로블록스 CEO 데이브 바주키가 말하는 AI, 물리 시뮬레이션, 그리고 가상 세계의 미래

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핵심 요약

로블록스는 단순한 게임 플랫폼을 넘어 AI와 물리 시뮬레이션이 결합된 고도의 4D 가상 세계를 지향한다. 데이브 바주키 CEO는 월간 130억 시간의 사용자 데이터를 활용해 단순 LLM을 넘어서는 네이티브 AI 모델을 학습시키고 있음을 밝혔다. 이를 통해 인간과 유사한 직관을 가진 NPC와 실시간 물리 법칙이 적용된 몰입형 환경을 구축하고자 한다. 결과적으로 로블록스는 가상 협업과 소셜 시뮬레이션의 새로운 표준을 제시하며 창작자 경제를 확장하고 있다.

배경

게임 엔진의 기본 작동 원리, 머신러닝 및 LLM의 기초 개념, 벡터 데이터베이스에 대한 이해

대상 독자

메타버스 및 게임 엔진 개발자, AI 연구원, 가상 세계 창작자 및 플랫폼 기획자

의미 / 영향

로블록스의 시도는 단순한 게임을 넘어 가상 협업과 소셜 시뮬레이션의 기술적 한계를 확장하고 있다. 특히 방대한 사용자 데이터를 활용한 네이티브 모델 학습은 플랫폼 기업이 AI 시대에 가질 수 있는 강력한 데이터 경쟁 우위를 보여준다.

섹션별 상세

수천 명이 실시간으로 상호작용할 수 있는 고정밀 4D 창작 도구를 개발하고 있다. 단순한 그래픽 품질 향상을 넘어 소리 반사와 같은 음향 물리와 시각적 사실성을 결합하여 공상과학 영화 속 '홀로덱'과 유사한 환경을 구현한다.

매달 발생하는 130억 시간의 방대한 사용자 데이터를 기반으로 로블록스 네이티브 AI 모델을 훈련한다. 텍스트 기반의 LLM에만 의존하지 않고, 게임 내 환경을 스스로 탐색하고 인간처럼 플레이할 수 있는 직관적인 NPC를 만드는 데 집중한다.

로블록스 내에서 발생하는 모든 사건과 변화의 역사를 벡터 데이터 형식으로 저장한다. 이는 AI가 가상 세계의 과거 맥락을 이해하고 학습할 수 있는 기반이 되며, 더 복잡하고 연속성 있는 사회적 시뮬레이션을 가능하게 한다.

물리 엔진과 AI를 결합한 비디오 잠재 세계 모델(Latent World Models)을 도입한다. 이를 통해 가상 환경 내에서의 상호작용을 예측하고 생성하며, 창작자가 AI 코딩 도구를 활용해 복잡한 로직을 더 쉽게 구현할 수 있도록 지원한다.

실무 Takeaway

게임 내 NPC의 지능을 높이기 위해 단순 텍스트 기반 LLM 대신 실제 사용자 행동 데이터를 학습한 네이티브 모델을 적용해야 한다.
가상 세계의 상호작용 데이터를 벡터화하여 저장함으로써 AI가 환경의 맥락과 역사를 이해하고 연속성 있는 경험을 제공하게 할 수 있다.
물리 시뮬레이션과 AI 잠재 모델을 결합하면 단순한 시각적 사실성을 넘어 실제 세계와 유사한 상호작용이 가능한 몰입형 공간을 구축할 수 있다.

언급된 리소스

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