구글 딥마인드가 비디오 게임을 개발 핵심 전초기지로 삼고 있다면 믿을 수 있을까?
넥슨 개발자 콘퍼런스 2026(이하 NDC26) 2일 차인 17일, 경기창조혁신센터 지하 2층 국제회의장에서 '구글 딥마인드는 비디오 게임을 통해 인공지능 연구를 어떻게 발전시키는가(How Google DeepMind is Advancing AI Research with Video Games)를 주제로 세션이 진행됐다. 현장에는 구글 딥마인드 인셉션 팀을 이끄는 알렉산드르 무파렉 디렉터가 딥마인드의 게임 AI 연구 역사와 함께 AI 에이전트 ‘SIMA’와 월드 생성 모델 ‘Genie’가 구축하는 AGI 순환 비전을 공유했다.
다소 독특하게도, 구글 딥마인드는 창립 초기부터 게임이 가진 복잡하고 풍부한 시뮬레이션 환경을 연구에 적극적으로 활용해 왔다. 이세돌 9단과의 대국으로 잘 알려진 바둑의 '알파고'가 그 예시다. 구글은 이전부터 바둑, 장기, 아타리 2D, 스타크래프트 II 등의 게임 환경을 인공지능을 위한 안전한 실험실로 이용해왔다. 게임 내에서 변화하는 수많은 환경과 인과가 복잡한 역학 관계를 배우는 공간이자 한계를 시험할 수 있는 공간이 됐기 때문이다. 실제로 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 CEO를 비롯한 수많은 팀원이 게임 개발자 출신으로, 무파렉 디렉터는 "우리 회사 내부에는 깊은 ‘게임 DNA’가 흐르고 있다"고 강조했다.
이와 같은 시스템이 구축된 계기는 무엇일까? 무파렉 디렉터는 "게임 개발과 AI 연구의 작업 흐름은 매우 유사하다"고 답했다. 가설을 세우고 프로토타입을 만들어 테스트하며, 반복 과정을 통해 수백만 명의 사용자에게 적용 가능한 솔루션을 찾아내는 과정이 일치한다는 것이다. 이를 바탕으로 딥마인드는 글로벌 개발사들과 윤리적이고 긴밀한 파트너십을 유지하며 안전하게 연구를 진행해 오고 있다고 첨언했다.
구글 딥마인드가 집중하는 핵심 연구의 한 축에는 인간처럼 환경을 인식하고 자율적으로 행동하는 범용 AI 에이전트 ‘SIMA’가 있다. SIMA는 '알파고'나 '알파스타'처럼 특정 게임에서만 초인적인 성능을 발휘하는 단일 목적형 AI가 아니라, 다양한 환경에 적응하는 ‘범용성’을 위해 개발 중인 범용 AI다. 그렇기에 SIMA는 게임 코드나 텍스트를 인식하지 않고, 실제 인간처럼 화면에 존재하는 시각 정보인 '픽셀'을 보고 키보드와 마우스로 조작하는 방식으로 학습한다.
함께 인간의 ‘자연어 명령어’를 이해하는 능력을 갖춰 "우주선에 타서 날아가라"고 명령하면, 처음 보는 3D 그래픽 환경에서도 스스로 상황을 인지하고 명령을 수행한다. 이를 테스트하는 환경을 확장하기 위해 유명 MMORPG ‘이브 온라인’의 개발사와 파트너십을 맺고, 경제 시스템과 장기적 계획이 필요한 지속형 세계에서 인지·메모리·다중 플레이어 상호작용을 테스트하며 인지 및 반응에 대한 발전을 이뤄나가고 있다.
또다른 축인 ‘Genie’는 환경 역학 시뮬레이션을 제공하는 ‘월드 모델’이다. 2024년 2월 첫 공개된 Genie는 당시 버전 1을 시작으로 약 18개월 만에 Genie 3이라는 타이틀을 붙인 차기 버전이 나올 정도로 빠르게 발전하고 있다. 무파렉 디렉터가 언급한 Genie 3의 핵심은 단 한 줄의 텍스트나 이미지 프롬프트만으로 실시간 상호작용이 가능한 판타지 및 실사형 3D 환경을 초당 24프레임으로 생성해 낼 수 있다는 것이다. 특히 빛의 반사, 중력, 물과 바람의 흐름 등 복잡한 물리법칙도 스스로 시뮬레이션하고, 화면에서 잠시 사라진 사물이나 사용자의 행동을 기억하는 장기 기억 능력을 보여주며 독보적인 성능을 증명한다.
구글 딥마인드가 그리는 미래 비전의 핵심은 바로 이 두 개의 축이 맞물리며 시작된다, 에이전트와 월드 모델이 서로간에 액션을 수행해 상호 학습을 해내는 ‘AGI 연구 플라이휠(선순환 구조)’을 만드는 것이다. 이는 Genie가 실시간으로 만들어내는 매우 낯선 환경을 범용 AI 에이전트 SIMA가 자율적인 행동으로 탐사하며 학습하는 메커니즘으로 수행한다. 이 과정에서 SIMA가 겪는 시행착오 등의 수많은 데이터는 Genie를 훈련하고 개선하는 일에 쓰인다. 이 피드백 루프는 현실에서 발생할 수 있는 위험 요소를 완전히 배제한 채, 통제된 가상 환경 안에서 AI의 학습 속도를 가속화한다.
무파렉 디렉터는 게임용 AI 연구의 미래에 대해 "반복하는 AI 기능의 일부 또는 전부가 반드시 재미있는 경험으로 이어질 것이라고 가정하지 않는다. 하지만 그것을 질문, 가설, 아이디어로 취급하여 테스트하고 재미를 찾을 때까지 반복해야 한다"고 짚었다. 이어 "커뮤니티를 발전시키고 연구나 새로운 게임 플레이 경험을 제공하기 위해서는 말만 하는 것에 그치지 말고 실행해야 한다"며, 게임 업계 전체가 새로운 경험을 탐구하고 전 세계와 공유하도록 영감을 주는 인간의 역할이 가장 중요함을 강조했다.
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