AI 생산성 한계 지적…중요한 건 제작자최가운 넥슨 선임연구원이 25일 성남시 경기창조경제혁신센터에서 열린 NDC 2025에서 '이미지 생성 AI R&D, 내 딸을 메이플 캐릭터로?'를 주제로 발표하고 있다. /사진=비즈워치기획, 프로그래밍, 디자인에 이르기까지 최근 게임업계의 화두는 생성형 인공지능(AI)이다. AI 기술을 접목하려는 시도는 활발하게 이뤄지고 있지만, 초창기인 만큼 실패와 시행착오도 만만치 않다. 6년만에 오프라인으로 열린 넥슨 개발자 컨퍼런스(NDC)에서는 AI 기술 도입전략과 개발방향에 대한 이야기를 나눴다.AI 생산성의함정…전문가여야 쓸 수 있어"AI를 도입하고 초반에는 결과물을 보고 자신감이 넘쳐 '우매함의 봉우리'에 올라서게 됩니다. 더닝 크루거 효과(지식이 부족해 스스로의 오류를 알지 못하고 과대평가하는 현상)라고 하는데요, 실무에 도입하려고 시도하고 실무자들과 이야기하다보면 절망의 계곡에 빠지게 됩니다."최가운 넥슨 선임연구원은 25일 성남시 경기창조경제혁신센터에서 열린 NDC 2025에서 '이미지 생성 AI R&D, 내 딸을 메이플 캐릭터로?'를 주제로 발표하면서 이처럼 발표했다.메이플스토리 월드는 넥슨의 대표적인 IP(지식재산권) 메이플스토리 리소스를 활용할 수 있는 샌드박스형 플랫폼이다. 최 연구원은 이 리소스와 AI를 활용해 본인의 딸을 메이플스토리 캐릭터로 구현해보려 했지만, 실제로 적용하는 과정은 만만치 않았다. 사진 속 딸의 특징을 전혀 살리지 못하거나, 원하는 스타일과는 전혀 다른 캐릭터가 나오기도 했다.최 연구원은 시행착오 끝에 오픈소스 AI모델에 더해 수많은 보조도구로 원하는 이미지를 만들어냈다. 그러나 실무에 적용해 이미지를 만들려고 하니 구조적인 한계에 부딪혔다. 그래픽 아티스트의 경우 원하는대로 자신의 의도와 설계를 담아낼 수 있는 실무용 모델이 없었다. 반면 생성형 AI를 세밀하게 조정할 수 있는 기획자의 경우, 미술적 지식이 부족해 어려움을 겪었다.최 연구원은 AI 도구를 잘 활용하려면 그 분야의 전문지식이 있어야 한다고 강조했다. 동시에 지금의 AI 도구는 그래픽 아티스트 등 전문가들이 활용하기에 적합하지 않다는 점도 짚었다. 최 연구원은 "본인의 설계, 의도를 반영할 수 있는 AI 모델이 나와야 아티스트들이 활용하기 쉬울 것"이라고 설명했다.또한 생산성을 높일 수 있지만 도입 초반에 많은 리소스가 소요된다는 점을 짚었다. 또한 하루가 다르게 AI 모델이 발전하는 만큼, 새 모델이 나오더라도 범용할 수 있는 파이프라인을 구축하는 게 먼저라고 말했다. 최 연구원은 "결국 AI 생산성 한계 지적…중요한 건 제작자최가운 넥슨 선임연구원이 25일 성남시 경기창조경제혁신센터에서 열린 NDC 2025에서 '이미지 생성 AI R&D, 내 딸을 메이플 캐릭터로?'를 주제로 발표하고 있다. /사진=비즈워치기획, 프로그래밍, 디자인에 이르기까지 최근 게임업계의 화두는 생성형 인공지능(AI)이다. AI 기술을 접목하려는 시도는 활발하게 이뤄지고 있지만, 초창기인 만큼 실패와 시행착오도 만만치 않다. 6년만에 오프라인으로 열린 넥슨 개발자 컨퍼런스(NDC)에서는 AI 기술 도입전략과 개발방향에 대한 이야기를 나눴다.AI 생산성의함정…전문가여야 쓸 수 있어"AI를 도입하고 초반에는 결과물을 보고 자신감이 넘쳐 '우매함의 봉우리'에 올라서게 됩니다. 더닝 크루거 효과(지식이 부족해 스스로의 오류를 알지 못하고 과대평가하는 현상)라고 하는데요, 실무에 도입하려고 시도하고 실무자들과 이야기하다보면 절망의 계곡에 빠지게 됩니다."최가운 넥슨 선임연구원은 25일 성남시 경기창조경제혁신센터에서 열린 NDC 2025에서 '이미지 생성 AI R&D, 내 딸을 메이플 캐릭터로?'를 주제로 발표하면서 이처럼 발표했다.메이플스토리 월드는 넥슨의 대표적인 IP(지식재산권) 메이플스토리 리소스를 활용할 수 있는 샌드박스형 플랫폼이다. 최 연구원은 이 리소스와 AI를 활용해 본인의 딸을 메이플스토리 캐릭터로 구현해보려 했지만, 실제로 적용하는 과정은 만만치 않았다. 사진 속 딸의 특징을 전혀 살리지 못하거나, 원하는 스타일과는 전혀 다른 캐릭터가 나오기도 했다.최 연구원은 시행착오 끝에 오픈소스 AI모델에 더해 수많은 보조도구로 원하는 이미지를 만들어냈다. 그러나 실무에 적용해 이미지를 만들려고 하니 구조적인 한계에 부딪혔다. 그래픽 아티스트의 경우 원하는대로 자신의 의도와 설계를 담아낼 수 있는 실무용 모델이 없었다. 반면 생성형 AI를 세밀하게 조정할 수 있는 기획자의 경우, 미술적 지식이 부족해 어려움을 겪었다.최 연구원은 AI 도구를 잘 활용하려면 그 분야의 전문지식이 있어야 한다고 강조했다. 동시에 지금의 AI 도구는 그래픽 아티스트 등 전문가들이 활용하기에 적합하지 않다는 점도 짚었다. 최 연구원은 "본인의 설계, 의도를 반영할 수 있는 AI 모델이 나와야 아티스트들이 활용하기 쉬울 것"이라고 설명했다.또한 생산성을 높일 수 있지만 도입 초반에 많은 리소스가 소요된다는 점을 짚었다. 또한 하루가 다르게 AI 모델이 발전하는 만큼, 새 모델이 나오더라도