[NDC]게임 흥행 예측하는 AI, 고정 관념 깨고 혁신에 활용

게임 흥행을 예측할 수 있는 AI(인공지능)를 만들 수 있을까. 오진욱 넥슨 인텔리전스랩스 그룹 AI R&D실 게임밸류에이션팀 팀장은 '가능하다'는 답변을 내놨다.

오 팀장은 넥슨 개발자 콘퍼런스에서 'AI로 찾아가는 게임 흥행의 새로운 길 - 흥행 예측 AI 개발 활용 도전기' 강연을 진행했다.

그가 소속된 게임밸류에이션팀은 AI로 사업 단계부터 영향을 줄 수 있는 도구를 개발하고 사업 의사결정을 혁신하는 팀이라고 소개했다. '리셀컴퍼니' '발라트로' 등 글로벌 시장에 혜성처럼 등장해 흥행에 성공한 게임들을 예시로 들며 "기존에 하던 문법으로는 흥행을 감지하기 힘들다"며 "감과 운에 의존해 게임을 만들어나가는 것에 의문을 던진 게 문제 인식의 출발점"이라고 회상했다.

흥행을 경험과 직감이 아닌, 데이터와 AI를 활용해 가치를 찾아내는 것을 추구하면서 은퇴할 뻔한 야구 선수를 데이터로 부활시킨 영화 '머니볼'을 이상적인 예시로 들었다. 스팀 기준 매년 1만 8000개의 신작이 나오고 있는 만큼 '빅데이터' 속에서 왜 흥행하고 흥행하지 못했는지 '객관적 추론'으로 노하우를 축적해 게임의 재미 요소를 가상공간에서 '시뮬레이션'해 게임 흥행을 예측하는 AI를 만들었다.

그는 "단순히 점쟁이를 만나는 게 아니라 시장 변화를 학습하고, 다음 피드백을 반영해 신뢰도를 높일 수 있는 AI를 만들고자 했다"며 "도출된 답을 추적 가능해야 했고, 실패나 흥행에서 배울 수 있어야 했다"고 말했다.

세부적으로 게임과 콘텐츠, 라이브 데이터 뿐만 아니라 평가 데이터까지 7~800개 가량의 데이터를 토대로 각 시나리오 담당 AI 모델이 협업하고 트레이닝을 거쳐 패턴을 학습하고, 비정형 데이터로 콘텐츠의 질적가치를 분석하는 과정을 거쳤다.

여러 AI를 활용하는 배경으로 GBM(Gradient Boosting Machine)과 LLM(large language model)간의 장단점이 교차했기에 상호 보완적으로 활용했다고 한다. CBM은 과거 패턴에 의존적이고, LLM은 결과 해석이 어렵고, 수치 예측의 불안정성이 있다고 덧붙였다.

이어 분석한 것을 평가(Evaluation)하는 과정도 필수적이다. 복기하고 다음 고도화에 힌트를 얻어 데이터와 모델을 정비해 인지하고 예측할 수 있는 단서를 늘려갔다.

이로 탄생한 흥행 예측 AI는 흥행 스코어와 함께 결과물에 대해 영향을 끼친 요소를 설명해준다. 퍼즐 장르 게임은 무난하게 성공하는 요소를 갖춰 예측치와 실제 결과치가 유사했다. MMORPG는 대대적인 마케팅을 진행하면서 초반 매출치에서 예측에 실패하기도 했다고 한다.

오 팀장은 "무조건 100% 성공하는 게임을 찾는 게 목표가 아니라 성공 확률이 높은 게임으로 포트폴리오를 만들어 전체적으로 봤을 때 성공률이 높아지는 게 중요하다"며 "감당 가능한 리스크 안에서 용감한 도전을 할 수 있는 확률을 제공하고자 한다"고 밝혔다.

향후 흥행 예측 AI 모델로 게임을 발굴하거나 고정 관념을 벗어나 초반 기획 단계에서 도움을 줄 예정이다. 먼저 AI 모델은 수십만 개 게임을 봐주는 1차 스크리닝 역할을 하고, 좁혀진 수백 개의 게임을 심화 검토할 계획이다.

판매가 저조해 스팀에서 아예 기능이 제한된 게임이 늘어가는 부분에서 안타까움을 드러낸 그는 "흥행 예측이 필요한 게 불확실성 때문이다. 안전한 게임을 만들려고 하다보면 식상한 게임이 만들어진다"며 "신뢰가 준 투자사 입장에선 위축될 수 밖에 없고 도전을 기피하면 좋은 게임이 나오기 힘들어 투자가 또 위축되는 악순환이 반복된다"고 설명했다.

또한 기획 단계에서 리스크가 크다는 이유로 무산됐으나, AI 모델로 흥행 가능성 높은 창의력을 추진할 수 있도록 지원할 예정이다. 오 팀장은 "바둑계에서 인간의 기보로는 단 한번도 없었던 화점을 알파고는 둔다"며 "게임업계도 고정 관념의 틀이 있다. 흥행 예측 AI로 벗어날 수 있는 힘을 주고 싶다"고 밝혔다.

한편, 넥슨 개발자 콘퍼런스는 오는 26일까지 판교 넥슨 사옥과 경기창조경제혁신센터 일대에서 진행된다. 총 10개 분야, 49개 세션을 통해 IP 확장과 기획·개발 노하우, 생성형 AI와 데이터 분석 등 게임업계 화두를 다룬다.
강미화 redigo@fomos.co.kr