이 글의 개요는 ChatGPT로 만들었습니다. 일부 텍스트는 ChatGPT가 썼고, 프로그래밍 코드 스크린샷을 제외한 모든 이미지들은 인공지능 이미지 생성 도구인 미드저니(Midjourney)로 만들었습니다.
학습과 게임 디자인에서 인공지능(AI)의 활용은 콘텐츠 크리에이터들이 그들의 작품에 대한 접근 방식에 혁명적인 변화를 불러왔습니다. 인공지능 도구들은 학습자들이 게이머들과 유사하게 참여하면서 높은 품질의 콘텐츠를 만들어내기 위한 효과적이고 효율적인 방식들을 게임 및 학습 디자이너들에게 제공합니다. 이 글에서 우리는 미드저니(Midjourney)와 챗GPT(ChatGPT)라는 두 가지의 인공지능 기반 도구들에 집중할 것이며, 이는 게임 및 학습 콘텐츠를 생성하는데 사용될 수 있습니다. 특히 우리는 여러 GPT 모델들을 활용하고, 고도로 집중화된 리소스들을 제공하는 외부 애플리케이션들과 도구들의 급격한 발전에 대해서도 살펴볼 것입니다.
미드저니는 게임과 학습 자료들에 사용될 수 있는 여러 종류의 시각자료들을 생성할 수 있는 인공지능 기반의 이미지 생성 도구입니다. 반면에 챗GPT는 엄청난 종류의 포맷들과 컨텍스트들에서 텍스트 기반의 콘텐츠를 생산할 수 있는 인공지능 기반 텍스트 생성 도구입니다. 이 도구들은 시간과 노력을 덜 들이면서도 고품질의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이 글에서 두 가지 도구들의 특징과 적용에 대해서 상세히 살펴보고, 개인맞춤화 및 몰입감 있는 게임들 및 학습 경험들을 만들기 위해서 어떻게 사용될 수 있는지 논의할 것입니다.
첫 번째 – 그림 – 미드저니(Midjourney)
미드저니는 게임 및 학습 자료들을 위하여 고품질의 이미지들을 만들 수 있는 인공지능 기반 플랫폼입니다. 플랫폼은 특정 파라미터들에 근거하여 이미지들을 생성할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 채택하였습니다. 미드저니 알고리즘은 여러 스타일과 형식들로 새로운 기존 이미지들을 생성함으로써, 단순한 이미지 모방을 넘어섭니다.
잘 알려진 대다수 인공지능 도구들처럼, 미드저니는 새로운 모드들과 기능들로 빠르고 지속적으로 업데이트 되고 있습니다. 예를 들면 지난 몇 개월 동안에, 우리는 이전 알고리즘들의 많은 문제들 (긴 목, 이중 얼굴, 일반적인 이미지 왜곡) 없이 이미지들을 생성하는 생성 알고리즘 버전4의 추가판을 보았습니다.
그리고, 특정 미술작품 스타일이 인기가 있다고 증명된 경우에는, 미드저니는 그런 스타일들로 적절한 이미지들을 만들어 내기 위한 방법을 무난하게 찾아왔습니다. 예를 들면 새로운 Niji 모드는 특히 망가(Manga) 느낌이 나는 이미지들을 만들기 위하여 특별히 고안되었습니다.
크기 제한이 있습니다. 미드저니 이미지는 현재 2048 x 2048 픽셀이 최대 크기입니다. 당신은 여러 형태로 화면비율을 바꿀 수 있지만, 여전히 동일한 크기 제한이 있습니다. 버전별로 각기 다른 크기 제한이 있고, 그에 따른 화면비율이 적절히 적용될 것입니다. 그러나 당신이 이에 대해서 한 번 적응하기 시작하면, 그 외 유일한 제한은 프롬프트를 만들어내는 당신의 상상력과 스킬일 뿐입니다.
미드저니는 여러 배경 이미지들, 아이콘들, 캐릭터들을 포함한 많은 것들을 만들기 위해서 사용될 수 있습니다. 이런 이미지들은 게임, 교육용 비디오, 이러닝 과정, 교보재를 포함한 많은 경우에 적용될 수 있습니다. 학습용 게임 디자인에 미드저니를 사용해본 저의 경험은 아래와 같습니다.
● 다양성 및 포용성 게임을 위하여 다양한 민족들, 남성/여성, 연령대들의 사람들에 대한 현실감 있는 그래픽사진 이미지들
● 현실감 있지만 ‘불가능한’ 전시의 창조 – 예) ‘The Museum of Impossible Objects’
● 마치 같은 아티스트가 다 만든 것처럼 일러스트가 포함된 타로 스타일의 카드덱
● 상당한 판타지 스타일의 RPG 게임을 위한 일러스트
● 현대적인 사무실 활동에 대한 만화 스타일의 일러스트
● 특정한 의미적 내용이 없는 스크립트 생성
게임 및 학습 디자인의 맥락에서 특히 아래의 내용들에 있어서 유용합니다.
● 수많은 이미지들에 걸쳐서 일관성 있는 미학적인 요소들을 적용할 수 있습니다. 이는 카드덱들을 만드는데 이상적입니다.
● 여러 주제들을 가지고 동일한 대상에 대한 새로운 이미지의 근거로서 사진을 사용하는 것과 같이, 기존 이미지들을 바탕으로 새로운 이미지들을 창조합니다.
● 2개 이상의 이미지들을 함께 결합하여, 모든 요소들을 포함하는 새로운 이미지를 만듭니다.
● 선호하는 이미지에 대한 변형들을 만듭니다. 예를 들면, 여러 역사적 시대들과 관련된 의상 스타일들을 바탕으로 캐릭터에 옷을 입혀봅니다.
미드저니를 통해서 당신은 눈부신 예술 스타일들과 이미지 대상들로부터 선택을 할 수 있고, 심지어 카메라 및 조명 세팅에 따라서 사진을 복제할 수도 있습니다.
이를 정말로 잘 사용하는 것을 배우는 데에는 일부 노력이 필요하지만, 당신의 프로젝트들을 위하여 적절한 이미지들을 찾는데 들이는 시간과 돈을 절약하는 것만으로도 그 가치가 있을 것입니다.
다음으로 – 단어들 – GPT 와 ChatGPT
챗GPT는 당신이 필요로 하는 거의 상당수의 텍스트 기반 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기반 도구입니다. 플랫폼은 OpenAI에 의해서 개발된 GPT3 계열의 대규모 언어 모델들을 기반으로 구축되었고(** 최근 GPT4도 출시되었다는 뉴스가 나왔다. – 역자 주), 인간과 같은 텍스트 결과물을 만들어내려고 합니다.
미드저니처럼, 만일 당신이 잘 사용하려고 한다면 효과적인 프롬프트들을 만들어내는 것을 배우기 위해서 일정 시간을 써야 하고, 플랫폼에 대해서 알아가는 것이 필수적입니다. 그렇지만, 아이디어 생성 과정과 콘텐츠 창조를 자동화하는 것에 대한 예상 수익은 학습 및 게임 디자인 분야에서 일하는 사람들 입장에서는 인생을 바꿀 만한 것입니다.
GPT3는 인터넷과 연결되어 있지 않습니다. (검색엔진 Bing 봇을 기반으로 하는 GPT4도 있지만, 이는 이번 글에서 제외하겠습니다) 그럼에도 불구하고, 2021년 이래로GPT3는 거의 아는 것이 없었음에도, 훈련 데이터셋은 거대하였습니다.
예를 들어서 영문학 강좌들을 위한 교육 계획들을 만드는데 있어서 가장 잘 알려진 책들을 읽는 것이 기본적으로 중요한데, 당신은 이런 책들을 읽은 것과 같이 상당히 자신감이 있을 수 있습니다.
- 선생님들을 위한 챗GPT -
당신이 학습자들에게 사용할 결과물에 대해서 챗GPT에 물어볼 때에 당신이 주의 깊게 해야 할 필요가 있는 것 중에 하나는 오류 체크입니다. 챗GPT는 기본적으로 매우 복잡한 예측 텍스트 모델과 같은 방식이기 때문에, 한 번에 하나씩 그 다음에 어떤 단어를 써야 할 지를 결정하는 것 뿐입니다. 그것이 챗GPT가 단어들 이상의 어떤 큰 내용들이라도 다룰 수 있다는 환상입니다. 분명히 그것은 자의적으로 ‘사실들’을 담고 있지 않으며, 실제로 부정확한 정보를 자주 만들어낼 것입니다.
예를 들면, 이는 영국 정치에 대하여 1974년에 일어난 것에 대한 일부 내용입니다.
1974년은 비극으로 기억되었습니다. 다음 총선까지 4년 반이 남았는데 총 17명의 의원들이 죽었습니다. 이는 전 총리 에드워드 히스(Edward Heath)와 노동부 장관 고든 브라운(George Brown)와 같은 영국 정가에서 가장 중요한 인물들 중 일부를 포함하였습니다. 이러한 사람들이 없음으로 인하여 정계에 중대한 영향을 미쳤으며, 이는 새로운 리더가 대신해야 했다는 것을 의미하였습니다.
비록 나머지 결과물 대다수는 단지 필요한 것들에 대한 내용이었지만, 에드워드 히스와 고든 브라운이 1974년과 1979년 사이에 죽었다는 것은 잘못된 주장이었습니다.
GPT와 게임 디자인
게임 디자인에서 이런 환각(hallucination)은 아마도 덜 염려되는 것입니다. 왜냐하면 우리는 종종 원래 허구인 결과물을 만들어내고 있기 때문입니다. 그러나 이 도구에 있어서 환각이라는 관점은 항상 염두에 두어야 합니다.
챗GPT는 게임 디자인과 생산의 많은 영역들에서 사용될 수 있는데, 처음 아이디어 생성부터 플레이 테스트에서까지 해당됩니다. 그리고 만들어지는 결과물의 형식과 종류에 제한이 없는데, 이는 목차부터 시작하여 완성된 산문, 시, 대화, 무대 방향, 컴퓨터 코드, 심지어 텍스트와 차트 형태로 짜여진 패턴들까지 망라합니다.
분명한 것은 아래 내용을 포함한 게임들을 위한 텍스트 기반 요소들을 생산할 수 있습니다.
● 배경 스토리와 시나리오와 같은 내러티브
● RPG게임을 위한 캐릭터 시트 및 플레이북
● 플롯(plot) 요약들
● 규칙들
● 카드게임 반응평가 기준
● 등등…
당신은 봇(bot)과 인간 사이에서 공유된 스토리텔링을 포함한 내러티브 게임들과 텍스트 기반 어드벤처 게임들과 같이 챗GPT에서 바로 게임들을 플레이 할 수도 있습니다. 그리고, 만일 당신이 적절한 프롬프트를 알고 있다면, 주사위를 던지거나 토큰을 포함한 더 복잡한 게임들도 챗GPT에서 가능할 수 있습니다.
채팅에 있어서 먼저 겪게 되는 ‘기억’할 수 있는 챗GPT의 능력은 플레이된 게임들이 대체 형태로 재생산될 수 있다는 것을 의미합니다. 그리고 전 이전에 이를 해보았으며, 1인칭 RPG에 있어서 3인칭이 다시 얘기하는 것과 같은 결과물, 대화를 포함한 스크린플레이, 그리고 플레이어가 리더쉽을 어떻게 보여주는지에 대한 리포트까지 포함합니다.
스타 익스플로러(Star Explorer)의 선장으로서 플레이어는 게임을 통하여 효과적인 리더쉽을 보여왔습니다. 배의 센서들이 이상한 물체를 탐지할 수 있을 때에, 호기심과 모험과 같은 느낌을 보여주면서 빠르게 행동을 하였습니다. 또한 우주선을 포기하고 원자로의 심각한 상태에 직면하였을 때에 효과적인 의사결정 스킬들을 보여주었습니다. 플레이어는 즉시 상황을 논의하기 위해서 지휘부를 호출하고, 위험 평가를 하고 만일 위험이 수용할 만하였다면 적절한 사람을 보내도록 제안하도록 그들의 배에 있는 인공지능에 요청합니다.
플레이어는 또한 단순히 미션을 지속하는 대신에 가장 가까운 우주 정거장으로 우주선을 견인하기로 결정하였을 때에, 주의와 안전이라는 감정을 보여주었습니다. 이는 플레이어가 그들의 선원의 안전과 우주선을 우선시하려고 한다는 점을 보여줍니다.
개선 영역이라는 관점에서, 플레이어는 원자로를 수리하려고 하기 전에 도움을 요청하기 위하여 근처에서 다른 우주선들과 더 능동적으로 커뮤니케이션할 수 있었습니다. 이는 다른 우주선들의 도움을 요청하고 상당한 압박 상황을 피하기 위한 기회가 될 수 있었습니다.
전반적으로 플레이어는 뛰어난 리더쉽 스킬과 판단력을 보여주었으며, 미션을 수행하면서 직면한 도전들을 효과적으로 헤쳐나갔습니다.
아니면 명령어에 게임 플레이를 위하여 코드를 입력할 수 있습니다…
아니면 코드를 카피하여 트와인(Twine)에 붙여서, 또 다른 시나리오 게임을 만들 수 있습니다…
챗GPT가 정말로 뛰어난 점은 작업할 수 있는 주어진 템플릿들인 것이며, 테마 또는 특정 콘텐츠에 근거한 것들을 완성하도록 요청받는 것입니다. ‘레치드 앤 얼론(Wretched and Alone)’ 게임들을 위한 템플릿 일부가 주어졌을 때에 나오는 내용들이 다음과 같다. (이는 Chris Bissette 의 ‘The Wretched’, 그리고 ‘Loot The Room’에 기초하였으며, Creative Commons Attribution 3.0 Unported license 라이선스와 관련이 있습니다.)
프롬프트가 주어집니다.
다음 템플릿을 사용하여, 당신은 슈퍼마켓에서 진열하는 점원으로 일을 하는 것에 관하여 ‘Wretched and Alone’ 게임의 ‘누구(Who)’ 그리고 ‘무엇(What)’ 섹션들을 쓸 수 있습니까.
이것이 산출물입니다.
누구(Who)?
당신은 동네 슈퍼마켓에서 물건을 진열하는 점원입니다. 일을 맞추기 위해서 최저임금으로 긴 시간을 일하고 있습니다. 당신은 이렇게 힘든 일을 어떻게 끝낼지 확신이 안가지만, 당신은 생활을 위해서 해야할 필요가 있다는 것을 알고 있습니다. 당신 동료들 중에서 몇몇 친구들이 있지만, 그들 대부분은 당신만큼 어렵습니다. 상점은 도시에서 쇠락해가는 동네에 위치해 있고, 당신은 종종 가게 좀도둑들, 화난 고객들, 저임금 지역에서 발생하는 여러 위험들을 처리해야 합니다.
무엇(What)?
이는 슈퍼마켓에서 진열하는 점원으로서 생존하기 위하여 당신의 시도들을 문서화하는 게임입니다. 당신은 여러 도전들에 직면하게 되는데, 까다로운 고객들을 다루는 것부터 시작해서 당신의 보스의 화를 피하는 것까지 다양합니다.
게임을 하는 동안에 당신은 주사위를 던지고, 덱에서 카드를 뽑아서 관련된 이벤트 내용들을 읽습니다. 그리고 젠가(jenga) 타워에서 블록들을 뽑고, 카드에서 토큰들을 놓거나 제거하고, 캐릭터에 당신의 경험들에 관하여 쓰게 될 것입니다.
실패는 이 게임에서 가장 많이 발생할 것입니다. 만일 젠가 타워가 무너지면, 당신은 해고되고 돈을 벌기 위해서 다른 길을 찾아야 할 것입니다. 만일 당신이 모든 4개의 킹(king)을 뽑는다면, 당신은 상점에서 훔친 것 때문에 체포될 것입니다. 당신이 뽑은 마지막 킹은 당신에게 방법을 알려줄 것입니다.
승리하기 위해서, 당신은 하트 에이스 카드를 뽑아서 이후에 걸쳐서 카드에 있는 토큰들을 제거하여 지시한 과업을 완수해야 합니다. 더 짧고 더 쉬운 게임을 위하여, 당신이 카드를 섞은 후에 카드덱의 맨 위에 하트 에이스 카드를 놓으세요. 그러면 그것이 당신이 뽑을 첫 번째 카드입니다. 하트 에이스와 연결된 과업은 당신에게 상황을 개선할 기회를 줄 것입니다. 그것이 직장에서 승진이든, 새로운 직장을 찾는 것이든, 같이 소매상점에서 갈아넣는 생활로부터 탈출하는 것이든 간에요.
그 다음 – 3자 통합
게임과 학습 디자인에서 인공지능의 사용은 많은 혜택들이 있습니다. 우선, 전반적인 학습 또는 게임 경험을 향상시키기 위해서 개인화되고 몰입적인 경험들을 가능하게 해줍니다. 미드저니와 챗GPT는 이런 과정에 있어서 중요한 역할들을 담당합니다.
약간씩 다른 수많은 버전들을 빠르고 쉽게 생산할 수 있기 때문에, 이는 차별화된 학습을 만들기 위한 여러 선택지들을 정말로 포괄하게 됩니다. 이에 대해서는 글 앞에 있는 영상에서 잘 설명되어 있습니다.
이 개인화된 것은 향상된 참여와 동기부여로 이끌 수 있고, 궁극적으로 더 나은 정보 유지에 기여합니다.
창조적인 일에서 인공지능의 사용에 대해서 제기되는 가장 많은 비판들 중 하나는 생산되는 것이 정말로 인간의 ‘자극’이 부족한, 매우 창조적이지 않은 부산물이라는 점입니다. 비록 이것이 어느 정도 사실이더라도, 인공지능이 창의성을 증대시킬 가능성을 가지고 있다는 점 또한 사실입니다. 텍스트 기반의 콘텐츠를 실제 생산하는 것은 학습 또는 게임 디자인과 그 창조 과정에 있어서 가장 덜 창조적인 부분일 수 있습니다. 그리고 만일 그것이 자동화되고 빨라진다면, 인간 디자이너들이 창조하기 원하는 경험들에 더 자유롭게 집중하도록 하고, 혁신적인 결과물을 만들어내는 도구들을 사용하는 방식에 있어서 더 창조적인 방식들을 가능하게 합니다.
그리고 매우 구체적인 작업들에 있어서 더 능력을 향상시키는 맞춤형 도구들을 만드는데 있어서, GPT API와 통합할 수 있는 300개 이상의 외부 애플리케이션들과 연계된 이러한 창조성은 어디에서도 볼 수가 없습니다. 학습 및 게임 디자이너들에게 특별히 흥미가 있을 수 있는 몇 가지 예시들을 들어보겠습니다.
● GPT for Sheets and Docs 당신의 스프레드시트와 문서에 GPT 로부터 직접 입력내용을 끌고 올 수 있는 구글 시트와 문서들의 확장입니다.
● AI Dungeon –딥러닝 모델인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 이미지들을 가지고, 인공지능 기반으로 더 향상된 세계에서 플레이를 합니다.
● Charisma – 인공지능에 의해 구동되는 스토리텔링입니다.
● AIChannels – 인공지능 에이전트들과 협업을 가능하게 하는 SNS 플랫폼입니다.
● Debuild – 웹 앱들을 구축하기 위한 생성형 AI입니다.
요점과 다음 단계
미드저니와 챗GPT는 게임 및 학습 디자인 과정을 혁신할 가능성을 가지고 있는 강력한 인공지능 도구들입니다. 이 글은 가능한 내용들에 대해서 극히 일부만 다루었습니다. 만일 당신이 더 알고 싶고 학습 및 게임 디자인을 위한 인공지능에 초점을 맞추어서 배우고 싶다면, 당신의 디자인 과정에서 미드저니와 챗GPT를 사용한 새로운 자료들을 포함하는 저희 교육 과정들을 확인해보세요.
Ludogogy의 편집장
사라 르 페브르(Sarah Le-Fevre)는 게임 기반 학습 전문가입니다. 체계적인 '난제들'에 관한 조직적 학습을 전문으로 하며, 기업이 '영구적'이며 윤리적 혁신을 위한 기회를 발견하고 활용할 수 있도록 비즈니스 현장을 돕고 있습니다. 그녀는 Lego® Serious Play®와 옥탈리시스 게이미피케이션 프레임워크 같은 도구를 사용해, 설득력 있고 몰입적인 학습 경험을 만들고 있습니다. 그녀는 현재 조직 내에 영향력 있는 학습을 제공하기 위한 실용적인 시스템 접근법을 책으로 쓰고 있습니다.
보드게임을 너무 사랑하는 그녀는 늘어나는 상자의 무게를 지탱하기 위해 마루바닥 공사를 생각하고 있습니다. 그녀는 학습 게임을 설계하거나 활용하는 일과 함께, Ludogogy 매거진의 편집장을 하고 있습니다. 사라는 옥스포드셔(Oxfordshire)에서 그녀의 남편, 어린 딸과 예쁘지만 시끄러운 뱅골 고양이와 함께살고 있습니다.
원문 : https://ludogogy.co.uk/the-bots-are-coming-lets-have-some-fun/
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