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게임 특화 생성형 AI(인공지능) 기업 앵커노드가 AI 유니콘 업스테이지와 게임 에셋의 제작 규격을 이해하고 검수하는 'AI 능력 평가 벤치마크'를 공동 개발한다고 20일 밝혔다.
양측은 게임 제작 현장의 요구사항을 바탕으로 평가 문제와 채점 체계를 구축한다. 이번 프로젝트는 서울경제진흥원(SBA)이 주관하는 'DIP-Spot 오픈이노베이션 in 동작' 협업과제로 추진되며, 업스테이지가 수요기업으로 참여해 앵커노드를 협업 파트너로 선정했다.
생성형 AI로 이미지를 만드는 것과 그 이미지를 실제 게임에 쓸 수 있도록 만드는 것은 서로 다른 과제다. 캐릭터·아이콘·배경·UI 등 게임 그래픽 에셋은 크기와 기준점, 투명 처리, 엔진 설정값 등 프로젝트별 제작 규격을 충족해야 한다.
이미지의 시각적 완성도가 높더라도 이런 조건이 어긋나면 캐릭터가 바닥에서 뜨거나 화면 요소의 위치가 밀리는 문제가 생겨 재작업을 해야 한다. 규격과 검수 기준은 프로젝트마다 다르고 일부는 개발자의 경험과 작업 관행에 남아 있다.
앵커노드 관계자는 "AI가 게임 제작 과정에서 더 많은 역할을 수행하려면 이미지를 생성하는 능력에 더해 제작 요구사항을 이해하고 결과물이 그 조건을 충족하는지 확인하는 능력이 필요하다"고 설명했다.
양측이 개발하는 벤치마크는 AI가 주어진 요구사항에서 확인해야 할 항목을 파악하고 필요한 측정 도구를 선택해 에셋의 규격 준수 여부를 판단한다. 모델의 판단 결과는 사전에 정의한 규칙과 정답 데이터로 채점해 여러 모델의 성능을 동일한 기준으로 비교할 수 있도록 한다.
이번 협업에서 앵커노드는 게임 제작 현장의 지식을 바탕으로 AI가 이해하고 확인해야 할 규격을 정의하고 평가 문제와 정답 데이터를 설계하며, 업스테이지는 자체 개발 LLM(거대언어모델)인 '솔라(Solar)'와 API, 벤치마크 설계 노하우를 제공한다.
평가 문제와 채점기, 정답 데이터, 문서 등 산출물은 연내 오픈소스로 공개할 예정이다. 게임사는 에셋 검수에 AI를 활용할 때 모델 역량을 판단할 근거로, 모델 개발사는 자사 모델의 이해와 도구 활용 능력을 검증하는 기준으로 쓸 수 있다는 설명이다.
앵커노드는 '2026 도쿄게임쇼'에서 AI 게임 제작기술을 선보인 데 이어 이번 벤치마크 개발을 언어 모델과 게임 특화 AI의 협력을 구체화하는 출발점으로 삼았다. 게임 개발 도구와의 연계 등 협력 확대 가능성도 모색할 계획이다.
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원재호 앵커노드 대표는 "AI가 실제 게임 제작에 쓰이려면 프로젝트가 요구하는 규격을 이해하고 결과물이 그 조건에 맞는지 확인할 수 있어야 한다"며 "업스테이지와 함께 AI가 게임 제작에서 무엇을 이해하고 수행해야 하는지 구체적인 평가 기준을 만들겠다"고 말했다.
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