GIST 대학원생 팀이 국제 인공지능(AI) 게임 플레이 대회에서 우승하며 소규모 언어모델 기반 에이전트 기술 경쟁력을 입증했다. 대형 모델 중심 경쟁 구도 속에서, 제한된 자원 환경에서도 안정적인 성능을 구현할 수 있다는 점을 보여줬다는 평가다.

GIST는 29일 AI융합학과 대학원생들로 구성된 '발가락(A Great Toe)' 팀이 '오락 게임 에이전트 챌린지' 소규모 언어모델 트랙에서 1위를 차지했다고 밝혔다. 팀은 석박통합과정 박유천, 석사과정 김경보·김유진·황금환 학생으로 구성됐으며 김경중 교수가 지도를 맡았다.

이번 대회는 크래프톤이 주관하고 엔비디아, 아마존웹서비스, 오픈AI가 후원한 글로벌 AI 경쟁으로 총 117개 팀이 참가했다. 결과는 지난 6일 발표됐으며, 발가락 팀은 우승과 함께 6000달러의 상금을 받았다.

'오락 게임 에이전트 챌린지'는 AI가 다양한 비디오게임 환경에서 직접 플레이를 수행하며 연속적인 과제를 해결하는 능력을 겨루는 대회다. 단순한 게임 성능을 넘어 판단력, 전략 수립 능력, 환경 적응력까지 종합적으로 평가하는 것이 특징이다. 특히 소규모 언어모델 트랙은 제한된 연산 자원과 작은 모델 규모라는 제약 속에서 설계 효율과 안정성이 핵심 경쟁력으로 작용한다.

참가팀들은 하나의 언어모델로 '슈퍼 마리오', '포켓몬스터 레드', '스타크래프트 II', '2048' 등 서로 다른 장르의 게임을 연속으로 수행해야 했다. 이 과정에서 공간 추론, 전략적 의사결정, 자원 관리, 수리적 추론 등 복합적인 능력이 요구됐다. 다양한 게임 환경을 단일 모델로 대응해야 한다는 점에서 범용 AI 역량을 검증하는 시험대였다.

발가락 팀은 '행동 후보 생성' 기반의 시스템 구조를 도입해 높은 평가를 받았다. 기존 언어모델 기반 AI가 상황 해석 직후 곧바로 행동을 결정하면서 비일관적인 선택을 하는 한계를 보인 것과 달리, 이 팀은 먼저 실행 가능한 행동을 정리하는 '구조적 분석 모듈'을 설계했다. 이를 통해 게임 상태를 분석하고 탐색 방향, 자원 상황, 실행 가능성 등을 반영한 행동 후보와 우선순위를 생성한 뒤, 그 안에서 최적의 행동을 선택하도록 했다.

여기에 선택된 행동의 실행 가능성을 재검증하고, 정해진 형식 내에서만 행동을 생성하도록 제한하는 구조를 더했다. 잘못된 결과가 도출될 경우 추가 지시를 통해 수정하는 안정화 장치도 함께 적용했다. 이러한 설계를 통해 서로 다른 게임 환경에서도 일관된 성능을 유지할 수 있었던 점이 우승 요인으로 꼽힌다.

GIST는 이번 성과가 소규모 언어모델의 범용적 활용 가능성을 보여준 사례라고 평가했다. 최근 AI 산업이 대형 모델 중심으로 빠르게 재편되는 가운데, 상대적으로 적은 연산 자원에서도 충분한 추론과 전략 수행이 가능하다는 점을 입증했다는 의미다. 특히 실제 환경에 가까운 게임 시나리오에서 안정성과 효율성을 동시에 확보했다는 점에서 기술적 가치가 크다는 분석이다.

김경중 지도교수는 "이번 성과는 여러 게임 환경에서 소규모 언어모델의 범용적 활용 가능성을 보여줬다는 점에서 의미가 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.