크래프톤 주관, NVIDIA·AWS·OpenAI 후원
'오락 게임 에이전트 챌린지'서 SLM 분야 우승
GIST 발가락팀이 오락 게임 에이전트 챌린지에서 소규모 언어 모델 트랙에서 1위를 차지했다. 사진왼쪽부터 AI융합학과 김경보·김유진 석사과정생, 박유천 석박통합과정생, 황금환 석사과정생.[사진= GIST]
마리오로 장애물을 피하고, 포켓몬 배틀을 벌이고, 스타크래프트로 전략을 짜고, 2048 퍼즐을 푼다. 이 네 가지 전혀 다른 게임을 단 하나의 AI 모델로 연속 플레이해 세계 1위에 오른 팀이 있다. 바로 광주과학기술원(GIST) 대학원생 4명으로 구성된 '발가락(A Great Toe)' 팀이다.
광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 AI융합학과의 박유천(석박통합과정)·김경보·김유진·황금환(이상 석사과정) 학생이 지난 3월 6일 발표된 '오락 게임 에이전트 챌린지(Orak Game Agent Challenge)' 소규모 언어 모델(SLM) 트랙에서 1위를 차지했다고 29일 밝혔다. 발가락팀의 상금은 6000달러이다.
이번 대회는 배틀그라운드·테라·인조이 등 글로벌 히트작을 보유한 크래프톤이 주관하고, NVIDIA·아마존 웹 서비스(AWS)·오픈AI가 공식 후원한 국제 AI 경진대회다. 총상금 2만 달러 규모에 전 세계 117개 팀이 참가했다.
SLM 트랙의 핵심 난제는 '작은 모델로 큰 문제를 푸는 것'이다. 대규모 언어 모델(LLM)이 막강한 연산력을 앞세운다면, SLM은 제한된 자원 안에서 효율을 극대화해야 한다. 여기에 게임 종류마다 요구하는 능력(공간 추론, 전략 수립, 자원 관리, 수리 추론)이 달라 범용성 확보가 관건이었다.
'발가락' 팀이 내놓은 해법은 '행동 후보 생성' 기반의 새로운 에이전트 구조다. 기존 AI는 게임 상황을 해석하는 즉시 행동을 결정하는 방식이어서 비현실적이거나 일관성 없는 선택을 내리는 경우가 잦았다. 팀은 이를 극복하기 위해 먼저 실행 가능한 행동 후보를 정리하는 '구조적 분석 모듈'을 도입했다. AI는 게임 상태를 분석해 탐색 방향, 자원 상황, 실행 가능성 등을 고려한 후보군을 만들고, 그 안에서 최적 행동을 선택한다. 잘못된 결과가 나오면 추가 지시로 즉시 수정하는 안정화 장치도 겹겹이 쌓았다. 결과는 4종 게임 모두에서 안정적인 성능으로 이어졌다.
지도교수 김경중 교수는 "이번 성과는 여러 게임 환경에서 소규모 언어 모델의 범용적 활용 가능성을 입증했다는 점에서 기술적 가치가 크다"며 "불확실성이 높은 환경을 창의적 알고리즘으로 극복한 학생들이 대견하다"고 말했다.
팀원 김유진 학생은 "팀원들과 협력해 좋은 결과를 낼 수 있어 기쁘다"며 "앞으로도 다양한 환경에서 안정적인 의사결정을 내릴 수 있는 AI 시스템을 연구하고 싶다"고 소감을 전했다.
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