NPC를 해방하라

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2023 May week 3 Vol 31

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NPC 해방의 날이 다가온다

RPG 게임에는 NPC(Non-Player Character)가 등장합니다. 게임 안에서 이들의 행동과 대화는 반복적이고 제한적이죠. 자유의지 없이 게임상에서 정해진 프로토콜에 따라 움직이는 것이 그들의 존재 이유입니다. 2021년 개봉한 라이언 레이놀즈 주연의 FREE GUY도 바로 NPC를 소재로 한 영화였습니다. WA챠에서 3.5, IMDB에서 7.1이면 짬날때 한 번 볼만한 영화가 아닐까합니다 (예고편)

자~ 그런데 만약 NPC가 플레이어와 자유롭게 대화를 나누고 그들이 상황에 따라 다양하게 반응한다면 어떨까요? 요즘 AI 덕분에 이런 재미난 상상이 현실이 되고 있는데요.

스탠포드 대학에서는 가상 마을을 만들고, 이곳에 25명의 캐릭터를 상주시키면서 그들에게 각각 ChatGPT 기반의 AI를 부여했습니다. 그결과 각 캐릭터는 서로 다른 배경을 가지고, 다양한 상황을 연출하기 사작합니다.

스탠포드 대학의 연구진들은 이런 새로운 게임 환경을 어떻게 만들었는지, 그리고 그 과정에서 어떤 시사점을 얻어냈는지 알아보기 위해, 지난 주에 소개해드린ICLR에서 발표된 Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior 논문을 살짝 살펴보겠습니다.

Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior (Park, 2023)

아바타 게임 '심즈'를 기억하시나요? 연구진은 인간의 행동과 상호작용을 게임 속에서 어떻게 재현할지에 대해 고민하였고, 그 결과 '심즈’ 속 마을과 같은 'SmallVille'을 만들어냈습니다. 이곳에는 각기 다른 개성을 지닌 25명의 캐릭터, 즉 'Generative Agents'가 살고 있습니다. 말 그대로 ‘생성된 대리인’이지만 편의상 캐릭터로 칭하겠습니다. 게임 속 캐릭터들은 각자 살아온 배경에 따라 고유한 성격을 가지고 있습니다.

💬 이사벨라: 아직 선택을 고민 중이지만, 난 샘 무어와 선거에 대해 이야기해왔어. 그에 대한 생각은 어때?

💬 톰: 솔직히 말해서, 난 샘 무어를 좋아하지 않아. 그는 지역 사회와 접점이 없고, 우리의 이익을 최우선으로 생각하지 않는다고 생각해.

이사벨라 로드리게스와 톰 모레노는 다가올 선거에 대해 이야기 나누고 있습니다. NPC의 대화라고 느껴지지 않을 만큼 깊이 있고 현실감 넘치는 대화들이 오가는데 캐릭터들은 시간과 장소에 따라 다른 행동을 하기도 합니다. 아침에 냉장고에서 재료를 꺼내 요리를 하기도 하고, 화장실에 들어갔는데 물이 새고 있으면 고치기 위해 연장을 들고 오기도 합니다. 너무나도 일상적인 상황이라 당연하게 보일지도 모르겠지만, AI의 행동이라는 점을 생각하면 놀라울 따름입니다. 그렇다면 그들은 어떻게 이렇듯 자연스럽게 상호작용 할 수 있는 것일까요? 이번에는 연구진들이 개발한 이 게임의 아키텍처를 살펴보겠습니다.

Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior (Park, 2023)

캐릭터들이 누구와 어떻게 대화를 했는지, 어느 장소에서 어떤 행동을 했는지 알아내기 위해서는 각 캐릭터의 행동들이 저장되어 있어야 합니다. 만약 이런 맥락 정보가 없다면, 자연스러운 대화를 나누는 것은 굉장히 어려울 것입니다. 마치 계속 처음 만나는 사람과 대화를 나누는 것과 같겠죠. 이를 해결하기 위해 연구팀은 '메모리 스트림(Memory Stream)'을 개발하여 캐릭터들의 경험을 효과적으로 기록하고 있습니다.

하나의 메모리 객체는 자연어 설명, 타임스탬프, 액세스 타임스탬프로 구성됩니다. 이런 경험들은 '관찰'을 통해 시작됩니다. 예를 들어, 이사벨라가 카페에서 일하면서 기억할 수 있는 정보는 '이사벨라가 과자를 내놓는다', '마리아가 커피를 마시며 화학 시험을 공부한다', '냉장고가 비었다' 등입니다. 이런 정보들은 이사벨라의 이후 행동 결정에 중요한 역할을 합니다.

먼저, 정보를 불러올 때는 '최신성(Recency)', '중요성(Importance)', '관련성(Relevance)'의 세 가지 요소를 고려합니다. 최신성은 가장 최근에 접근한 기억에 높은 점수를 부여하는 방식입니다. 중요성은 일상적인 반복 행동보다 중요한 사건들에 더 높은 점수를 부여하는 방식입니다. 사실 이를 정확히 판단하는 기준은 없지만, 언어 모델을 활용하여 특정 사건의 중요도를 점수화하고 있습니다.

관련성은 현재 상황과 관련된 정보에 높은 점수를 부여하는 방식입니다. 예를 들어, 화학 시험과 관련된 결정을 내리는 상황에서는 선생님의 말씀과 관련된 정보에 높은 점수를 부여할 것입니다. 이를 위해 현재 상황을 설명한 내용을 언어 모델에 입력하고, 그 결과로 얻은 벡터와 메모리의 벡터 사이의 코사인 유사도를 계산합니다. 최종적으로 얻은 점수는 최소값이 0, 최대값이 1이 되도록 Min-Max Scaling을 통해 정규화합니다. 이렇게 조정된 점수 중 가장 높은 값을 언어 모델이 참조할 수 있는 맥락 정보로 제공합니다.

Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior (Park, 2023)

다음으로, ‘숙고(Reflect)’ 과정은 높은 수준의 추상적 사고가 필요할 때 발생합니다. 중요도 점수의 합이 특정 임계값을 넘어설 때가 그렇습니다. 이는 캐릭터 당 게임 시간으로 보았을 때 하루에 대략 2-3번 일어납니다. 숙고 과정은 트리 구조로 이루어져 있으며, 지금까지의 관찰과 숙고 과정들을 종합하여 결정을 내립니다.

마지막으로는 계획과 반응(Planning and Reating) 단계입니다. 이는 현재 맥락에서의 행동이 미래를 대비해야 한다는 의미입니다. 예를 들어, 클라우스가 오후 12시에 식당에서 점심을 먹었는데, 다시 오후 1시에 식당에 있다면, 주어진 환경 맥락 때문에 두 번 식사를 하게 될 수도 있습니다. 따라서 계획에는 위치, 시작 시간, 종료 시간이 포함되어야 합니다. 캐릭터는 아침에 일어나면 대략적인 계획을 세우는 데, 이 계획은 이전 날의 계획을 입력 받은 언어 모델이 생성합니다. 캐릭터는 행동을 결정할 때 관찰, 숙고, 계획을 모두 고려하고, 필요한 경우 계획을 변경할 수 있습니다.

이런 방식으로 캐럭터들의 모든 행동을 AI가 결정하는 자유도 높은 게임이 만들어졌습니다. 플레이어는 이런 환경 속에서 캐릭터들에게 지시를 내리거나, 자신의 역할을 지정할 수 있습니다. 아마 깊은 몰일갑을 느낄 테지요. 이 게임이 상용화되기까지는 아직 시간이 필요하지만, 인공지능을 기반으로 한 새로운 게임은 기존에 없던 새로운 가능성을 보여주었습니다.

우려되는 부분도 분명 있습니다. 만약 이 게임이 진정한 '시뮬라크르'라면, 인간 세계에서 발생하는 바람직하지 않은 행동들마저도 모사하게 될 수 있으니까요. 범죄를 저지르는 캐릭터, 그에 대해 판결을 내리는 캐릭터는 어떻게 정의할 수 있을까요? 그리고 언어 모델이 해결하기 어려운 문제들은 어떻게 극복할 수 있을까요? 새로운 가능성에 비례해서 새로운 문제들이 같이 생겨날테니 그에 따른 해결책들도 함께 만들어 가야겠습니다.

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