밸브(Valve)가 AI (인공지능) 기계학습을 이용해 게임 내에서 치트를 자동으로 탐지하는 방법을 제시하였다.
레딧(Reddit)과의 대화에서 밸브 관계자는 자사의 게임 카운터 스트라이크 글로벌 오펜시브(이하 CSGO)에 특정 치트를 자동 감지 기능을 도입하지 않는 것은 치트 사용자가 그 패턴의 약점을 파악하면 또 다시 보완해야 하는 문제가 생기기 때문인데 그 대신 치트 사용자와 게임 숙련자, 보통 게이머의 차이점을 분류할 수 있도록 훈련(지속적으로 재교육) 시킨 기계학습 기반 기능으로 대처할 수 있다고 하였다.
문제는 매일 CSGO에서 수백만 개 이상의 게임이 진행 되므로 플레이 데이터를 분석, 교육, 분류하는 과정이 하드웨어에 심각한 부담을 줄 수 있다는 점이다. 밸브 관계자는 모든 게이머의 관점에서 전체 게임 데이터를 분석 및 처리하기 위해 CPU 수천 개 기반의 데이터 센터가 요구 된다고 말했다.
밸브는 이미 기계학습 기반 치트 탐지 시스템의 초기 버전을 배포하였으며 블리자드의 오버워치에는 사례를 제출하고 있다. 앞으로 밸브는 관련 작업을 지속하고 시스템을 확장해 나갈 계획이다.
|
[영상] 24년 하드웨어 전문기자가 바라는 새정부의 소버린 AI 정책의 방향, 칩부터 모델링 산업융합까지 우리 것으로 
