도핑 개념의 확대를 통한 e스포츠 대회에서의 AI 도핑 규제 방안 검토

김민재; 홍선기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민재 (동국대학교 일반대학원 법과) 홍선기 (동국대학교)

저널정보: 중앙대학교 법학연구소 문화미디어엔터테인먼트법센터 문화미디어엔터테인먼트법 문화미디어엔터테인먼트법 제18권 제1호

발행연도: 2024.6

수록면: 101 - 122 (22page)

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현재 게임 산업에서 AI는 게임의 개발 단계부터 플레이 단계까지 다방면으로 활용되고 있다. 리그 오브 레전드, 스타크래프트2와 같은 실시간 온라인 대전 게임에서는 모두 AI와의 대전 기능을 제공하고 있으며, 게임사에서도 AI의 플레이 방식을 인간의 플레이와 유사하게 만들기 위한 지속적인 업데이트가 진행 중이다. 심지어 강화학습을 기반으로 만들어진 ‘생성형 AI’는 기존 AI의 게임 플레이 방식을 크게 변화시키고 있다. 게임 제작사에서 사전에 코딩한 데이터만을 토대로 게임을 하는 정적 AI가 아닌, 실제 이용자의 플레이를 기반으로 생성된 AI 캐릭터가 스스로 강화학습 알고리즘을 거쳐 그의 게임 플레이와 매우 유사하고, 유사도가 점점 높아지는 진화된 동적 AI가 등장한 것이다. 다만, AI의 발전은 e스포츠 산업에 명과 암을 모두 초래할 것으로 보인다. 생성형 AI가 발전하면서 이용자가 자신보다 게임 실력이 뛰어난 특정인의 플레이 방식을 AI에 학습시키고, 그 AI가 이용자의 플레이를 도와주거나 대체하는 AI 도핑의 가능성이 대두되고 있기 때문이다. 본 논문에서 주장하고자 하는 AI 도핑은 다양한 사람들의 플레이를 학습한 AI를 공식 대회에서 사용하는 것을 말한다. 프로게이머나 상위 랭커들은 공식 대회뿐만 아니라 소속 팀원 간의 내부 연습, ‘스크림’이라고 불리는 팀 간 연습, 최근에는 개인 방송을 통해서까지 하루에도 수십~수백 판의 게임을 플레이하는데, 방대하고 다양한 표본을 바탕으로 학습한 고성능의 AI를 공식 대회 중에 사용한다면 이는 ‘자신의 신체적 역량 이외에 경기력의 추가적인 향상을 도모하는 모든 수단’이라는 도핑 행위의 정의에 부합하는 행동이고, e스포츠의 무결성을 해쳐 e스포츠 대회의 무결성을 해칠 우려가 있을 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 위와 같은 AI 도핑을 규제하기 위해 이미 국민체육진흥법과 문화체육관광부장관 고시에서 제재하고 있는 도핑 행위에 대한 정의를 확대하는 방식을 검토하여 공식 대회에서 경기 중에 AI를 사용하는 ‘AI 도핑’을 규제하고, e스포츠 대회의 공정성과 무결성을 보전하여 e스포츠 대회에서 등장할 수 있는 도덕적 해이를 방지하는 방안을 마련하고자 한다.

Currently, in the game industry, AI is used in a variety of ways from the development stage of the game to the play stage. Real-time online battle games such as League of Legends and Starcraft 2 all provide the function of fighting AI, and game companies are also continuously updating AI to make it similar to human play. Even Generative AI, created based on reinforcement learning, is changing the way existing AI plays games significantly. Instead of static AI that plays games based solely on data coded in advance by game producers, an AI character created based on the play of a real user has emerged that is very similar to his game play through a reinforcement learning algorithm by itself, and the similarity is increasing. However, the development of AI is expected to cause both light and cancer in the e-sports industry. This is because with the development of Generative AI, the possibility of AI doping, in which users learn the play method of a specific person who has better game skills than them, and the AI helps or replaces the user's play, is emerging. AI doping, which we want to argue in this paper, refers to the use of AI that has learned the play of various people in official competitions. Professional gamers and top rankers play dozens to hundreds of games a day, not only in official competitions, but also in internal practice between their team members, practice between teams called "cream," and more recently through personal broadcasts. If high-performance AI learned based on vast and diverse samples is used during the official competition, it is considered to be an act that meets the definition of doping behavior that is "any means to further improve performance other than one's own physical capabilities," and there is a concern that it harms the integrity of e-sports and harms the integrity of e-sports competitions. Therefore, in this study, to regulate AI doping as described above, the National Sports Promotion Act and the Minister of Culture, Sports, and Tourism's notice will expand the definition of doping behavior, which is already sanctioned by the Ministry of Culture, Sports, and Tourism.

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