게임 AI/ML은 데이터, 추론 비용, 플레이 개선이 동시에 맞아야 도입한다
모델을 붙이는 결정은 기술 시연이 아니라 런타임 예산과 경험 개선을 증명하는 선택이다.
| 판단 축 | 도입 전 질문 | 통과 기준 |
|---|---|---|
| 문제 정의 | Behavior Tree, EQS, 규칙 기반으로도 충분한가 | 부족한 판단이 한 문장으로 드러난다 |
| 데이터 | 리플레이와 로그가 실제 상황을 대표하는가 | 학습/입력 데이터 편향을 설명할 수 있다 |
| 추론 비용 | Game Thread, Async, Server 중 어디서 돌리는가 | 플랫폼별 프레임 예산 안에 들어온다 |
| 플레이 경험 | 정확도보다 재미와 공정성이 개선되는가 | 플레이어가 체감하는 이득이 있다 |
머신러닝은 만능 버튼이 아니라 데이터와 비용을 감수할 때만 쓰는 선택지다.