38만년 걸릴 게임 캐릭터 밸런싱, 넥슨은 어떻게 AI로 돌파했나
"기획자는 누구보다 게임에 대한 높은 이해도를 바탕으로 현상을 파악하고 개선을 위한 가설을 제시할 수 있어야 한다. 데이터를 아무리 잘 뽑아내도 잘못된 방향으로 해석한다면 무의미하다." 넥슨코리아 한재민 기획유닛 리더는 25일 넥슨개발자컨퍼런스(이하 NDC25)에서 '38만년을 1주로?-AI를 활용한 캐릭터 밸런스 디자인'을 주제로 강연하며 이같이 말했다. AI 도구 활용도 중요하지만 기반 게임의 높은 이해도가 바탕이 돼야 좋은 의사결정을 할 수 있다는 것이다. 자칫 데이터에만 매몰돼 판단한다면 AI 도구를 활용하더라도 나쁜 의사 결정을 할 수 있다고도 경고했다. 한 리더는 "수많은 경우의 수를 반복 테스트하고 결과를 비교하며 검증하는 작업, 이러한 일은 AI가 가장 잘하는 일 중 하나"라며 "이러한 아이디어가 캐릭터 밸런싱에 AI를 도입하게 되었던 계기"라고 밝혔다. 한 리더가 참여했던 수집형 RPG 프로젝트 '아르젠트 트와일라잇'은 출시 당시 300종 이상의 캐릭터가 존재했고, 전투 조합 인원은 5명으로 설정됐다. 이 조건에서 가능한 조합 경우의 수는 약 200억개에 달했고, 여기에 여러 요소를 고려하면 단순히 모든 조합을 1분씩만 테스트해도 총 소요 시간이 약 38만년으로 계산됐다는 게 한 리더의 설명이다. 그는 이를 단축하기 위해 AI가 단순히 데이터를 계산하는 데 그치지 않고, 캐릭터 조합을 입력값으로 받아 실제 전투 흐름을 재현하고 분석하는 '시뮬레이션-해석 일체형 구조'를 설계했다고 설명했다. 한 리더는 "다양한 조합을 시뮬레이션하고 그 결과를 분석할 수 있는 모델을 구성해야 했다"며 "조합 정보를 파라미터로 입력받아 전투 시뮬레이션을 진행하고, 결과를 리포팅하는 구조"라고 말했다. AI 도구를 활용한 결과 테스트 시간은 획기적으로 줄어들었다. 한 리더는 "최종적으로 서로 다른 10개의 콘텐츠에 대해, 각 콘텐츠별 의미 있는 80만개의 서로 다른 조합을 우선순위에 따라 선별했고, 조합별로 10번씩, 20대의 머신을 활용해 분산 시뮬레이션을 진행했다"며 "결과적으로 38만년이 필요했던 시간이 채 일주일이 되지 않는 시간까지 단축됐다"고 밝혔다. 이후 한 리더는 캐릭터 성능을 정량적으로 비교하기 위해, 승률·클리어 타임·기여도 등의 데이터를 통합한 '메타스코어' 지표를 설계했다. 한 리더는 "해당 캐릭터가 콘텐츠에서 얼마나 활약했는지를 정량화하기 위해 메타스코어라는 성능 점수를 도입했다"며 "전투·조합·캐릭터·아이템 등의 정보를 테이블 형태로 입력하고, 상대 평가 방식으로 점수를 산정해 메타스코어를 계산했다"고 덧붙였다. 한 리더는 이러한 지표를 캐릭터 밸런싱에 있어 이용자의 체감 성능과 데이터 사이의 괴리를 줄이기 위한 수단으로 활용했다. 다만 이를 곧이곧대로 믿기보다는 개발자의 게임 이해도에 따라 스스로 해석하고 판단하는 것이 중요했다고 강조했다. 그는 "기획자는 누구보다 게임에 대한 높은 이해도를 바탕으로 현상을 파악하고 이를 개선하기 위한 가설을 제시할 수 있어야 한다"며 "AI 등 검증 도구의 도움을 받아 개선이 실제 경험에서 체감되도록 하는 것이 가장 중요하다"고 제언했다. 이어 "이 부분이 AI 밸런싱을 프로젝트에 잘 도입할 수 있었던 노하우"라고 밝혔다. 끝으로 한 리더는 밸런스의 목적은 캐릭터들의 평준화가 아니라는 점을 짚었다. 그는 "밸런싱의 목적은 평준화가 아니라 매력있고 소유욕을 불러일으키는 것"이라며 "게임을 장기적으로 즐길 수 있도록 하는 지속가능성과 즉각적인 체감의 균형이 밸런스의 가장 핵심"이라고 강조했다.
