요약
Google Playground는 코딩 없이 말로 설명해 게임을 만들고 공유하는 구글의 실험용 플랫폼입니다.
구글 AI 혁신·연구팀의 소프트웨어 엔지니어 마리암 카림자데간이 10월 7일 블로그에서 소개했습니다. 구글은 게임 제작을 더 쉽게 만들려는 초기 실험이라고 설명했습니다.
왜 중요한가
- 프로그래밍을 몰라도 떠올린 아이디어를 바로 게임으로 만들어 해 볼 수 있게 됩니다.
- 제작 도구에 그치지 않고 공개 갤러리, 순위표, 창작자 팔로우까지 갖춰 게임을 만들고 나누는 공간을 겨냥합니다.
- 예고된 Unity Spark 연동이 붙으면 고품질 3D와 더 복잡한 게임 구조까지 만들 수 있게 됩니다.
핵심 내용
- 대화창에 원하는 게임을 적고, 물리 법칙이나 규칙, 캐릭터, 배경을 말로 고쳐 가며 바로 시험합니다.
- 빈 화면에서 시작하거나 예시 프롬프트를 고쳐 쓸 수 있고, 안내를 받으며 구상을 다듬을 수도 있습니다.
- 만든 게임은 혼자 두거나 링크로 공유하거나 공개 갤러리인 Playground Explore에 올릴 수 있습니다.
- 브라우저에서 돌아가므로 휴대폰과 노트북에서 모두 할 수 있고, 일부 장르는 멀티플레이를 지원합니다.
- 우선 미국의 18세 이상 이용자에게 열렸고, 제작 권한은 Google AI 구독 등급에 따라 차례로 풀립니다.
작성자 설명
제출자는 본문에 체험 페이지 주소(https://labs.google/playground)만 남겼습니다.
HN 반응
- 게임을 만드는 것과 재미있는 게임을 만드는 것은 다르다는 지적이 많았고, AI가 그 재미까지 찾아낼 수 있느냐를 두고 의견이 갈렸습니다.
- 데모가 단순한 무한 달리기나 퀴즈류라 금방 질린다는 평과, 브라우저 게임치고 완성도가 높다는 평이 엇갈렸습니다.
제가 게임을 너무 좋아해서 그럴 수도 있지만, 지금 형태로는 진지하게 받아들이기 어렵습니다. 'AI 게임 엔진'이라기보다는, 개발자가 아닌 사람을 위한 예전 '내 게임 만들기' 툴박스에 AI를 얹은 느낌입니다. 예고편용으로 만든 데모조차 전부 단순한 무한 반복형 게임이고, 겉모습만 바꾼 평범한 Flash 게임이 떠오릅니다. '게임 아이디어' 전체가 두 문장으로 설명되는 순간 금방 질리게 마련입니다. 무한 러너, 퀴즈, 한 화면에서 '이 점에서 저 점으로 이동'하는 게임은 참고 즐길 수 있는 양에 한계가 있습니다. 여기서 많은 분이 업계 전반을 이야기하고 계시지만, 저는 이 제품 자체가 게임 업계에 어떤 영향을 줄 거라고는 보이지 않습니다.
Flash 게임에는 그래도 영혼이 있었어요. 그게 뭐였는지는 잘 모르겠지만, Flash가 죽고 온갖 화려한 웹 그래픽 기술이 나온 뒤로는 웹 게임이 기술적으로는 인상적이어도 삭막하고 텅 빈 느낌이었거든요.
Flash Studio만큼 쓰기 쉬운 게 하나도 없다는 점도 한몫합니다. 또 Flash는 플러그인만 돌아가면 게임도 돌아간다는 보장이 있었지만, 3D API는 브라우저 지원이 들쭉날쭉하고 디바이스 드라이버 블랙리스트까지 있습니다.
예를 들어 Chrome에서 chrome://gpu를 열어 보세요. 기기마다 비활성화된 기능이 얼마나 많은지 보실 수 있습니다.
이 정보는 네이티브 코드와 달리 게임에서는 확인할 수 없어서, 렌더링이 제대로 되지 않는 문제를 우회할 방법이 없습니다.
게다가 쓸 만한 디버거도 없고, Flash Stage3D 도구나 네이티브 API용 도구와 비교하면 장난감 같은 확장 프로그램 몇 개가 전부입니다.
엄청나게 압축된 데다 반복되는 효과음이었죠.
저도 딱 그런 느낌을 받았습니다. 한 번의 프롬프트로 게임을 뽑아내는 도구에 매달리는 대부분의 스타트업도 마찬가지입니다. 최고의 게임이 실제로 어떻게 만들어지는지에 대한 이해나 존중이 부족하고, 깊이 없는 평범한 게임에만 초점을 맞추고 있습니다.
저는 이런 게임이 Flash 게임처럼 끝없이 쏟아져 나와도 괜찮습니다. Flappy Bird 버전이 1만 개가 생겨도 뭐 괜찮겠죠.
하지만 이걸 걸러낼 더 나은 방법이 필요합니다. 요즘은 Steam에서 품질 좋은 인디 게임을 찾기가 힘들어졌는데, 제가 즐기는 게 바로 그런 게임이거든요. AAA 게임은 대개 너무 뻔하고 따분해서요. 이러면 좋은 인디 게임을 내놓기가 더 어렵고 돈도 더 들어서, 결국 인디 게임이 더 줄고 질도 나빠지지 않을까 싶습니다.
당신이 모바일 사용자 중에서 소수에 속하는 겁니다. 아침 출근길 지하철을 한번 걸어 보고 사람들이 뭘 하는지 보세요. 90%가 Candy Crush, Subway Surfers, Temple Run 비슷한 것들입니다.
대부분의 사람은 이런 게임을 원해요.
그렇더라도 게임은 정말 만들기 어렵습니다. 그 출근길을 걸으면서, 아이디어만 있으면 된다고 생각하고 UX나 밸런스, 재미있는 레벨 구성은 중요하지 않다고 여겼다가 세상에 나오지도 못한 게임들의 거대한 생태계를 상상해 보세요.
농담입니다. 프롬프트 몇 개 드릴게요!
Yars Revenge인데 8K로
Custer's Revenge인데 8K로
Leather Goddesses of Phobos인데 모든 게 다 보이고, 4비트 정도로만 나오다가 고릴라가 있는 우리에 들어가면 그때만 8K로
Zork I-III인데 모든 방에 할 일을 알려 주는 표지판이 있어서 태어나 처음으로 내가 똑똑하게 느껴지는 버전
M.U.L.E.인데 "Mules, unlimited empathy(노새, 무한한 공감)"의 약자고, 노새들과 랩을 하는 게임
맞는 말씀 같네요. 슬롭(slop)이 중독성이 충분하지 않은 건 당신의 데이터와 보상 체계에 완벽하게 맞춰져 있지 않아서겠죠. 그러면 결국 숏폼 콘텐츠 같은 게 되겠네요.
그건 베타맥스식 사고야, 젊은이. 난 VHS 같은 사람들이 필요하다고!
방금 "Steampunk Match"에서 (일단은) 전 세계 2위를 했습니다. 브라우저에서 이런 게 가능하다니 정말 인상적입니다. AI가 만들었다고는 전혀 생각하지 못했을 겁니다. Claude로 바이브 코딩한 게임들보다 품질이 훨씬 높았습니다. 가장 좋은 결과는 이게 아니었다면 나오지 못했을 새롭고 별난 게임들이 만들어지고, 사실상 카지노처럼 굴러가는 게임들이 망하는 것입니다.
아니요, 이건 Claude가 바이브 코딩으로 만드는 바로 그 결과물입니다. 틀림없이 Claude 스타일로 한 번에 뽑은 게임이에요(괜찮은 픽셀 아트 팩을 찾아서 쓴다는 전제로요). 요즘 LLM은 이런 흔한 게임 클론을 꽤 잘 만듭니다. 그냥 두면 늘 하던 "웹 게임" 스타일로 만들 뿐이라서, 진짜 인디 픽셀 아트 게임처럼 보이게 하라는 시스템 프롬프트만 추가해 주면 됩니다. 구글은 이걸 자동으로 해 주는 배경 시스템 프롬프트와 하네스를 잘 갖춰 놨겠죠.
Claude 스타일로 한 번에 뽑은 게임보다 훨씬 더 잘 돌아갔어요. 물론 한 번에 뽑은 건 아닐 거라고 봅니다.
방금 1위 했습니다. 시간이 얼마 안 남으면 다음 매치가 항상 하이라이트로 표시됩니다. 저는 선택지가 떨어진 적이 한 번도 없었어요. 게임은 재미있지만, 아직 개선할 여지가 분명히 있어 보입니다.
동의합니다. 이 게임에는 "주스(juice)"가 꽤 많이 들어 있습니다( https://garden.bradwoods.io/notes/design/juice ). 다만 극도로 최적화된 AAA(?) 캐주얼 게임만큼은 아닙니다.
미안하지만 제가 해 드릴 수 있는 건 재생성된 카지노 게임이 끝없이 쏟아지는 것뿐입니다. 독창적인 건 즉석 클론들에 묻혀 버릴 거예요.
TikTok 스타일 게임 플랫폼을 누군가 만들기까지 얼마나 걸릴까요?
작은 게임을 조금 플레이하고, 끝나면 내가 재미있게 즐긴 걸 바탕으로 새 게임을 생성해 주는 거죠. 그걸 무한히 반복하는 겁니다.
바로 그 아이디어는 지난 4년 동안 6개월마다 시도됐고, 수백만 달러 규모의 벤처 투자도 받았습니다.
이 아이디어의 변형을 만들던 제가 아는 창업자 몇 명도 올여름에 결국 방향을 틀었습니다. 말로만 들으면 훌륭해 보이다가 막상 만들어 보면 거기엔 아무것도 없다는 걸 깨닫게 되는, 그런 아이디어 중 하나입니다. 올해가 가기 전에 또 투자를 받겠지만요!
기술적으로는 이미 있습니다. HypeHype라는 건데, 자체 개발한 그래프 방식 편집기를 씁니다. 벤더 종속이 어마어마합니다.
자세히 지켜보진 않았지만, 플랫폼에 LLM 도구를 추가했더라도 놀랍지 않겠네요.
돈이 어디서 나올지 모르겠습니다. itch.io 같은 곳을 이미 그런 식으로 간소화할 수도 있었을 테고, 옛날 쉐어웨어 CD도 떠오르네요. AI 덕에 아무리 싸게 만들 수 있어도 충분한 수익이 나올지는 모르겠습니다.
요즘 수익 대부분은 게임을 습관으로 만들어서 사람들이 시간과 돈을 모두 쏟아붓게 하는 데서 나오는데, 너무 짧게 쓰고 버리는 콘텐츠로는 그게 가능해 보이지 않습니다.
저희는 한동안 AI 게임 개발 플랫폼을 운영해 왔는데, "게임을 만드는 것"과 "재미있는 게임을 만드는 것" 사이에는 큰 차이가 있다는 걸 알게 됐습니다. 이 제품이 진짜 문제를 풀고 있는지 보고 싶은데, 체험해 볼 수 있는 링크가 저한테는 403입니다.
저는 AI가 "재미있는 게임 만들기"를 진정으로 해결하는 날은 오지 않는다고 봅니다. 이유는 이렇습니다.
게임은 매우 복잡한 시스템이라서, 예를 들어 한 게임의 재미있는 메커니즘을 다른 게임에 넣으면 오히려 그 게임이 덜 재미있어질 수 있습니다. AI는 이걸 알 방법이 없고, 직접 플레이테스트를 해 보는 수밖에 없습니다.
게임은 오래 살아남고(사람들은 지금도 오리지널 Zelda/Mario/Tetris를 즐기고 사랑합니다) 사회적입니다(내가 좋아하는 게임 XYZ를 다른 사람들과 나누고 싶어 하죠). 그러니 원작을 그냥 하면 되는데 순전히 파생작만 할 이유가 말 그대로 없습니다.
언젠가 AI는 완벽한 에셋을 비롯해 재미있는 게임을 만드는 일을 둘러싼 나머지 모든 것을 만들어 내겠지만, 게임 디자인은 언제나 사람의 몫일 겁니다. 기껏해야 AI가 게임 디자인 실험을 잔뜩 내놓고, 사람이 그걸 플레이테스트해서 피드백을 주는 정도가 되겠죠.
맞는 말일 수도 있습니다. 하지만 동시에 "AI는 절대 X를 해결하지 못한다"는 식의 주장은 상당수가 형편없이 틀린 것으로 드러났습니다. 기존 게임의 재미가 어떤 식으로든 체계화되고 통계로 드러날 수 없다고 확신하지도 못하겠고요. 장르에 따라 AI가 더 다가가기 쉬운 쪽도 있어 보입니다.
"재미있는 게임을 만들어라"나 "좋은 예술을 만들어라"는 인지 측면에서 정지 문제를 푸는 것과 같습니다. GPU를 더 쏟아붓는다고 풀리는 결정 불가능한 문제예요.
물론 AI에게 "중독성 있는 게임"을 만들라고 하면 결국 해낼 거라고 확신합니다.
확실하게 말하기는 어렵지만, 적어도 게임이 책, 음악, 미술 같은 다른 창작 분야보다 더 어려울 거라고는 자신 있게 말할 수 있다고 생각합니다. 파생 게임을 받아들이는 사람들의 관용이 파생 영화나 음악에 대한 관용보다 낮기 때문입니다.
당신과 저는 분명 그렇겠죠. 둘 다 (아마도) 경험 많은 성인이니까요. 하지만 Roblox 같은 플랫폼이 인기를 끄는 걸 보면, 다음 세대 아이들이 그걸 크게 신경 쓸지는 잘 모르겠습니다.
아이들이 Roblox의 날림 파생 게임을 진짜 좋아해서가 아닙니다. 아이들이 좋아하는 건 Roblox 아동 카지노가 공들여 심어 놓은 도박 중독을 채울 때 느끼는 짜릿함이에요. Google Playground의 싸구려 게임은, 구글이 Roblox 밖에서 즐겁게 놀기 시작한 아이들을 푸시 알림으로 졸라 한 번 더 하게 만들고, 기간 한정 보상을 잔뜩 깔아서 학교나 숙제, 가족 때문에 Robux를 더 벌지 못하면 불안하고 비참한 기분이 들게 하는 반기능을 채워 넣지 않는 한 아이들에게 그만큼 매력적이지 않을 겁니다.
Google Playground에 정말 필요한 건 자체 화폐입니다. 모든 구매의 실제 비용을 감추도록 설계하고, 아이들이 인기 게임을 만들어서 벌 수 있게 하는 거죠. 그러면 구글도 Roblox처럼 아동 노동으로 돈을 벌 수 있습니다. https://www.classaction.org/news/roblox-lawsuit-alleges-entire-platform-built-around-exploitation-of-child-labor
동의합니다!
게임, 음악, 책, 미술 중 일부 분야에서는 여전히 사람의 손길이 필요하고 더 선호되기를 진심으로 바랍니다. 저는 'AI는 절대 못 할 거야'라고 생각했던 목록에서 이미 항목을 몇 개나 지워 버렸고, 그게 꽤 마음을 흔들어 놓았습니다.
여기서 다른 점은, 위대한 게임이 왜 위대한지 사람조차 글로 적지 못한다는 겁니다. 우리도 모르거든요. 직접 해 봐야 압니다.
우리가 적을 수조차 없다면 LLM이 어떻게 그걸 완벽히 해내겠어요?
음악이나 영화 같은 대부분의 미디어도 마찬가지인 것 같아요. 소비자는 대체로 자신이 정확히 뭘 좋아하는지 모르거든요.
볼 만한 AI 영화가 나오기 전에, AI가 어느 정도 복잡한 인디 스타일 게임부터 만들게 될 것 같습니다.