크래프톤, 게임 AI 평가 도구 'Orak' 공개…"선행연구와 노하우 집약"

크래프톤은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 AI 에이전트의 게임 수행 능력을 평가할 수 있는 벤치마크1 'Orak'을 공개했다고 16일 밝혔다./사진제공=크래프톤

지난 3월 출시된 인생 시뮬레이션 게임 'inZOI'에 CPC(Co-Playable Character)를 도입하는 등 AI(인공지능) 활용에 적극적인 크래프톤이 게임 AI 성능을 평가하는 도구를 공개했다.

크래프톤은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 AI 에이전트의 게임 수행 능력을 평가할 수 있는 벤치마크1 'Orak'을 공개했다고 16일 밝혔다.

Orak은 게임 환경에서 AI의 상황 인식과 판단, 행동 결정 과정을 정량적으로 분석할 수 있는 평가 체계다. 이름은 '오락'에서 착안했다. 액션, 어드벤처, RPG, 시뮬레이션, 전략, 퍼즐 등 총 6개 장르의 대중적인 게임을 기반으로 설계됐다.

이 체계에는 크래프톤과 엔비디아가 공동 개발한 CPC2를 통해 축적한 AI 설계 경험이 반영됐다. LLM 기반 AI 에이전트가 복잡한 게임 맥락 속에서 상황을 해석하고 결정하는 능력을 평가한다.

Orak을 통해 CPC를 포함한 AI 에이전트의 게임 능력을 반복적으로 검증할 수 있어, AI와 함께 플레이하는 새로운 게임 경험의 혁신을 가속화할 것으로 기대된다. CPC란 생성형 AI를 접목해 정해진 답변만 하지 않고 유저와 상호작용하는 게임 내 캐릭터를 말한다.

핵심 기술로는 MCP(Model Context Protocol)가 있다. MCP는 게임 정보를 언어 모델이 이해할 수 있는 텍스트 기반의 정보로 전달하고, 모델의 응답을 게임에 적용할 수 있는 행동으로 변환하는 역할을 한다.

이를 통해 LLM은 게임 플레이어처럼 작동해, 게임의 상태를 텍스트나 이미지로 받아들여 최적의 행동을 선택할 수 있다. 액션 게임에서는 장애물의 위치를 인식한 뒤 이동이나 점프와 같은 판단을 수행하게 된다.

크래프톤은 Orak을 통해 AI 기술 연구의 새로운 기준을 제시하고, 향후 게임 산업을 넘어 다양한 산업 분야로 연구를 확장할 예정이다. 또 LLM 파인 튜닝용 데이터셋도 함께 제공한다. 연구자들은 이를 활용해 사전 학습된 LLM을 실제 게임 환경에 맞게 적용하고 최적화할 수 있다.

이강욱 크래프톤 딥러닝 본부장은 "Orak은 크래프톤의 선행 연구와 노하우가 집약된 게임 특화형 LLM 벤치마크로, 이를 기반으로 향후 LLM 에이전트 설계 역량을 겨루는 대회도 기획하고 있다"며 "앞으로도 게임 분야에 최적화된 LLM 기술을 지속해서 고도화하겠다"고 밝혔다.

이찬종 기자 coldbell@mt.co.kr