 연구에서 제시된 대표 모델이다. 2024년 2월 공개된 Genie 1은 2D 플랫폼 게임 영상 약 3만 개를 학습해, 텍스트 프롬프트나 단일 이미지에서 상호작용 가능한 환경을 생성할 수 있음을 보였다. 단순 이미지 생성이 아니라 유저 행동에 반응하는 프레임을 이어 만드는 점에서 의미를 남겼다.
후속 모델인 Genie 2는 2D 환경에서 3D 판타지 월드로 확장됐다. 단일 이미지 프롬프트에서 출발해 1인칭, 3인칭, 등각 시점 등 다양한 관점을 지원했고, 화면 밖으로 사라진 요소를 일정 시간 기억하는 능력도 개선됐다. 다만 생성 시간이 길어질수록 품질이 무너지고, 약 1분가량 지나면 초기 세계와 달라지는 한계가 남았다.
3D 월드에서는 중력, 반사, 물리 반응 같은 복잡한 동역학도 나타나기 시작했다. 기존 시뮬레이션으로 구현하기 어려운 요소가 생성형 월드 모델 안에서 일부 드러난 셈이다. 이 단계에서도 실시간 상호작용과 생성 품질 사이에는 뚜렷한 절충 문제가 있었다.
지난해 8월 공개된 Genie 3는 다음 단계 모델이다. 판타지 월드뿐 아니라 포토리얼리스틱 환경까지 실시간으로 생성하고, 단일 텍스트 설명만으로 다양한 세계를 만들어낸다. 24프레임 생성과 720p 수준 포토리얼리스틱 렌더링을 지원해 AI 에이전트가 실시간으로 상호작용할 수 있다.
새 기능으로는 프롬프트형 월드 이벤트가 제시됐다. 이는 생성이 시작된 뒤에도 세계에 새 사건을 주입하는 기능이다. 캐릭터 등장, 물체 이동, 특정 서사 이벤트 발생처럼 게임에서 스크립트 이벤트를 넣는 방식과 유사한 제어 기능이다.
SIMA와 Genie는 딥마인드 AGI 연구 순환 구조를 이룬다. SIMA 같은 에이전트가 Genie가 생성한 세계 안에서 행동하고, Genie는 에이전트 행동에 실시간으로 반응한다. 에이전트가 한 번도 본 적 없는 실시간 생성 환경에서 과제를 수행하는 과정은 일반화 능력을 검증하는 구조다.
이 순환 안에서 에이전트는 월드 모델 문제점을 드러내고, 해당 피드백은 다시 월드 모델 개선 데이터로 쓰인다. 딥마인드는 이를 에이전트와 월드 모델 사이 피드백 루프로 보고 있다. 안전한 가상 환경 안에서 AGI 연구를 가속할 수 있다는 의미다.
앞으로 해결해야 할 과제도 남아 있다. 실시간 상호작용은 가능해졌지만, 더 복잡한 행동과 더 넓은 자율성이 필요하다. 멀티 에이전트 상호작용, 읽을 수 있는 텍스트 렌더링, 다양한 물리·서사 이벤트 제어도 앞으로 개선해야 할 영역이다.
마지막으로 알렉상드르 디렉터는 AI 연구가 게임에 줄 수 있는 가능성을 언급했다. 게임은 AI 연구를 위한 도구였지만, AI 연구 성과가 다시 게임 안에서 새로운 유저 경험을 열 수도 있다. AI가 없었다면 불가능했던 플레이 경험, 감정, 상호작용을 탐색하는 일이 다음 과제로 제시됐다.
다만 AI 기능을 단순히 합친다고 재미있는 경험이 자동으로 나오지는 않는다. 게임 개발과 마찬가지로 AI 기반 경험도 하나의 가설이자 콘셉트로 다뤄야 한다. 프로토타입을 만들고 테스트하며, 반복을 통해 재미를 찾아야 한다.
강연을 마치며 알렉상드르 디렉터는 “새로운 AI 기능은 말로 설명하기보다 실제로 재미있는 사례와 프로토타입으로 보여주는 방식이 중요하다”라며, “개발자들이 서로 발견을 공유하고, 게임 산업 전체가 새로운 경험을 탐색하도록 돕는 것이 구글 딥마인드가 제시하는 방향이다”라고 말했다.
겜툰 박현규 기자 LoPhy@gamtoon.com
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