[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 글로벌AI협회(GIAI)에서 번역본에 대해 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

오늘날의 기상 예측은 매우 과학적으로 수행된다. 그러나 과학계에서는 아직까지도 100% 정확도의 기상 예측은 불가능하다고 본다. 슈퍼 컴퓨터로도 현대 기상 예측에서 중요한 '초깃값' 설정을 완벽하게 해내지 못한다는 이유에서다. 설혹 초깃값이 완벽하다고 양보하더라도, 복잡한 대기의 상호작용에 대한 완벽한 수학적 설명은 불가능에 가깝다는 게 지금까지의 현대 과학의 결론이었다.

그런데 최근 인공지능(AI) 기술의 발전이 가속화됨에 따라 일기 예측이 새로운 국면으로 접어들 것으로 분석된다. 네이처(Nature) 저널에 발표된 논문에 따르면 AI 기반 기상 예측 모델은 기존 수치 예보 방식의 일기 예측 모델보다 더 빠르고 정확한 결과를 산출할 수 있는 것으로 밝혀졌다.

현대 기상과학의 현주소, '수치 예보 방식'

현대의 일기 예측은 '수치 예보' 방식에 의해 이뤄진다. 수치 예보란 대기의 습도 및 기온과 바람의 변화를 설명하는 유체역학 방정식을 풀어냄으로써 현재와 미래의 대기 상태를 설명 및 예측하는 물리학적 방법론이다.

다만 수치 예보 방식은 실제 대기 상태에 대한 방대한 고해상도 관측 데이터와 복잡한 수학・물리학적 방정식을 다뤄야 하는 만큼 엄청난 양의 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 또한 해당 방식의 계산 특성상 주로 대기의 대규모 움직임을 예측하기 때문에 개별 구름에 대한 미시적인 운동까지 포착하기는 어렵다는 단점이 있다.

기상학자들은 수치 예보 방식에서 이같은 어려움을 극복하고자 다양한 방법을 제시해 왔다. 가장 대표적인 방법으로는 '매개변수화'로, 쉽게 말해 수치 예보 모델의 물리 방정식을 인위적으로 단순화함으로써 모델의 복잡성과 계산량을 줄이는 한편 기후의 개별적인 특성을 포착할 수 있게끔 하는 방식이다.

수치 예보 방식 대비 계산 효율을 끌어올린 'AI 기상 예측 모델'

그런데 최근 일부 기상학자들 사이에선 AI가 수치 예보 방식을 완벽하게 대체할 수 있다는 주장이 제기된다. AI 기상 예측 모델은 복잡한 물리 방정식을 쓰지 않는 대신, 과거 날씨 데이터를 통해 패턴을 인식해 계산량을 획기적으로 줄일 수 있다는 지적이다.

이와 관련해 네이처(Nature) 저널에 중국 빅테크 기업인 화웨이 테크놀로지스(Huawei Technologies)가 등재한 두 논문의 AI 모델이 세상에 공개되면서 기상학계의 주목을 받고 있다. 첫 번째 연구는 '판구웨더(Pangu-Weather)'로, 기온과 풍속 등의 다양한 날씨 변수를 최대 일주일 전에 예측할 수 있다. 또한 이 모델은 기존 수치 예보 모델보다 최대 10,000배 빠른 결과를 낼 수 있는 것으로 알려졌다. 이에 화웨이 연구자 A씨는 "열대성 저기압의 경로를 정확하게 추적할 수 있다"고 밝혔다.

두 번째 연구는 나우캐스트넷(NowcastNet)으로, 단기간 내 발생하는 강우량에 대한 예측을 전문적으로 수행하는 AI 알고리즘이다. 연구에 따르면 나우캐스트넷이 현재 일반에 공개된 기상 예측 모델 경쟁사들을 능가하는 것으로 확인된다.

그러나 일각에선 지구 온난화로 인해 최근 기후 트렌드가 급변하면서 AI 기상 예측 모델이 기상 예측을 제대로 수행하지 못할 것이라는 지적이 나온다. AI 시스템은 정확한 기후 예측을 위해 과거 기상 데이터에 의존하는데, 최근 세계 각지에서 발생하는 폭염, 허리케인, 집중 호우와 같은 특정 종류 기상 현상은 너무 극단적이라 역사적으로 기록된 바 없다는 것이다. 즉 과거 데이터로 인해 '과적합'된 AI 모델이 현시점의 기상을 정확하게 시뮬레이션 하기엔 역부족이란 얘기다.

기존 기상 예측 모델과 AI 모델의 융합

극한 기상 현상을 정확하게 예측하는 것은 일기 예보의 중요한 부분을 담당한다. 의사 결정자는 이같은 일기 예보를 사전에 접한 뒤 충분한 시간을 가지고 추후 대책을 강구할 수 있다. 그러나 앞서 살펴봤듯 AI 모델은 과거 기상 데이터를 사용해 예측 결괏값을 내놓는 만큼, 최근 날씨가 더욱 극심해짐에 따라 기상 이변을 제대로 예측하지 못한다는 우려가 지속적으로 제기되고 있다. 이와 관련해 기상학자 이버트 어포브는 "AI 기상 예측 프로그램은 극단적인 날씨 이벤트에 대해 매우 불안정한 예측을 유발할 수 있다"고 밝혔다.

이같은 배경에 힘입어 AI와 기존 수치 모델을 혼합한 '하이브리드 모델'을 개발해야 할 필요성이 대두된다. AI에 의존하는 모델의 경우 온난화 기후에서 어떻게 작동할지 불분명하지만 계산 효율을 끌어올릴 수 있는 한편, 수치 예보 방식의 경우에는 계산량이 많이 요구되는 대신 복잡한 수식들을 통해 기후 현상을 비교적 잘 설명할 수 있으므로 서로 중간점에서 타협을 보자는 것이다.

실례로 미국 국립과학재단 인공지능 연구소 에이미 맥거번 소장은 "AI 기술들로 일기예보를 하려면 좀 더 많은 개선이 필요하다"며 "과거 데이터에 의존하는 AI 기상 예측 시스템의 경우 물리학에 기반한 수학적 계산 절차가 부족하고, 극단적인 날씨를 예상하기 위해서는 수분, 공기, 열을 고려하는 수치 모델과 조합이 필요하다"고 밝혔다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

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생성형 AI가 글로벌 산업 전반에 스며들고 있다. 심지어 인간의 고유 영역으로 여겨졌던 예술 분야까지 그 범위를 확장하는 분위기다. 가장 최근의 사례로는 지난 5월 발생했던 미국작가조합(WGA)의 파업 사태다. 디즈니를 비롯한 대형 미디어 컨텐츠 제작사들이 챗GPT로 대본 초안을 쓰기 시작하면서, 기존 대본을 쓰던 작가들이 직장을 잃을 것이라는 불안감에 대거 파업에 동참했다.

이에 일각에선 생성형 AI로 인해 점점 인간이 나설 분야가 없어지고 있는 것 아니냐는 우려가 쏟아진다. 심지어 일부 과격한 비관론자들은 '범용인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)' 시대가 도래해 AI가 초월적인 지능으로 인류를 파멸시킬 수 있다는 주장을 내놓는다. 실제 'AI 4대 석학' 중 한 명인 제프리 힌턴 토론토대 교수, 테슬라 CEO 일론 머스크, 고 스티븐 박사 등 여러 전문가와 학자들이 생성형 AI를 규제해야 한다는 목소리를 높였다.

생성형 AI의 치명적인 단점 분명 존재해

AI 규제론자들의 일부 주장처럼, 생성형 AI가 인류에게 끼치는 해악이 수면 위로 떠오르고 있는 것은 분명한 사실이다. 예컨대 러・우 전쟁이 한창이던 시기, 트위터에서 젤렌스키 우크라이나 대통령이 러시아에 항복을 선언하는 내용의 딥 페이크 영상이 퍼지면서 국가 혼란을 초래한 바 있다. 한편 해외 금융권에선 CEO 음성 지시로 25만유로를 송금해 피해를 본 기업 사례 등 금융 사기 사건이 속출하고 있다.

아울러 AI의 성・인종 편향적 답변 출력도 세간으로부터 거세게 비판받는 지점이다. 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 경우, 인터넷 텍스트에 포함된 성・인종 차별적 표현을 그대로 학습한 뒤 다시 출력할 가능성이 높다. 또한 실제 최근 연구에 따르면 챗GPT 기반 의학 챗봇이 특정 인종 및 성별 환자의 설명을 신뢰하지 않는다는 결과가 밝혀진 바 있다. 이와 관련, 챗GPT 개발사인 오픈AI는 이같은 문제에 대해 아무런 입장을 내놓지 않고 있다.

이와 비슷한 맥락으로 GPT-4의 등장으로 생성형 AI 모델이 점점 더 사실적인 대화를 출력하게 되면서, 정서적으로 사각지대에 있는 사람들이 AI 챗봇에 본인의 민감한 개인 정보를 털어놓고, 해당 데이터를 수집한 챗봇이 이를 다시 확대 재생산하는 사례가 생기고 있다. 챗봇 '이루다'가 대표적인 예다. SNS, 카카오톡 채팅 데이터를 학습한 이루다는 사람과 대화 도중 특정 은행의 예금주를 그대로 말하거나, 아파트 동호수까지 포함된 주소를 유출하는 사례가 속출해 당시 많은 논란이 일었던 바 있다.

그렇다고 생성형 AI를 완전히 규제해야 한다는 것은 터무니없어

문제는 이같은 문제점을 과대 해석한 비판론자들이 AI에 대한 극단적 규제론을 내세우며 인공지능 기술에 대한 과도한 우려를 키우고 있다는 것이다. 예컨대 지난 5월 미국 비영리 연구기관 AI 안전센터(Center for Ai Safety)는 생성형 AI를 코로나19 및 핵무기의 위협과 동일선상으로 두는 터무니 없는 성명을 발표한 바 있다. 이들은 생성형 AI가 코로나19로 인해 전 세계적으로 700만 명이 사망하고, 몇 년간 지속된 글로벌 공급망 위축 및 인플레이션 발생, 그리고 핵무기로 인해 1945년 히로시마와 나가사키에서 20만 명 이상이 죽은 사건과 동일하다고 본다.

그러나 이는 공상 과학 소설에 가까운 잘못된 주장이다. 생성형 AI는 사용자가 요청한 특정 작업만 수행할 뿐, 인간을 뛰어넘는 '터미네이터'에 빙의해 문명을 몰살할 지능을 갖추지 못한다. 현재까지 진행된 많은 연구는 하나같이 컴퓨터로 인간의 '의식'을 구현할 수 없다는 결론을 내놓는다.

챗GPT의 경우만 놓고 보더라도, 이는 기존 데이터베이스에 축적돼 있는 정보 중 사용자가 입력한 '프롬프트(prompt)'와 관련 있는 정보만 '잘 정리해서' 답변할 뿐, 새로운 콘텐츠를 신선하게 생산하는 작업이 아니라고 봐야 한다. 이와 관련해서는 챗GPT의 근간을 만든 앤드류 응 교수를 비롯한 대부분 전문가의 의견이 일치한다. 동일선상에서, 지난 5월 미국 월스트리트 저널은 AI 컨센서스를 전하는 'AI 리포트'에서 "생성형 AI가 내놓는 결과물들에 대해 너무 과대평가 돼 있다"며 "빅테크 기업들의 '과대광고'를 중단해야 한다"고 밝힌 바 있다.

현재 진행되고 있는 할리우드의 작가 파업도 동일한 맥락이다. 생성형 AI는 반복적으로 나타나는 패턴을 잘 찾아주는 것인 만큼, 인간 작가를 대체해 만들어 낼 수 있는 스토리는 기존에 존재했던 것과 크게 다르지 않다. 즉 창의적이고 재밌는 글을 쓸 수 있는 고급 작가는 계속해서 시장에서 살아남을 것이며, 산업 전체가 인공지능으로 대체될 일은 만무하다.

인류 문명 사라지는 것 아냐, 다만 인간이 인공지능에 전적으로 의존하는 것을 주의해야

다만 생성형 AI로 인해 인간으로서 가질 수 있는 차별적 능력인 '비판적 사고력'을 잃어 가고 있는 것은 주지 해야 할 사실일 것으로 보인다. LLM 기반 MS365, 라마2, 바드 등 최근 쏟아지고 있는 생성형 AI 기반 애플리케이션으로 업무 생산성이 크게 오르게 되면서, 알고리즘에 모든 판단을 맡긴 채 사람들은 생각하는 능력을 잃어가고 있다.

미국 비영리단체 '비판적 사고 재단(The Foundation of Critical Thinking)'은 "작문 연습은 비판적 사고를 길러 인간의 독립적이고 주체적인 삶을 영위할 수 있게 한다"고 언급한 바 있다. 그런데 최근 챗GPT를 이용해 학교 교육에서 글쓰기 과제를 대신 제출하는 경우가 빈번히 발생해 위 언급한 '비판적 사고력'을 잃어 가는 사람이 많아지고 있다.

따라서 AI가 세상을 완전히 날려버리진 않을 것이다. 다만 사람들을 알고리즘에 의존하게 만듦으로서 인간을 존엄하게 만드는 그 자체의 능력을 점진적으로 침식시킬 것으로 보인다. 그렇기 때문에 정부는 인간의 편익을 증진할 수 있도록 하는 한편, 교육 부문에서 생성형 AI로 인해 논리적 사고력을 잃지 않도록 하는 AI에 대한 적절한 규제 가이드라인을 만들어야 할 것이다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

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약 100년 전 페니실린이라는 의사가 사용할 수 있는 가장 강력한 무기가 최초로 등장한 이후, 현재까지 페니실린과 같은 파급력을 가진 항생제가 개발된 사례는 거의 없다고 봐도 무방하다.

이는 제약 업계의 대내외적 상황에서 비롯됐기 때문으로 분석된다. 즉 항생제 개발은 큰 비용과 오랜 시간이 드는 데 반해, 항생제에 내성을 가진 '슈퍼 박테리아'는 비교도 안 되는 속도로 출몰하고 있기 때문이다. 또한 신규 항생제 개발에 투입되는 비용은 항암제와 맞먹는 데다, 질병의 특성상 많이 소비되는 항암제와는 달리 항생제는 투약 기간이 짧고 단일 질병에만 투여되는 등 투자 비용을 회수하기 어렵다는 재정적 이유로 대부분의 생명공학 기업들이 항암제 개발로 눈을 돌린 탓이라는 분석이다.

그런데 최근 의학계에서 AI 기술을 접목해 '슈퍼 박테리아'를 제어할 수 있는 항생제를 효율적으로 개발할 수 있다는 연구가 발표됐다. 이에 전문가들은 항생제 개발이 새로운 국면으로 접어들 것으로 기대하는 분위기다.

AI 항생제, 개발 시간 및 비용 단축은 물론 다른 박테리아균 내성도 안 키워

지난 5월 발표된 미국 MIT 대학과 캐나다 맥마스터 대학의 공동 논문인 "딥러닝을 활용한 아시네토박터 바우마니균 표적 항생제 발견(Deep Learning-guided discovery of an antibiotic targeting Acinetobacter baumannii)"에 따르면 딥 러닝을 활용해 슈퍼 박테리아(아시네토박터균)를 사멸시킬 수 있는 항생제를 빠르게 찾을 수 있게 된 것으로 밝혀졌다. 아시네토박터균은 수막염 및 폐렴 등의 심각한 감염을 유발할 수 있는 슈퍼 박테리아의 일종으로, 제약 업계에선 그간 슈퍼 박테리아를 죽이기 위해 투입됐던 항생제 개발 비용이 획기적으로 줄어들 것은 물론 기존 항생제와 달리 AI를 통해 개발된 항생제는 다른 박테리아의 내성을 키우지 않는다는 호평이 나온다.

해당 논문의 실험에서 연구진들은 먼저 아시네토병원균을 수천 가지의 잠재 화합물에 노출한 뒤, 어떤 화합물이 해당 병원체의 성장을 차단하는지에 대한 데이터를 수집했다. 다음으로 연구진들은 해당 데이터를 기반으로 딥 러닝 모델을 학습시켜 단 6시간 만에 6,680개에 달하는 화합물의 항균 활성을 예측해 냈다. 이에 MIT 의학공학과학연구소 제임스 콜린스 연구원은 "AI가 없었다면 몇 주가 걸렸을 프로세스였다"며 "딥러닝 활용을 통해 겨우 반나절만에 경우의 수를 240개까지 줄일 수 있었다"고 밝혔다.

이후 콜린스 교수는 240개의 화합물에 대한 실험을 통해 아시네토박터 균을 사멸시키는데 효과적인 9개의 항생제를 개발해 냈다. 이어 콜린스 교수는 "중요한 건 이렇게 발견된 항생제들이 다른 박테리아 종을 죽이지 않는다는 것"이라고 전했다. 그간 신규 항생제가 질병과 관련 없는 다른 박테리아에 대한 내성 마저 높여왔던 가운데 AI 기반 항생제는 박테리아의 전반적인 저항성이 올라가는 것을 방지하는 한편, 장의 이로운 미생물 또한 손상시키지 않는다는 분석이다.

콜린스 교수는 위의 과정을 통해 찾아낸 새로운 항생제를 '아바우신(abaucin)'로 명명하고, 아바우신이 박테리아의 세포막을 파괴해 효과적으로 사멸에 이르게 한다고 설명했다. 이와 관련해, 실제 쥐를 통해 이뤄진 임상 실험에서 아바우신이 아시네토박터균을 효과적으로 예방하는 것으로 나타났다. 또한 아시네토박터균의 여러 변종에 대해서도 딥 러닝 분석을 통해 수십억 개의 화합물 중 최적 조합을 단 며칠 만에 찾아내고 항생제를 개발할 수 있었다고 그는 강조했다.

위축됐던 항생제 시장, AI 기술로 돌파구 마련돼

이번 AI 기반 항생제 개발은 그간 신규 항생제 개발에 있어 문제시됐던 '항생제 내성' 문제를 효과적으로 극복할 수 있었다는 점에서 제약업계의 눈길이 쏠리고 있다. 실제 세계보건기구(WHO)는 항생제에 강력한 내성을 가진 슈퍼 박테리아로 인해 2050년까지 매년 최대 천만 명의 사망자를 초래할 것으로 예측한 바 있다. 같은 맥락으로 2019년에만 약 127만명이 슈퍼 박테리아에 의해 사망한 것으로 추정됐다.

아울러 전문가들은 이번 AI 항생제 개발을 통해, 소규모 생명공학 기업들이 제대로 된 투자를 받을 수 있게 됨으로써 항생제 개발이 다시금 박차를 가할 것이라는 전망을 내놓는다. 그간 제약 관련 투자 시장이 상당히 위축된 바 있다. 실제 2000년 이후 미국 식품의약청(FDA)의 승인을 받은 항생제는 단 1건으로, 전문가들 사이에선 21세기 들어 제약업계의 신규 항생제 개발이 주춤하고 있다는 평이 다수였다.

사실 이같은 항생제 투자 위축의 원인은 수익을 내기 어려운 항생제의 구조적인 소비 특성에서 비롯된다. 항생제는 비교적 짧은 기간, 그리고 단일 감염균에 대해서만 투여가 이뤄진다. 또한 과도한 항생제 투여는 곧 박테리아의 내성 증가로 이어지는 만큼, 의사 입장에서도 꼭 필요한 환자가 아니라면 항생제 투여를 지양해 왔다. 이에 제약 기업 입장에선 새로운 항생제를 개발하는 비용을 상쇄할 만큼의 수익이 나지 않아 투자자들에게 제대로 된 기업현금흐름을 보여주기 어려웠던 것이다.

그런데 이번 콜린스의 딥 러닝을 활용한 신약개발 비용의 획기적인 절감에 힘입어 항생제 기업의 수익성 문제도 상당 부분 해결될 것이라는 게 전문가들의 분석이다. 이와 관련, IBM 알렉산드라 모실로비치 연구원은 "AI 시스템이 새로운 항생제를 찾는 프로세스를 크게 줄임으로써 연구를 가속할 수 있다는 데 동의한다"며 "모델을 훈련해 기존 분자의 속성을 빠르게 예측할 수 있는 것은 물론, 자연에서 볼 수 없는 분자를 설계할 수 있다"며 이번 AI 기반 항생제 개발 논문의 의의를 강조했다.

정부의 초당적 움직임에 힘입어 항생제 시장 '날개' 다나

위와 관련한 정부의 초당적 움직임도 눈에 띄는 대목이다. AI를 활용한 신약 개발을 제약 업계의 새로운 패러다임으로 인식한 미국 의회는 2023년 4월 PASTEUR 법을 선제적으로 통과시켰다. 해당 법안은 제약 업계의 새로운 항바이러스제 및 항생제 개발을 장려하는 초당적 법안으로, 생명공학 기업을 대상으로 공적 자금 약 60억달러를 출자하고 FDA의 승인을 통해 정부가 약물에 무제한으로 접근할 수 있게 하는 것이 주요 골자다.

시장에선 PASTEUR 법을 통해 제약 업계의 항생제 시장이 활발해지고, 이를 통해 인류에게 큰 도움이 되는 항생제가 머지않아 다수 등장할 것이라는 예측이 나온다. 또한 최근 FDA가 약물 개발 프로세스 전반에 걸쳐 AI 활용의 가이드라인 수립에 대해 업계 종사자 간 논의를 촉진하려는 등 AI의 건전한 활용에 대한 긍정적인 움직임도 포착되고 있다. 이에 콜린스 교수는 "매우 희망적"이라며 "이같은 배경에 힘입어 새로운 항생제를 발견하기 위한 AI 도구도 같이 매년 확장하게 될 것"이라고 밝혔다.

한편 일각에선 AI 기반 신약 개발 기술이 아직 초기 단계에 머물러 있음에 주의를 당부하는 시각도 존재한다. 미국제약협회 조슬린 울리히 정책 및 연구 부회장은 "콜린스 교수의 연구는 동물 모델에서만 진행됐다"며 "해당 화합물이 인체에서도 올바르게 작동하는지 확인하기 위해서는 아직 철저한 임상 시험 및 기타 작업이 많이 남아있는 실정"이라고 말했다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

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하프라이프, 레프트4데드 등 역대 가장 영향력 있는 비디오 게임을 출시한 밸브(Valve)가 주목받고 있다. 한 개발사가 만든 게임의 출시를 거부했기 때문이다. 게임 제작에 AI가 사용됐지만 이에 제작사가 법적 책임을 완전히 지지 않는다는 이유에서였다.

밸브, 침묵을 깨다

지난 6월 레딧(Reddit)의 한 유저가 밸브와의 대화를 게시했다. 게임 개발자라고 밝힌 그는 "2~3개의" AI 컨텐츠가 포함된 비디오 게임을 스팀(Steam)에 제출했지만 거부당했다고 말했다. 이에 평소 외부 소통에 소극적이던 밸브의 대응이 화제가 되고 있다.

밸브의 거부 사유는 저작권 문제였다. 거부 통지서에는 다음과 같이 적혀 있다. "검토 결과 당신의 게임에서 타사 소유의 지적 재산을 확인했습니다. AI가 생성한 아트 에셋이 제삼자가 소유한 저작권에 의존한 것으로 보인다." AI 콘텐츠의 법적 소유권이 불분명하다는 것이다.

밸브에 의하면 게임 제작사가 AI 학습에 사용된 데이터의 모든 지식재산권을 소유할 때만 게임을 출시할 수 있다.

그는 "수작업을 통해 AI의 흔적이 더 이상 보이지 않게 했다"며 "스팀에 AI 사용을 명시적으로 언급한 게임이 여러 개 있다"고 말했지만 여전히 거부당했다. 한편 밸브가 AI 사용을 이유로 게임을 거부한 사례가 더 있다고 알려졌다.

AI가 게임 제작에 끼치는 영향은 무시 못한다

비디오 게임에 끼치는 AI의 영향은 확대되고 있다. 지난 1년간 엔비디아(NVIDIA)는 차세대 비디오 게임 그래픽을 지원하는 일련의 GPU를 출시했다. ChatGPT를 만든 OpenAI는 마인크래프트를 플레이할 수 있는 AI를 개발했으며, 소니(Sony)는 레이싱 비디오 게임인 그란 투리스모 7에서 가장 뛰어난 인간을 이길 수 있는 AI를 선보였다.

이뿐만이 아니다. AI를 통한 게임 제작이 주목받고 있다. 비디오 게임 개발자, 특히 AAA급 타이틀의 개발자는 출시 전 게임의 완성도를 높이기 위해 오랜 시간 동안 작업해야 하는 경우가 많았다. 일례로 유명 게임인 레드 데드 리뎀션 2을 제작하던 팀에는 주당 100시간씩 일하는 개발자도 있었다.

하지만 지금은 아니다. 자연어 프롬프트만으로 갑옷이나 가구 등 게임에서 볼 수 있는 모든 것을 생성할 수 있기 때문이다. 이를 제공하는 AI로 시나리오, 레오나르도, 아이투보 등이 대세로 떠오르고 있다.

게임 개발 시장을 이끄는 유니티도 인기다. 유니티는 사용자가 게임 요소를 만들고 게임을 편집할 수 있는 AI를 선보인 플랫폼이다. 유니티의 사장 마크 휘튼(Marc Whitten)은 최근 인터뷰에서 "저작권에 대한 사용자의 우려를 해소하기 위해 AI 윤리를 지킬 것"이라고 말했다.