[이데일리 김현아 기자] 광주과학기술원(GIST) 대학원생 팀이 국제 AI 게임 플레이 대회에서 우승하며 소규모 언어모델(SLM) 기반 에이전트 기술력을 입증했다.

GIST는 AI융합학과 대학원생들로 구성된 ‘발가락(A Great Toe)’ 팀이 국제 대회 ‘오락 게임 에이전트 챌린지(Orak Game Agent Challenge)’의 소규모 언어모델 트랙에서 1위를 차지했다고 밝혔다. 팀은 석박통합과정 박유천, 석사과정 김경보·김유진·황금환 학생으로 구성됐으며, 김경중 교수가 지도를 맡았다.

이번 대회는 게임사 크래프톤(259960)이 주관하고 엔비디아(NVIDIA), 아마존웹서비스(AWS), 오픈AI(OpenAI)가 공식 후원사로 참여했다. 총상금은 2만달러 규모이며, 결과는 지난 3월 6일 발표됐다. 총 117개 팀이 참가한 가운데 GIST ‘발가락’ 팀은 소규모 언어모델 트랙 우승을 차지해 6000달러의 상금을 받았다.

오락 게임 에이전트 챌린지'에서 우승한 '발가락(A Great Toe)'팀. 사진=GIST

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>

오락 게임 에이전트 챌린지는 AI가 다양한 비디오게임 환경에서 직접 플레이를 수행하며 연속적인 과제를 해결하는 능력을 겨루는 국제 대회다. 단순한 게임 플레이 성능을 넘어 판단력, 전략 수립 능력, 환경 적응력까지 종합적으로 평가하는 것이 특징이다.

특히 소규모 언어모델 트랙은 제한된 연산 자원과 작은 모델 규모라는 제약 아래 에이전트를 설계해야 해 효율성과 안정성이 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 참가팀들은 하나의 언어모델로 ‘슈퍼 마리오’, ‘포켓몬스터 레드’, ‘스타크래프트 II’, ‘2048’ 등 서로 다른 유형의 4개 게임을 연속으로 플레이해야 했다. 이 과정에서 공간 추론, 전략적 의사결정, 자원 관리, 수리적 추론 등 복합 역량이 요구됐다.

GIST 팀은 AI의 판단 안정성을 높이기 위해 ‘행동 후보 생성’ 기반의 시스템 구조를 설계해 높은 평가를 받았다. 기존 언어모델 기반 AI가 게임 상황을 해석한 직후 곧바로 행동을 결정하면서 비현실적이거나 일관성 없는 선택을 내리는 한계를 보인 반면, 이 팀은 먼저 실행 가능한 행동을 정리하는 ‘구조적 분석 모듈’을 도입했다.

이 모듈은 게임 상태를 분석해 탐색 방향, 자원 상황, 실행 가능성 등을 반영한 행동 후보와 우선순위를 생성하고, 이후 AI가 그 후보군 안에서 최적의 행동을 선택하도록 설계됐다. 여기에 선택한 행동의 실제 실행 가능성을 재점검하고, 정해진 형식 안에서만 행동을 생성하도록 제한하는 한편, 잘못된 결과가 나오면 추가 지시로 수정하는 안정화 장치까지 적용해 서로 다른 게임 환경에서도 일관된 성능을 구현했다.

GIST는 이번 성과가 소규모 언어모델의 범용적 활용 가능성을 보여준 사례라고 평가했다. 거대언어모델 중심 경쟁이 이어지는 가운데 제한된 자원 환경에서도 추론과 전략, 적응 능력을 안정적으로 구현할 수 있음을 입증했다는 의미다.

김경중 지도교수는 “이번 성과는 여러 게임 환경에서 소규모 언어모델의 범용적 활용 가능성을 보여줬다는 점에서 기술적 가치가 크다”며 “불확실성이 높은 환경을 창의적인 알고리즘으로 극복해 낸 학생들이 대견하다”고 말했다.

김유진 학생은 “팀원들과 협력해 좋은 결과를 낼 수 있어 기쁘다”며 “앞으로도 다양한 환경에서 안정적인 의사결정을 내릴 수 있는 AI 시스템을 연구하고 싶다”고 밝혔다.