NPC와 AI: 캐릭터를 설득력있게 만드는 것은 무엇입니까?

서면 대화는 작성자에게 통제권을 부여합니다

대화 트리는 신중하게 시기를 정한 선택, 수행 및 결과를 제공할 수 있습니다. 제한된 선택은 의도적일 수 있습니다. 작성자는 플레이어가 어떤 정보를 들어야 하는지, 캐릭터가 공개할 수 있는 내용을 알고 있습니다. 고정된 선은 기술적으로 단순한 세계의 증거가 아닙니다.

행동 시스템은 캐릭터가 어디로 가는지, 어떤 활동을 수행하는지, 근처 이벤트에 어떻게 반응하는지를 별도로 결정할 수 있습니다. 말하는 것과 행동하는 것은 시뮬레이션의 다른 부분입니다. 캐릭터가 설득력 있게 움직인다는 사실만으로는 대사가 어떻게 만들어졌는지 알 수 없습니다.

생성된 응답은 전체 게임이 아니라 입력을 변경합니다.

대화형 모델은 작성된 줄만 선택하는 대신 자유 형식 텍스트나 음성에 응답할 수 있습니다. 이는 상호작용을 예측하기 어렵게 만들 수 있습니다. 애플리케이션에는 여전히 문자 정의, 허용된 주제에 대한 경계, 세계 상태에 대한 연결 및 작업 규칙이 필요합니다.

고안된 약속은 유용한 예입니다. 캐릭터는 승인된 게임 작업이 발생하지 않은 경우에도 문을 열었다고 말할 수 있습니다. Fluent 텍스트는 세계 상태 자체를 수정하지 않습니다. 통합은 작업을 확인하고 실제 결과를 보고해야 합니다.

출처: Convai · 마인드뷰 캐릭터 레이어

메모리는 설계된 기능입니다.

대화 내역, 검색된 사실, 저장된 캐릭터 상태는 동일한 것이 아닙니다. 시스템은 이전 수정 내용을 잊어버리고 최근 메시지를 유지하거나 전체 교환이 아닌 세션 전반에 걸쳐 짧은 요약을 저장할 수 있습니다.

Inworld의 현재 메모리 문서에서는 지속성을 세션 전반에 걸친 애플리케이션 책임으로 설명합니다. 좋은 데모는 어떤 사실이 저장되었는지, 어떻게 수정 또는 삭제될 수 있는지, 새로운 세션 후에 어떤 일이 발생하는지 보여주어야 합니다. “모든 것을 기억한다”는 주장에는 훨씬 더 강력한 증거가 필요합니다.

출처: Inworld · 장기기억과 지속성

연구가 설명할 수 있는 것

2023년 생성 에이전트(Generative Agents) 논문에서는 관찰, 검색, 반영 및 계획을 결합한 25개 에이전트 샌드박스를 연구했습니다. 이는 아키텍처가 격리된 응답을 전체 에이전트로 취급하는 대신 메모리와 동작을 연결하기 때문에 유용합니다.

해당 연구 사례는 GTA VI에 대한 설명이 아닙니다. 공급업체의 캐릭터 데모나 연구 시뮬레이션에서는 Rockstar가 어떤 기술을 사용하는지 확인하지 않습니다. LLM, 특정 메모리 시스템 또는 GTA VI의 자율 에이전트 동작을 확인하지 않았습니다.

출처: Park et al. · 생성 에이전트, 2023 연구 논문 · Rockstar Games · Grand Theft Auto VI

캐릭터 시연을 위한 4가지 점검

• 대화: 놀라운 질문을 받았을 때 성격을 그대로 유지할 수 있나요?
• 기억: 수정된 사실이 새 세션 후에도 유지되며 사용자가 이를 제거할 수 있습니까?
• 세계 규칙: 캐릭터는 허용된 행동만 수행할 수 있으며 요청과 완료된 행동을 구별합니까?
• 신뢰성: 누락된 정보를 인정하고 눈에 보이는 동작이 인터페이스가 주장하는 것과 일치합니까?

그것에 대해 생각하는 데 사용할 수 있는 그림

역무원을 상상해 보세요. 서면 버전은 세 가지 목적지를 제공합니다. 대화 버전에서는 "해변의 조용한 곳"을 받아들입니다. 둘 다 여전히 실제 목적지 데이터와 예약 규칙이 필요합니다. 모델이 장소를 만들어낸다면, 세계 통합은 조용히 가짜 티켓을 생성하기보다는 이를 거부해야 합니다.

이것은 실제 모델 벤치마크나 GTA 게임플레이가 아닌 사설 일러스트레이션입니다. CheatCode의 기술 연속에서는 현재 캐릭터 도구와 특정 게임의 기능이라고 가정하지 않고 그 한계를 평가할 수 있는 재현 가능한 방법을 설명합니다.

다음엔 어디로 갈까