간략 요약
이 비디오에서는 AI를 활용한 게임 개발에 대한 다양한 의견을 살펴보고, AI가 게임 개발자를 대체할 수 있는지에 대한 질문에 답합니다. 핵심 내용은 다음과 같습니다.
- AI는 아트 분야에서 놀라운 결과를 보여주지만, 게임 개발에서는 의견이 분분합니다.
- AI는 똥겜 수준의 게임만 만들 수 있다는 의견과 AAA급 게임은 절대 불가능하다는 의견이 있습니다.
- AI는 기억력과 일관성 문제가 개선되었으며, 프로젝트 분석 및 리팩토링 능력도 뛰어납니다.
- AI는 에디터 스크립팅, 외부 파일 참조, UI 제작, 문서 제작 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
- AI는 게임 개발자의 실무에 큰 도움이 될 수 있지만, 개발 지식과 경험이 있는 개발자만이 AI를 제대로 활용할 수 있습니다.
바이브코딩에 관한 견해들
최근 AI 관련 영상에 대한 반응이 다양하며, 특히 게임 개발 측면에서 의견이 갈립니다. AI 찬성파는 AI만으로 모든 개발이 가능하다고 주장하는 반면, 반대파는 일관성 및 버그 문제로 AI 활용에 부정적입니다. 중도파는 AI 발전을 인정하지만 개발자의 지속적인 학습과 코딩 능력이 필요하다고 강조합니다. 이 영상은 AI를 활용한 유니티 게임 개발 실무를 통해 AI의 가능성과 한계를 탐구합니다.
똥겜에 관하여
AI가 똥겜밖에 만들지 못한다는 의견에 대해, 똥겜의 기준이 모호하며 양산형 게임까지 포함한다면 대부분의 게임 개발자가 똥겜을 만들고 있다고 지적합니다. AI가 똥겜만 만든다는 주장은 AI뿐만 아니라 개발자 전체를 비하하는 것일 수 있습니다.
AAA급 게임에 관하여
AI로 AAA급 게임을 만들 수 없다는 주장에 대해, 현재는 불가능하지만 사람이 혼자서 AAA급 게임을 만들 수 없는 것과 마찬가지라고 반박합니다. 중요한 것은 AI가 게임 개발 직업을 대체할 수 있는지 여부를 현실적인 관점에서 살펴보는 것입니다. 바이브 코딩으로 게임을 만드는 것은 실제 서비스에 적용하기 어렵기 때문에, 클로드 코드와 MCP를 활용하여 유니티에 직접 개발 명령을 내리는 방식으로 진행합니다.
평균적인 개발자에 관하여
게임 개발 시장은 모바일 게임에 치중되어 있으며, 2D 게임이 많고 중소기업이 대다수입니다. 따라서 평균적인 게임 개발자는 중소기업이나 스타트업에서 2D 모바일 양산형 게임을 만들고 있을 가능성이 높습니다. AI가 게임 개발 실무에 활용될 수 있는지를 현실적으로 따지려면 양산형 모바일 게임을 만들어보는 것이 적절합니다.
어떤 게임을 만들것인가
어떤 게임을 만들지는 중요하지 않으며, 모바일 게임 중 생각나는 것을 만들면 됩니다. 세포 특공대 게임처럼 단순한 디펜스 게임을 예시로 들었지만, 데이터 처리, 레벨 디자인, 프레임워크, 아키텍처 등 게임 로직 외적인 요소들이 더 많은 시간을 소요합니다. AI를 활용하여 이러한 환경을 구축하는 데 집중합니다.
AI의 프로젝트 분석 능력
가장 기본적인 게임 형태는 ChatGPT를 통해 대략적으로 구현했습니다. 몬스터 관련 스크립트는 3개, 바디파츠 스크립트는 1줄로 매우 간단하며, 기능 분리도 되어 있지 않습니다. 이러한 데모 파일을 기반으로 AI에게 프로젝트 분석을 요청한 결과, 깃허브 커밋 상태, 게임 형태 등을 정확하게 파악했습니다. 작은 규모의 게임뿐만 아니라 다른 프로젝트에서도 분석 능력이 뛰어났습니다.
AI의 기억력과 통일성
AI의 기억력 부족으로 인한 불일치 문제는 크게 개선되었습니다. 클로드 코드는 프로젝트 파일 루트 경로에 마크다운 문서를 생성하여 중요한 사항들을 기록하고, 작업을 수행하기 전에 이 문서를 확인합니다. 이를 통해 놀라울 정도로 일관된 작업 성능을 보여줍니다. 개발자는 반드시 지켜야 할 점, 금지 사항, 컨벤션 규칙, 설계 방식 등을 문서에 작성하여 AI가 이를 준수하도록 할 수 있습니다. 설계 없이 AI에게 요청하면 최적화되지 않은 코드가 생성될 수 있지만, 작업 방식과 규칙을 미리 규정하면 비효율적인 코드 작성을 방지하고 코드 퀄리티를 높일 수 있습니다.
AI의 리팩토링 능력
프로젝트 분석 후 클로드 마크다운 문서에 설계 규칙과 작업 방식을 설정한 뒤 리팩토링을 요청했습니다. AI는 추상 클래스 생성, 상속, 디자인 패턴 활용 등 구체적인 계획을 제시하고, 개발자는 계획을 검토 후 승인하여 작업을 진행할 수 있습니다. 리팩토링 과정에서 오류가 발생할 수 있지만, 이는 사람이 작업하는 과정과 유사하며 지속적인 개선 명령을 통해 해결할 수 있습니다. 리팩토링 후 새로운 씬을 만들어 테스트 가능하도록 구현을 요청한 결과, 상단 탭에 버튼을 구현하여 편의성을 높였습니다.
AI의 에디터 스크립팅
스테이지별 몬스터, 이동 경로 등 레벨 디자인을 편리하게 할 수 있는 에디터 스크립팅을 요청한 결과, 정확하게 구현되었습니다. 에디터에서 스테이지별 플레이어 초기 위치, 이동 범위, 몬스터, 이동 경로 등을 설정할 수 있게 되었습니다. 복잡한 구조의 SO 파일(몬스터 이동 방식, 공격 방식, 비주얼 정보 등)도 문제없이 완성을 해줬습니다. 유닛, 스킬 등 다양한 에디터 툴도 AI가 제작했으며, 런타임에서 테스트 데이터를 손쉽게 변경해 주는 툴도 만들었습니다.
AI의 외부 파일 참조
기획자가 엑셀에 데이터를 넣고 이를 자동화시키는 방식도 AI에게 요청했습니다. AI는 현재 프로젝트를 훑어보고 데모 엑셀 파일을 제작한 다음, CSV 파일을 읽어서 SO를 자동 생성시켜 주는 에디터를 만들었습니다. 데이터 임포트 메뉴를 통해 CSV 파일의 데이터를 미리 확인하고, 전체 임포트를 통해 모든 SO를 자동으로 생성하는 로직까지 구현했습니다. 엑셀에서 데이터를 입력하면 버튼 한 번으로 모든 SO가 자동으로 생성되고, 게임 시스템이 이를 읽어서 스테이지로 표현되도록 자동화했습니다.
AI의 UI 제작
그림판으로 대략적인 UI를 그리고 설명을 덧붙여 AI에게 전달한 결과, 의도대로 UI를 제작해 줬습니다. MCP2를 통해 작업 정확도를 높였으며, 상단 탭에 버튼을 만들어 UI 요소들이 프리팹 형태로 생성되도록 구현했습니다. 인스펙터에 연결해야 하는 요소들도 자동으로 연결되었으며, 그림과 동일한 모습의 UI가 생성되었습니다. 게임 전체의 UI를 AI가 제작했지만, UI 측면은 정확도가 높지 않아 피벗이나 앵커 등을 개발자가 수정해야 하는 한계가 있습니다.
AI의 문서 제작
AI로 작업을 진행하면서 개발 속도가 빨라져 개발 문서의 필요성을 느껴 AI에게 개발 문서 제작을 맡겼습니다. 신입 개발자가 프로젝트를 이해할 수 있도록 온보딩 문서를 요청한 결과, 프로젝트 세팅 방법, 코드 구조, 기능 설명, 추가 개발 사항 등이 상세하게 기록된 괜찮은 수준의 문서가 완성되었습니다. 개발 관련 문서를 여러 개 시도해 봤지만, 프로젝트 전체를 확인한 후 작업을 진행하기 때문에 토큰 소모가 심하다는 단점이 있습니다.
AI의 결과물
5일 동안 AI로 개발한 게임을 소개합니다. 리소스 작업은 하지 않았지만, 로그인 씬, 메인 씬, 스테이지 선택, 25개 유닛, 상점 UI 등이 구현되어 있습니다. 게임 플레이도 가능하며, 보물 상자를 부수면 보상 획득창이 뜨면서 유닛이 강화되는 방식입니다. 스크립트와 SO 파일이 많아지고 데이터가 복잡하게 얽힌 상태이지만, AI가 작업을 잘 수행하고 있습니다.
AI는 게임 개발자를 대체하는가?
AI는 게임 개발자를 대체할 수 없다고 결론짓습니다. AI를 활용하려면 개발 지식과 실무 경험이 필요하며, 알고리즘, 디자인 패턴, 최적화 등을 개발자가 알고 있어야 합니다. 에디터 툴 제작, CSV to SO 자동화 등은 개발 경험이 없으면 발상조차 할 수 없습니다. AI는 게임 개발자의 실무에 큰 도움이 될 수 있지만, AI를 제대로 쓸 수 있는 사람은 여전히 게임 개발자뿐입니다.
