게임 AI 진화 이끈다… 크래프톤, LLM 벤치마크 'Orak'로 산업 확장 노려

하수은 기자 / 기사승인 : 2025-06-16 15:25:37
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엔비디아와 공동 개발한 CPC 경험 반영… AI 기술 연구의 새로운 기준 제시
▲ LLM 에이전트가 Orak의 게임을 플레이하는 모습. (사진=크래프톤 제공)

 

[일요주간 = 하수은 기자] ㈜크래프톤(대표 김창한)이 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) 기반 AI의 게임 수행 능력을 측정할 수 있는 벤치마크 ‘Orak’을 공개했다. 게임 환경에서 AI의 상황 인식과 판단 능력을 정량적으로 평가할 수 있는 체계로, 게임을 넘어 다양한 산업 분야로의 AI 연구 확장을 목표로 한다.


16일, 크래프톤에 따르면 ‘Orak’은 ‘오락’에서 착안한 명칭으로, 액션, 어드벤처, RPG, 시뮬레이션, 전략, 퍼즐 등 총 6개 장르의 대중적인 게임을 바탕으로 AI의 상황 인식, 판단, 행동 결정 과정을 측정할 수 있도록 설계됐다.

이 체계는 크래프톤과 엔비디아가 공동 개발한 CPC(Co-Playable Character)를 통해 축적한 AI 설계 경험이 반영된 것이 특징이다. LLM 기반 AI 에이전트가 복잡한 게임 맥락 속에서 상황을 해석하고 행동을 결정하는 능력을 평가할 수 있으며, CPC를 포함한 다양한 AI 에이전트의 성능을 반복적으로 검증하는 데 활용 가능하다.

핵심 기술로는 ‘MCP(Model Context Protocol)’가 적용됐다. MCP는 게임 내 정보를 텍스트 형태로 변환해 언어 모델에 전달하고, 모델의 응답을 실제 게임에서 적용 가능한 행동으로 변환하는 역할을 수행한다. 이를 통해 LLM은 게임 플레이어처럼 작동할 수 있으며, 게임 상태를 텍스트나 이미지로 받아들이고 최적의 행동을 선택할 수 있다. 예를 들어 액션 게임에서는 장애물의 위치를 인식한 뒤 이동 또는 점프 등 적절한 행동을 판단한다.

크래프톤은 Orak을 통해 게임 산업을 넘어 다양한 산업 분야로의 AI 연구 확장을 도모하는 한편 LLM 파인튜닝(Fine-tuning)에 활용 가능한 데이터셋도 함께 제공할 계획이다. 연구자들은 해당 데이터셋을 활용해 사전 학습된 LLM을 실제 게임 환경에 맞게 적용하고 최적화할 수 있다.

이강욱 크래프톤 딥러닝 본부장은 “Orak은 크래프톤의 선행 연구와 노하우가 집약된 게임 특화형 LLM 벤치마크로, 이를 기반으로 향후 LLM 에이전트 설계 역량을 겨루는 대회도 기획 중이다”며 “앞으로도 게임 분야에 최적화된 LLM 기술을 지속적으로 고도화해 AI를 통한 게임 플레이 경험의 혁신을 주도해 나가겠다”고 말했다.

한편 크래프톤은 올해 세계 최고 권위의 AI 학회인 ICLR과 ICML에 제출한 논문 10편이 모두 채택됐으며, 이 중 3편은 ICLR Spotlight에 선정돼 글로벌 AI 연구 생태계에서도 높은 주목을 받고 있다.

 

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