게임 현지화에 AI를 도입하기 전에 던져야 할 5가지 질문

대부분의 게임 업계에서 AI에 관한 논의는 "이 도구는 무엇을 할 수 있는가?", "우리의 프로세스를 더 빠르고 더 저렴하게 만들 수 있는가?"와 같은 AI의 역량에 대한 질문에서 시작됩니다.

AI는 실제로 이 두 가지를 모두 실현할 수 있습니다. 하지만 더 빠르고 더 저렴하다는 것이 곧 더 나은 결과를 의미하는 것은 아닙니다.

AI는 단순히 결과물의 생산량만 확대하는 것이 아닙니다. 작업 파이프라인 전반에 존재하는 모든 공백, 모든 가정, 그리고 모든 취약점까지 함께 확대합니다.

따라서 게임 현지화에 AI를 활용하기 시작하기 전에, AI가 어디에 적합하고 어디에는 적합하지 않은지, 그리고 이에 맞춰 프로덕션 프로세스를 어떻게 조정해야 하는지를 명확히 파악하는 것이 중요합니다.

이제부터는 AI 활용 현지화가 여러분의 게임 제작 파이프라인에 적합한지 판단하는 데 도움이 되는 5가지 질문과 흔히 발생하는 문제점, 그리고 이를 피하는 방법도 함께 살펴보겠습니다.

1. 우리는 어떤 프로덕션상의 문제를 해결하려고 하는가?

AI를 도입하기 전에, 게임 스튜디오는 먼저 AI를 통해 해결하고자 하는 제작상의 문제를 명확히 정의해야 합니다. AI는 촉박한 일정과 제한적인 예산 같은 제약에 직면한 팀에 다음과 같은 실질적인 이점을 제공합니다.

1. 속도 향상. Side 전반에 걸친 사례를 보면, AI를 활용한 번역은 콘텐츠 유형, 언어 쌍, 그리고 필요한 인간 검수 수준에 따라 번역 시간을 최대 40%, 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있었습니다.
2. 확장성 제공. 라이브 게임은 번역을 한 번만 수행하지 않습니다. 패치 노트, 이벤트 문구, 시즌 콘텐츠, 스토어 업데이트 등 콘텐츠의 흐름은 끊임없이 이어지며, 지원 언어가 하나 추가될 때마다 그 규모는 더욱 커집니다.
3. 도달 범위 확장. 이전에는 전담 인력을 배치할 만큼의 타당성이 없었던 시장에도 진출 가능해지며, 새로운 콘텐츠가 추가될 때마다 해당 시장에서도 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

하지만 도구는 전체 그림의 절반에 불과합니다. 실제로 이러한 이점을 얻을 수 있는지는 AI를 얼마나 효과적으로 통합하느냐, 그리고 그것이 실제로 여러분 게임의 요구 사항에 적합한지에 달려 있습니다.

2. AI가 우리 게임의 현지화 파이프라인에 적합한가?

AI는 콘텐츠 유형, 위험 수준, 검수 프로세스, 그리고 후속 의존성을 지원할 수 있을 때 적합합니다. 단순히 도구가 결과물을 생성할 수 있다는 이유만으로 적합한 것은 아닙니다.

혁신적인 기술은 본질적으로 기존 방식을 뒤흔드는 성격을 지니며, AI는 새로운 가능성을 열어주는 동시에 새로운 공백을 만들고, 기존의 문제점을 드러내며, 그 영향을 더욱 증폭시키기도 합니다. 이는 이러한 도구가 투입되는 시스템이 AI를 고려하여 설계된 것이 아니기 때문입니다.

바로 그렇기 때문에 단순한 성능만으로는 충분하지 않습니다. 대부분의 AI 관련 의사 결정은 성능에 대한 가정을 바탕으로 이루어집니다. 이것을 번역할 수 있는가? 이것을 생성할 수 있는가? 대개 답은 "그렇다"이기 때문에 해당 도구는 곧바로 도입됩니다. 하지만 성능은 도구를 개별적으로 봤을 때의 이야기입니다. 더 중요한 질문은 도구를 맥락 속에서 바라보는 것입니다. 이 도구가 현지화 프로덕션의 나머지 과정에 어떤 영향을 미칠 것인가?

적합성은 도구 자체의 특성이 아니라, 그 도구가 작동하는 시스템의 특성이기 때문입니다. 도구 자체는 예상대로 작동할 수 있지만, 일반적인 실패 지점은 적용 방식, 권한, 그리고 거버넌스에 있습니다. 즉, 결과물이 어떻게 활용되는지, 누가 최종 권한을 갖고 있는지, 그리고 후속 단계의 담당자들이 해당 결정이 기계에 의해 내려졌다는 사실을 알고 있는지의 문제입니다.

AI를 고려하지 않은 파이프라인에 강력한 도구를 투입한다고 해서 위험이 줄어드는 것은 아닙니다. 오히려 이미 존재하던 문제를 더 큰 규모로 확산시킬 뿐입니다.

3. AI가 잘못된 결과를 내면 어떤 일이 벌어질 것인가?

AI가 현지화 과정에서 오류를 발생시키는 경우, 그 결과물은 대개 자연스럽고 일관되며 게임에 바로 적용할 수 있을 정도로 완성도 높아 보이기 때문에 문제가 빠르게 확산될 수 있습니다. 적절한 안전장치가 마련되어 있지 않다면, AI가 생성한 오류는 프로덕션 전반에 연쇄적인 영향을 미칠 수 있습니다.

다음은 실제 현장에서 우리가 목격한, AI가 게임 현지화에서 위험을 확장시킨 두 가지 사례 중 첫 번째 사례입니다.

사례 연구 1: 자연스러워 보이는 오류

한 게임에서 UI 텍스트 현지화가 필요했습니다. 메뉴 문자열이나 짧은 레이블 같은 일반적인 콘텐츠였으며, AI 번역 적용이 쉽다고 여겨지는 대표적인 저위험 콘텐츠 유형이었습니다. 해당 문자열 가운데 하나에는 "set"이라는 단어가 포함되어 있었습니다.

영어에서 "set"은 수많은 의미를 뜻하지만, 각각의 의미는 독일어에서 서로 다른 단어로 번역됩니다.

AI는 "set"이 등장하는 모든 경우에 대해 단 하나의 번역만을 선택했습니다. AI는 잘못된 의미를 선택했고, 그 결과 게임의 핵심 메커니즘과 연결된 용어가 전혀 다른 의미로 번역되었습니다.

결과물 자체에서는 문제를 알아챌 만한 어떤 신호도 없었습니다. 번역은 자연스러웠고, 문법적으로도 깔끔했으며, 주변의 다른 텍스트와도 내부적으로 일관성을 유지하고 있었습니다. 검증하도록 설계된 모든 파이프라인에서 이 번역은 문제없이 통과되었습니다. 오류가 드러난 것은 플레이어들이 실제 게임 내에서 해당 표현을 보게 된 이후였습니다.

그리고 그 번역은 일관적이었기 때문에, 잘못된 표현이 게임 전반에 퍼져 있었습니다. 하나의 해석이 해당 용어가 등장하는 모든 위치에 반복 적용된 것입니다. 더 큰 문제는, 그 해석이 틀렸을 때조차도 확신에 차 있었다는 점입니다.

사례 연구 2: 중간 언어 규범 실패

두 번째 사례는 구조적인 문제입니다.

한 일본 게임 타이틀의 콘텐츠를 프랑스어, 이탈리아어, 독일어, 스페인어로 현지화해야 했습니다. 일본어에서 각 언어로 직접 번역하는 대신, 해당 파이프라인은 영어를 중간 언어로 사용했습니다. 즉, 먼저 일본어를 영어로 번역한 뒤, 그 영어 번역을 기반으로 네 개의 유럽 언어로 다시 번역하는 방식이었습니다.

영어 피벗 번역은 AI에 의해 생성되었습니다. 이후 작업을 맡은 네 개 언어의 인간 번역 팀은 해당 영어 번역을 충실하고 정확하게 활용해 번역을 진행했습니다. 말 그대로 자신들이 해야 할 일을 정확히 수행한 것입니다.

AI가 생성한 영어 텍스트가 원문 역할을 하게 된 순간, 그것은 더 이상 초안이 아니라 규범이 되었습니다. 해당 영어 번역에 포함된 모든 해석 선택, 즉 AI가 여러 가능성 중 하나로 판단해 결정한 모든 모호성 해석은 네 개 언어에 동시에 전달되었고, 각 언어로 자연스럽고 정확하게 번역되었습니다. 각 번역 팀은 모든 과정을 올바르게 수행했습니다. 다만, 결함이 있는 원문을 번역했을 뿐이었습니다.

I의 결과물이 다른 모든 사람이 신뢰하는 기준이 되는 순간, 그 오류는 더 이상 개별적인 문제가 아닙니다. 시스템 전반에 영향을 미치는 구조적인 문제로 발전하게 되는 것입니다.

4. 누가 진실 공급원을 책임지는가?

진실 공급원은 명확하게 지정된 이해관계자가 책임져야 하며, 파이프라인 구조에 의해 자동적으로 만들어져서는 안 됩니다.

예를 들어 앞서 살펴본 중간 언어 사례에서, 네 개 팀의 진실 공급원은 AI가 생성한 영어 번역이었습니다. 여기서 불편한 사실은, 누구도 그것이 그렇게 되어야 한다고 결정하지 않았다는 점입니다. 그 결정을 책임질 사람도 없습니다. 단지 파이프라인이 그렇게 설계되어 있었기 때문에, 자연스럽게 그런 상태가 된 것입니다.

먼저 현재 여러분의 파이프라인이 어떻게 구성되어 있는지 살펴보는 것부터 시작해야 합니다. 일반적으로 업무는 인수인계를 통해 진행됩니다. 각 팀은 자신이 맡은 부분을 처리한 뒤 다음 팀으로 넘깁니다. 이러한 방식은 명확하고, 업무가 분리되어 있으며, 오랫동안 충분히 효과적으로 작동해 왔습니다.

하지만 AI는 이러한 구조를 취약하게 만듭니다. 인수인계는 전달되는 결과물이 이미 완성되어 있고 신뢰할 수 있다는 전제에 기반합니다. 그러나 파이프라인 초기에 내려진 AI의 판단은, 그 오류를 발견할 수 있는 팀에 작업이 도달했을 때쯤에는 보이지 않는 경우가 많습니다. 문제를 일으킨 결정은 이미 이전 단계에서 이루어졌고, 후속 팀은 무엇을 의심하고 확인해야 하는지조차 알지 못합니다. 팀 간의 업무 영역이 겹치지 않는 곳에서는, 그 빈자리를 각자의 가정이 채우게 됩니다.

이 문제를 더욱 악화시키는 요소는 두 가지가 있습니다.

1) 자율성과 책임

AI에 의한 판단은 대개 초기에 이루어지며, 대부분 해당 도구를 가장 가까이에서 사용하는 사람이 내리게 됩니다. 그러나 그 판단으로 인해 발생하는 결과물의 위험은 훨씬 나중에, 최종 결과물에 책임을 지는 사람이 떠안게 됩니다. 즉, 파이프라인의 소유권과 품질에 대한 책임은 서로 다른 이해관계자에게 속하게 되는 것입니다. 의사 결정을 내리는 사람과 그 결정에 대해 책임을 져야 하는 사람이 동일하지 않고, 서로 충분히 소통하지 않는다면 그 사이의 공백에 위험이 쌓이게 됩니다.

2) 보이지 않는 규칙

많은 파이프라인은 문서화되지 않은 지식에 조용히 의존하고 있습니다. 예를 들어 특정인만 알고 있는 우회 방법, 비공식적으로 수행되는 검수 단계, 또는 작업 지침서가 아니라 누군가의 머릿속에만 존재하는 프로덕션 규칙 등이 이에 해당합니다.

이러한 종류의 지식은 작은 규모에서는 파이프라인을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 AI가 워크플로에 들어오면, 이런 숨겨진 의존성은 더욱 파악하기 어려워지고 반복되기는 더 쉬워집니다. 시스템은 계속 작동하고, AI는 그 구조를 있는 그대로 충실하게 확장합니다. 강점뿐만 아니라 약점까지도 함께 말입니다.

이러한 유형의 공백을 파악하기 위해서는 증발 테스트를 시도해 볼 수 있습니다. 특정 인물, 의사결정 지점, 시스템, 또는 하나의 가정을 제거한 뒤 다음과 같이 질문해 보는 것입니다. "무엇이 망가질까?" 만약 답이 "많은 것이 망가진다"라면, 그것은 강한 파이프라인이 아닙니다. 강한 파이프라인은 실패가 발생할 수 있는 지점을 고려해 설계됩니다. 반면 취약한 파이프라인은 아직 제대로 시험받지 않았을 뿐입니다.

시스템 재고: 인수인계에서 중첩으로

대부분의 게임 개발 파이프라인은 여전히 인수인계를 중심으로 구축되어 있습니다. 한 팀이 작업을 끝내면, 다음 팀이 그 결과물을 이어받아 작업하는 방식입니다.

이 방식은 맥락이 명확할 때는 효과적으로 작동합니다. 하지만 AI가 활용되는 워크플로에서는 다음 팀이 콘텐츠를 보기 전에 이미 중요한 결정이 내려집니다. 따라서 작업이 너무 멀리 진행되기 전에, 적절한 사람들이 적절한 정보를 공유받는 것이 더욱 중요해집니다.

해결책은 무엇일까요? 바로 역할 간 확장된 중첩과 상호 이해입니다.

역할 간 중첩이 이루어지면 오류를 발생 지점에 더 가까운 단계에서 발견할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 현지화 리드가 LQA가 무엇을 중점적으로 검토하는지 충분히 이해하고 있을 때.
• 의사 결정과 관련된 이해관계자들이 작업 내용, 목표, 위험 요소, 그리고 한 영역에서 내려진 결정이 다른 영역에 어떤 영향을 미치는지에 대한 공통된 그림을 공유하고 있을 때. 이를 통해 팀은 위험이 확산된 이후가 아니라, 확산되기 전에 식별할 수 있습니다. 좋은 업무 방식은 나쁜 업무 방식과 마찬가지로 팀 전체에 확산됩니다.

이를 가리키는 용어가 바로 공유 멘탈 모델입니다. 즉, 인접한 역할에 대한 이해를 충분히 갖추어 어떠한 단일 의사 결정도 검증 없이 전체 파이프라인을 통과해야만 안전성이 확보되는 상황을 만들지 않는 것입니다.

역할 간 중첩은 단순한 인수인계의 연쇄를 실제로 AI와 함께 작동할 수 있는 시스템으로 바꾸어 줍니다. 또한 소유권이 우연히 결정되는 상황을 방지하는 방법이기도 합니다. 역할이 서로 겹쳐 있을 때는 항상 누군가가 의사 결정에 충분히 가까이 위치해 있어 그 결정에 대한 책임을 질 수 있기 때문입니다.

우수한 현지화 팀과 LQA 팀은 일반적으로 다섯 가지 역량 영역에 걸쳐 역할 간 중첩을 구축합니다. 다섯 가지 역량은 언어 및 문화 전문성, 프로덕션 및 납기 관리, 품질 및 검증, 대인 관계 역량, 그리고 비즈니스 및 플레이어 영향입니다. 각 역할에 따라 요구되는 전문성의 수준은 다를 수 있지만, 인접 역할에 대한 이해는 팀 전체에 걸쳐 존재해야 합니다.

5. AI 의사 결정을 위한 적절한 거버넌스를 갖추고 있는가?

강력한 AI 거버넌스는 AI를 어디에 사용할 수 있는지, 어떤 결과물에 검증이 필요한지, 누가 이를 승인하는지, 그리고 후속 팀이 해당 작업에 AI가 영향을 미쳤다는 사실을 어떻게 인지할 수 있는지를 명확히 정의합니다.

핵심 원칙은 역할 간 중첩입니다. 프로그램은 이를 대규모로 운영하는 방식입니다.

적절한 거버넌스를 보장하기 위해서는 현지화 프로그램 매니저와 같은 역할이 전체 파이프라인에 대한 가시성과 책임을 가져야 합니다. 이들은 AI가 의사결정을 내려도 되는 영역, AI 결과물이 반드시 검증되어야 하는 영역, 그리고 AI를 전혀 사용해서는 안 되는 영역을 결정합니다.

프로그램 계층은 프로덕션 압박이 발생하기 전에 이러한 기준선을 설정합니다. 또한 문제가 발생했을 때 아직 수정할 여지가 있는 단계에서 검토 지점을 마련합니다. 이를 통해 진실의 진실 공급원이 실제 프로덕션 요구 사항과 일치하도록 유지됩니다. 이렇게 하면 파이프라인 구조 때문에 우연히 결정된 것이 아닌, 누군가의 의사결정에 의해 정해진 것이 됩니다.

또한 프로그램 계층은 조직 전체에 걸쳐 멘탈 모델 형성을 주도하여, 인접 역할에 대한 이해가 우연히 특정 개인에게만 의존하지 않도록 합니다. 이 모든 과정은 AI에 의한 의사결정을 숨겨진 상태로 두지 않고, 조직이 명확하게 인지할 수 있도록 만듭니다.

AI 도입은 파이프라인에 맞춰 이루어져야 한다

AI 도입은 전부 아니면 전무의 문제가 아닙니다. 프로젝트별, 콘텐츠 유형별, 파이프라인의 각 단계별로 결정할 수 있는 문제이며, 업무가 감당할 수 있는 수준에 맞춰 적절한 수준의 AI를 적용해야 합니다.

이를 성공적으로 수행하는 팀은 AI가 그 일을 할 수 있는지만 묻지 않습니다. 그들은 AI를 신뢰할 수 있는지 역시 끊임없이 질문합니다.

Side가 구축한 시스템도 바로 이러한 방식으로 운영됩니다. Side는 현지화, LQA, 그리고 현지화된 오디오 전반에 걸쳐 전체 파이프라인에 대한 프로그램 수준 및 프로덕션 수준의 관리를 제공합니다. 이를 통해 AI 관련 의사 결정이 항상 가시적으로 유지되고, 결과물 전달에 따른 위험도 출시 시점까지 통제 가능한 범위 안에 머무를 수 있도록 지원합니다.

이를 제대로 수행한다면 AI는 애초에 기대했던 역할, 즉 위험까지 함께 확장하는 것이 아니라, 통제된 방식으로 확장을 가능하게 만드는 것이 가능해집니다.

신뢰할 수 있는 AI 현지화 프로그램과 이를 운영할 팀을 찾고 계신가요? 함께 논의해 보세요.