[논문 리뷰] Friend, Collaborator, Student, Manager: How Design of an AI-Driven Game Level Editor Affects Creators

Matthew Guzdial, Nicholas Liao외 7명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 18.

Artificial Intelligence in Games참고 문헌 48인용 수 24

한 줄 요약

이 논문은 초보자 디자이너가 턴제 인터페이스를 통해 인공지능(AI) 에이전트와 함께 슈퍼 마리오 브라더스 스타일의 게임 레벨을 공동으로 제작할 수 있도록 돕는 AI 기반 게임 레벨 에디터 '모라이 메이커'를 제시한다. 연구 결과, 디자이너들은 AI를 친구, 동료, 학생, 또는 관리자로 다양한 역할로 인식하며, 그에 따라 설계 방식을 조정하고, 창의적 영감과 탐색을 위해 AI를 유용하게 인식하지만, 설명 가능성은 사용자 행동에 미치는 영향이 제한적이었다.

ABSTRACT

Machine learning advances have afforded an increase in algorithms capable of creating art, music, stories, games, and more. However, it is not yet well-understood how machine learning algorithms might best collaborate with people to support creative expression. To investigate how practicing designers perceive the role of AI in the creative process, we developed a game level design tool for Super Mario Bros.-style games with a built-in AI level designer. In this paper we discuss our design of the Morai Maker intelligent tool through two mixed-methods studies with a total of over one-hundred participants. Our findings are as follows: (1) level designers vary in their desired interactions with, and role of, the AI, (2) the AI prompted the level designers to alter their design practices, and (3) the level designers perceived the AI as having potential value in their design practice, varying based on their desired role for the AI.

연구 동기 및 목표

• 인간 게임 디자이너가 AI를 공동 창작자로 인식하고 상호작용하는 방식을 조사한다.
• AI 기반 도구의 설계가 사용자 행동과 창작 방식에 어떤 영향을 미치는지 이해한다.
• 인간-AI 공동 창작 설계에서 AI의 인식된 가치와 역할 기대를 분석한다.
• 게임 개발에서 창의적 협업을 지원하는 AI 도구의 설계 함의를 규명한다.

제안 방법

• 딥 러닝 기반 AI 에이전트를 활용한 절차적 레벨 생성 기능을 통합한 턴제 게임 레벨 에디터인 '모라이 메이커'를 개발하였다.
• 100명 이상의 실무 게임 디자이너를 대상으로 두 차례의 혼합 방법 연구를 수행하여 사용자-AI 상호작용을 평가하였다.
• qualitative 인터뷰와 행동 분석을 활용해 사용자가 AI에게 부여하는 역할을 친구, 동료, 학생, 또는 관리자로 분류하였다.
• 사용자 참여도나 도구 활용도 향상을 위해 인간-중심의 설명 시스템을 도입하여 설명 가능성 AI의 영향을 평가하였다.
• 협업 설계 세션 동안 사용자 설계 로그, 세션 후 반성, 행동 적응을 수집하고 분석하였다.
• 사용자 기대와 AI 역할 인식을 맵핑하여 상호작용 설계 및 창작 적응 패턴을 식별하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 게임 디자이너들은 공동 레벨 설계 과정에서 AI 에이전트를 어떻게 인식하고 역할을 부여하는가?
• RQ2 디자이너들은 AI 공동 창작자와 작업할 때 자신의 설계 방식을 어느 정도 적응하는가?
• RQ3 디자이너들은 AI 에이전트를 자신의 창작 워크플로우의 일부로 사용할 때 어떤 가치를 느끼는가?
• RQ4 설명 가능성 AI는 사용자 상호작용과 AI 공동 창작자에 대한 신뢰에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 디자이너들은 AI의 역할을 자신의 예술적 스타일과 상호작용 패턴에 따라 친구, 동료, 학생, 또는 관리자로 다양하게 설정하였다.
• 디자이너들은 행동적 적응을 보이며, AI가 생성한 콘텐츠와의 통합이나 반응을 더 잘 하기 위해 자신의 설계 전략을 수정하였다.
• AI는 창의적 영감의 원천으로 널리 인식되었으며, 특히 설계 정체나 새로운 아이디어를 찾을 때 유용하게 여겨졌다.
• 설명 가능성 AI를 도입한 노력에도 불구하고, 사용자들은 종종 AI 행동에 대해 자체적인 해석을 생성했으며, 이는 시스템 설명에 대한 의존도가 낮음을 시사했다.
• AI의 존재로 일부 사용자가 더 많은 실험을 하며 비표준적인 설계 선택을 탐색하게 되었으며, 참가자 6은 "이게 나를 더 이상 어색한 일을 하게 만든다"고 말했다.
• AI를 지배적 또는 전문가 파artner로 보는 사용자는 AI 제안에 맞춰 자신의 설계를 조정하는 경향이 있었으며, 참가자 8은 "[AI 추가 요소]를 합리적으로 만들고 싶다"고 밝혔다.