렐루게임즈 한규선 PD / 게임와이 촬영

딥러닝은 게임의 핵심 재미가 될 수 있을까. 25일, 경기창조경제혁신센터에서 열린 넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC)에서 렐루게임즈 한규선 PD는 “AI는 만능이 아니며, 신기한 것이 곧 재미있는 것은 아니다”라는 메시지를 전했다. 크래프톤 산하에서 출발한 렐루게임즈는 “AI가 없으면 성립되지 않는 게임, 그리고 AI가 곧 재미의 원천인 게임”이라는 두 가지 원칙을 지켜온 팀이다.

첫 시도는 입력 도구의 변화였다. 손가락 제스처로 마법진을 그려 시전하는 인터페이스 실험이 있었다. 그러나 반복 입력의 피로감과 마법진을 외워야 하는 학습 부담은 결국 이 실험을 중단하게 만들었다. 이후에는 음성 입력 방식으로 전환했다. '워케스트라'는 사용자가 지휘관이 되어 음성으로 미니언을 조작하는 게임이었지만, 낯선 조작 방식과 지속적인 음성 사용이 유저에게 피로를 안겼다.

NDC 렐루게임즈 세션 현장 / 게임와이 촬영

그러나 이러한 실패는 팀의 노하우로 쌓였고, 이후 발표된 '마법소녀 카와이 러블리 즈큥도큥 바큥부큥 루루핑'은 반전을 만들어냈다. 이 게임은 음성으로 마법 주문을 외워 전투를 벌이는 PvP 게임으로, ‘이유식 플러스 마약’, ‘불닭볶음면처럼 강렬한 자극’이라는 내부 평가와 함께 “말 한마디로 도파민을 뽑아내는 경험”이라는 게임 콘셉트를 구현했다. 컨트롤러에 대한 피로감은 여전히 존재했지만, 그를 압도할 만큼 강한 자극이 유저의 몰입을 이끌어냈다.

NDC 렐루게임즈 세션 현장 / 게임와이 촬영

이어 렐루게임즈는 대화형 AI의 가능성에 주목했다. 기존 게임의 대화 시스템이 정해진 선택지를 고르는 방식이었다면, '위시톡'은 LLM(Large Language Model)을 활용해 자유로운 질문-응답을 구현한 시도였다. 이를 계승한 '언커버 더 스모킹 건'은 선택지가 존재하지 않는 AI 추리 게임이다. 미완성 상태의 증거들을 기반으로 플레이어가 직접 질문을 던져야 사건의 실마리를 찾아낼 수 있다.

NDC 렐루게임즈 세션 현장 / 게임와이 촬영

이 게임의 핵심은 LLM의 ‘할루시네이션(환각)’ 기능을 역이용한 점이다. 사건과 무관한 질문에 대해서도 AI는 자연스럽고 일관된 답변을 제공하며 몰입을 유지했다. 침착맨이 로봇 NPC에게 “넌 왜 존댓말을 하지 않냐”고 묻자 “그런 규칙은 세운 적 없다”는 답이 돌아왔고, 이어 “불량품이네”라는 말에 “너도 별로 안 다르다”는 재치 있는 반응이 이어졌다. 설정되지 않은 답변조차 유저 경험의 일부로 흡수되며, 자연스러운 서사에 기여한 것이다.

NDC 렐루게임즈 세션 현장 / 게임와이 촬영

다만, 할루시네이션은 정보 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있는 양날의 검이다. 이를 보완하기 위해 렐루게임즈는 플레이어의 질문을 평가하는 별도의 모델을 구축했다. AI는 대답을 생성함과 동시에, 해당 질문이 사건과 관련이 있는지를 판단해 ‘중요 정보’ 태그를 제공한다. 플레이어는 이를 통해 어떤 질문이 사건 해결에 영향을 주는지 인지할 수 있다. 게임 내에서 자연어 추리를 기반으로 한 상호작용 구조가 시연되는 것이 포인트다.

NDC 렐루게임즈 세션 현장 / 게임와이 촬영

이날 한 PD는 렐루게임즈가 현재 개발 중인 신작도 소개했다. ‘미메시스’는 협동 서바이벌 장르의 공포 게임으로, AI가 인간 동료인 척 행동하며 유저를 속이는 심리적 긴장감이 특징이다. ‘스캐빈저 톰’은 AI 이미지 생성을 활용해 탐사로봇이 보내오는 스틸컷을 기반으로 유저가 탐사와 제작을 수행하는 생존 게임이다. 각각 서머 넥스트 페스트 인기작 4위, 올해 하반기 출시 예정작으로 소개되었다.

이 외에도 발표 후반부에는 AI 기술을 활용한 자동 게임 제작 플랫폼 ‘도넛’이 소개되었다. 재미있는 게임의 조건을 학습시키고, 이를 바탕으로 AI가 게임 자체를 기획하고 제작하는 시스템이다. “딥러닝이 사람의 판단을 모방할 수 있다면, 재미도 판단할 수 있지 않을까”라는 상상이 출발점이다. 발표 중에는 AI로 ‘무엇은 가능하고 무엇은 불가능한가’를 4분면 텍스트로 정리한 슬라이드도 등장했다.

NDC 렐루게임즈 세션 현장 / 게임와이 촬영

세션의 마지막 슬라이드는 “인간 시대의 끝이 도래했다”는 도발적 문장이었다. 그러나 발표의 메시지는 오히려 그 반대에 가까웠다. 한 PD는 “AI는 도구일 뿐, 그 안에 진짜 재미는 없다. 신기함과 재미는 다르며, 결국 재미를 설계하는 일은 여전히 디자이너의 몫”이라고 강조했다. 이어 “질문의 품질이 결과의 품질을 좌우하는 시대다. 이제는 답보다 질문이 더 중요한 시대가 왔다”고 마무리했다.

세션 종료 후 진행된 Q&A에서는 개발 인력 구성, 비용 문제, 시스템 구조, 개인정보 및 저작권 이슈 등 현실적인 질문이 쏟아졌다.

먼저 ‘언커버 더 스모킹 건’을 포함한 AI 게임의 프로토타이핑에 필요한 리소스를 묻는 질문에 대해 한 PD는 “초기 5명의 소규모 팀으로 시작해 약 1년간 4개의 에피소드를 제작했고, 그 중 6개월은 순수 프로토타이핑에 투자됐다”며 “프롬프트 테스트는 총 약 1,000회 가량 진행됐다”고 밝혔다. AI 전문 인력은 2명, 디자이너는 3명이 참여한 것으로 전해졌다.

API 사용 비용에 대한 질문도 나왔다. 한 PD는 “GPT-4 사용 초창기에는 1회 세션당 4,000원이 들기도 했지만, GPT-3.5로 전환하면 약 100원 수준으로 떨어졌다”며 “회사의 판단으로 리스크를 감수하고 먼저 시장에 나가자는 전략을 택했다”고 설명했다. 이어 “당시 CTO가 ‘필요하면 30억 써도 된다’고 했는데, 실제로는 그 정도까지 쓰진 않았다”고 덧붙였다.

대화 중심 게임에서 반복 대화를 유도해야 재미가 나오는가에 대한 질문에 대해서는, “대화 분량 자체보다 다양한 주제를 유도하는 구조가 중요하다”고 강조했다. “대화를 강제하면 스트레스가 되므로, 대화를 안 해도 클리어는 가능하지만, 더 깊이 파고들면 보상이 있는 구조로 설계했다”고 설명했다.

개인정보 및 법적 리스크 관련 질문에 대해서는 “질문은 저장하지 않고, 대답만 저장되며, 시스템적으로도 OpenAI의 정책이 방어선 역할을 한다”고 답했다. 이어 “AI에게 욕을 시키거나 부정적인 학습을 유도하는 것도 유저의 상호작용에 따른 결과이며, 책임 역시 사용자에게 있다는 점이 중요하다”고 밝혔다.

마지막으로 그는 “AI는 생각보다 빠르게 발전하고 있고, 걱정하는 비용이나 기술 장벽은 시간이 해결할 수 있다”며 “오히려 중요한 것은, 이 기술을 가지고 어떤 재미를 설계할 수 있을지에 대한 집요한 탐구심”이라고 강조했다.