Nvidia는 Computex 2023에서 대규모 프레젠테이션을 열었고, 그 동안 자연스럽게 비디오 게임에 대한 이야기도 많이 했습니다. 이와 관련하여 우리는 자연스러운 의사 소통, 음성 출력 및 얼굴 애니메이션을 처리해야 하는 게임에서 NPC를 처리하는 새로운 시스템의 시연에 특히 관심이 있었습니다. 엔비디아는 이를 아바타 클라우드 엔진(Avatar Cloud Engine, 줄여서 ACE)이라고 부르며, 무대에서의 시연은 개발자와 플레이어에게 게임의 대화가 복잡할 필요가 없고 각본가가 준비한 옵션에 의해 제한될 필요가 없다는 것을 보여주기 위한 것이었습니다. 서류상으로나 프레젠테이션 중에나 그럴듯하게 들리지만 Nvidia가 제시한 이 미래의 비전은 적어도 현재로서는 이 거대 기술 기업이 해결하지 못한 수많은 의심, 갈고리 및 장애물을 수반한다는 사실이 남아 있습니다.
데모 자체에 중점을 두고 Nvidia는 사이버펑크 환경에서 라면 레스토랑으로 모험을 떠나는 Kai라는 플레이 가능한 캐릭터를 소개합니다. 하지만 식당 주인인 진의 기분이 썩 좋지 않은 것도 인공지능이 가장 먼저 내놓는 대답 중 하나다. 플레이어의 음성 입력과 NPC의 반응에 따라 대화가 이어지므로 언뜻 보기에는 일반적인 게임 대화처럼 보이지만 모든 것이 고유해야 하며 주어진 상황에 맞게 자동으로 생성되어야 합니다. Nvidia의 사람들이 설명했듯이 그들은 가장 현대적인 기술의 도움으로 장면을 만들었고 Unreal Engine 5에서 실행되며 예를 들어 Meta Human 도구를 사용하고 연결된 그래픽 카드를 레이 트레이싱 및 기타 효과와 함께 활용합니다. 하지만 실제로 플레이어에게 많은 작업 중 하나를 더 할당하지만 레스토랑 주인 Jina의 반응은 매우 자연스러워 보입니다. 특히, 레스토랑이 위치한 위치에서 더 큰 안전을 보장합니다.
Nvidia에 따르면 플레이어의 입력은 데모에서와 같이 음성이 될 수 있고 텍스트도 될 수 있으며 이는 그다지 유쾌하지 않을 수 있지만 여전히 잠재적인 미래 가능성을 보여줍니다. 불행하게도 위에서 이미 언급했듯이 데모 자체와 그 안에 제시된 기술에 대해 많은 물음표가 있으며 현재 가능한 문제에 대한 명확한 설명과 해결책이 없습니다. 많은 플레이어가 단순히 대화를 건너뛰고 “그냥 작업을 수행”한다는 사실을 제쳐두고, 인공 지능의 참여는 자동으로 콘텐츠에 대한 통제력 상실을 의미합니다. Nvidia CEO Jensen Huang은 Computex 프레젠테이션에서 Jin의 반응이 캐릭터에 대해 설정된 배경 및 배경과 일치한다고 설명했지만 플레이어가 이러한 제한을 우회하고 Jin 또는 다른 사람을 원할 것이라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 바람직하지 않은 순위의 게임 답변에서.
개발자가 ACE 시스템을 사용하려면 금단어에 대한 모든 종류의 보호 메커니즘을 포함하거나 불쾌한 질문과 응답을 무시하도록 AI를 가르쳐야 합니다. 물론 불쾌하거나 불쾌한 상황을 적절하게 표현하는 적절한 답변도 유용하겠지만, 그런 것을 준비하는 것이 얼마나 어려울지 의문입니다. 개발자는 NPC 응답에 인공 지능을 사용하여 모든 제어를 포기하며, 이는 게임의 등급, 아마도 타이틀의 명성, 따라서 개발자와 충돌할 수 있으며, 사전 준비된 응답은 훨씬 더 안전한 옵션입니다. 아마도 이러한 이유로 ACE 시스템의 사용은 대기업의 거대한 게임보다 소규모 독립 프로젝트에 더 적합한 것 같습니다. 심지어 수백 개의 문자.
Nvidia가 출시된 어떤 게임에도 접목하지 않고 자체 장면을 준비한 데모 자체에서 특정 의구심을 제기할 수 있습니다. 따라서 전체 시스템이 얼마나 유연하고 어떻게 구현될 수 있는지가 문제입니다. 또한 프레젠테이션 중에 분명히 알 수 있듯이 전체 시스템은 실제로 어느 정도 클라우드 컴퓨팅에 의존하고 있으며, 이는 예를 들어 지속적인 인터넷 연결이 필요한 중요한 싱글 플레이어 타이틀이 표시되는 방식을 고려할 때 잠재적으로 플레이어에게 또 다른 제한 사항입니다. 그리고 이것이 문제가 아니더라도 인터넷 연결 속도와 생성된 응답의 후속 대기 시간과 관련된 다른 문제가 발생합니다. 즉, 재미있어 보이고 ACE가 확실한 약속을 가져다주지만, 주제에 대해 조금 더 생각해보면 아직 이 기술은 그다지 유능한 모델로 보이지 않습니다.