AI가 만든 이미지가 게임 엔진에서 실제로 쓸 수 있는 결과물인지 스스로 가려낼 수 있을까. 게임 특화 AI 기업 앵커노드(대표 원재호)와 생성형 AI 기업 업스테이지(대표 김성훈)가 이를 평가하는 'AI 게임 에셋 벤치마크'를 공동 개발하고 있다. 이 벤치마크는 AI 모델이 게임 에셋 제작 규격을 이해하고 준수 여부를 검수하는 능력을 측정한다. 평가 문제·정답 데이터·채점기 등은 연내 오픈소스로 공개할 예정이다.
AI가 생성한 이미지가 시각적으로 완성도가 높아도 실제 게임 엔진에서 사용할 수 있는지는 별개의 문제다. 규격 검수에는 시간과 인력이 많이 들기도 한다. 벤치마크는 이런 문제의식에서 출발했다.
요구사항 분석부터 도구 호출, 규격 판단까지
평가 방식은 AI 에이전트의 작업 흐름을 따른다. AI 모델은 제작 요구사항을 분석해 확인할 항목을 파악하고, 측정 도구를 선택·호출해 이미지나 설정 파일을 확인한다. 그런 다음 규격을 지켰는지 판단한다.
채점은 사전에 정의된 규칙과 정답 데이터로 한다. 서로 다른 모델을 동일한 조건에서 비교하도록 설계됐다. 규격 이해, 도구 활용, 검수 정확도를 평가하는 구조다.
이미지의 미적 완성도를 평가하는 기존 접근 방식과도 차별화된다. 벤치마크는 제작 요구사항을 이해하고 규격을 충족하는지 판단하는 능력을 잰다.
Solar Pro 4 사전 확인과 오픈소스 공개
업스테이지가 진행한 사전 확인에서는 자사 언어모델 Solar Pro 4가 활용됐다. Solar Pro 4는 유니티(Unity) 에셋 설정 파일을 읽고 규격을 규칙 목록으로 작성하는 작업을 수행했다. 실제 에셋의 규격 준수 여부를 얼마나 정확하게 판단하는지는 이번 벤치마크로 평가한다.
원재호 앵커노드 대표는 “AI가 이미지를 잘 만드는 것에서 나아가 실제 게임 제작에 쓰이려면, 프로젝트가 요구하는 규격을 이해하고 결과물이 그 조건에 맞는지 확인할 수 있어야 한다”고 말했다. 원 대표는 또 “앵커노드가 가진 게임 제작 현장의 지식과 업스테이지의 언어 모델 기술을 연결해, AI가 게임 제작에서 무엇을 이해하고 수행해야 하는지 구체적인 평가 기준을 만들겠다”고 밝혔다.
앵커노드는 2023년 설립됐으며 생성형 AI 게임 개발 엔진 'GameAIfy'를 개발한다. 2026 도쿄게임쇼에서 AI 게임 제작 기술을 선보이기도 했다. 이번 과제에서 업스테이지는 수요기업으로 참여해 앵커노드를 협업 파트너로 선정했다.
서울경제진흥원 협업과제로 추진
이번 협업은 서울경제진흥원(SBA)이 주관하는 'DIP-Spot 오픈이노베이션 in 동작'의 협업과제로 진행되고 있다. 양사는 벤치마크를 토대로 게임 개발 도구와의 연계 등 추가 협력 가능성을 검토하고 있다. AI가 규격을 이해하고 검수하는 능력까지 갖추면 제작과 검증을 연결하는 개발 도구로 활용할 여지가 생긴다.
공개 대상은 평가 문제, 채점기, 정답 데이터, 관련 문서다. 공개 시점은 연내를 목표로 한다.