AI가 예측하는 게임의 미래, 사람은 어디까지 개입할까?

AI가 게임 산업을 분석하는 도구를 넘어, 이제는 흥행 여부까지 예측하는 시대가 됐다. 개발사의 감이나 단편적인 사전 설문에 의존하던 시대는 지났다. 이제는 기획 단계부터 AI가 개입해, 어떤 장르가 통할지, 어떤 유저층이 반응할지를 조합하고 분석해 출시 시점의 온도를 가늠한다. 실제로 게임이 성공할지 아닐지를 사전에 ‘예언’하려는 시도는 이미 여러 대형 스튜디오에서 현실화되고 있다.

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이 예측은 단순히 수치 몇 개로 판단하는 게 아니다. 게임 내 구성 요소, 이용자 평점, 트위치 시청률, 유튜브 언급량, 디렉터의 과거 이력, 퍼블리셔의 전략, 시장의 경쟁 상황까지 고려된다. 중요한 건 ‘얼마나 많은 요소를 정량화할 수 있느냐’는 점이다. 누군가는 "게임은 감성인데 이런 걸 수치화할 수 있느냐"라고 묻겠지만, 그 감성조차 리뷰의 단어 선택이나 반응 시간, 콘텐츠 체류 시간 등을 통해 일정 수준 이상 수치화할 수 있다는 것이 현장의 시각이다.

이러한 분석을 담당하는 AI는 단일 구조가 아니다. 넥슨을 포함한 여러 기업들은 각 AI가 특정 영역을 맡아 시나리오를 분석하고, 그 결과를 서로 교환해 복합적인 결론을 도출하는 형태로 설계한다. 마치 협업하는 팀처럼 움직이는 셈이다. 어떤 AI는 유저 심리 데이터를 분석하고, 다른 AI는 출시 시점의 시장 트렌드를 본다. 이후 이들이 내놓은 각각의 해석을 또 다른 AI가 종합해 최종 시뮬레이션 결과를 도출한다.

이 과정에서 특히 많이 쓰이는 두 축이 바로 GBM과 LLM이다. GBM은 수치화된 데이터를 다룰 때 강력한 성능을 보인다. 안정적이고 예측도 명확하다. 반면, LLM은 자연어 처리에 능하다. 유저 리뷰, SNS 반응, 커뮤니티 내 밈(meme) 같은 정형화되지 않은 정보들을 해석하는 데 탁월하다. 다만, LLM은 결과가 들쑥날쑥하고 해석이 어렵다는 단점도 분명하다. 이를 보완하기 위해 두 모델을 병행하는 방식이 주로 쓰인다.

그렇다면 AI가 분석해 낸 결과는 얼마나 정확할까? 이 역시 완벽하지는 않다. 아무리 정교하게 설계된 AI라도 인간의 감각과 예외적인 선택을 100% 예측하지는 못한다. 특히 인디 게임 시장처럼 감성과 입소문이 핵심인 경우, 데이터보다는 감각적인 판단이 더 중요하게 작용하기도 한다. 그래서 개발사들은 AI의 예측을 ‘결정’이 아니라 ‘의견’으로 받아들이는 분위기다. 한 관계자는 “AI가 내놓은 결과를 기준으로, 인간이 최종 판단을 내리는 구조가 가장 안정적”이라고 말한다.

결국 AI는 게임 개발자와 퍼블리셔에게 ‘지침서’를 제공하는 역할이다. 어디서부터 시작하고, 어느 타깃을 겨냥하며, 어느 시점에 출시하는 게 유리할지를 알려주는 것이다. 하지만 그 다음은 사람의 몫이다. 얼마나 창의적인 기획으로 유저의 마음을 끌어당길 것인지, 어떤 방식으로 커뮤니티와 소통할 것인지 같은 섬세한 감각은 아직 인간의 영역이다.

게임은 여전히 예술이고, 창작이며, 문화다. AI가 많은 것을 예측할 수는 있지만, 모든 것을 결정할 수는 없다. 그러나 분명한 건, 이제 성공한 게임 뒤에는 보이지 않는 AI의 분석과 계산이 함께하고 있다는 사실이다. 게임 업계는 지금, 감성과 데이터가 공존하는 새로운 패러다임에 진입하고 있다.