1. AI 모델의 잠재적 사용

프로 리그 오브 레전드(LoL) 팀들, 특히 상위권 팀들은 이미 AI 모델을 활용하고 있을 가능성이 높다. 경쟁이 치열한 e스포츠 환경에서 모든 가능한 이점을 활용하려는 노력은 당연한 일이다. AI 모델은 데이터 분석, 전략 수립, 그리고 특히 픽/밴 단계에서 중요한 역할을 할 수 있다.

2. AI 사용의 윤리성과 규정

현재 LoL 프로 리그에서 AI 모델 사용에 대한 명확한 규정은 없는 것으로 보인다. 이는 팀들이 외부에 있는 코치나 분석가로부터 실시간으로 AI 기반 정보를 받아 픽/밴 과정에 활용할 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 이는 윤리적 문제를 제기할 수 있다. 게임의 공정성과 선수들의 실력 발휘 기회 등을 고려할 때, 향후 이에 대한 규정이 만들어질 가능성이 있다.

3. AI 모델의 이점

AI 모델은 최근 경기 데이터와 선수들의 픽/밴 히스토리를 학습하여 매우 유용한 인사이트를 제공할 수 있다. 이는 픽/밴 단계에서 중요한 레퍼런스로 활용될 수 있으며, 인간의 실수를 줄이고 더 최적화된 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있다. 특히 시간 압박이 큰 상황에서 AI의 신속한 데이터 처리 및 분석 능력은 큰 장점이 될 수 있다.

4. 가능한 AI 모델 스펙

아래는 LoL 픽/밴 예측을 위한 AI 모델의 예시 스펙이다:

* 모델 아키텍처: Transformer
* 입력 데이터: 최근 1년간의 프로 경기 데이터 (팀/선수 정보, 밴/픽 순서, KDA 등), 스크림 경기 데이터,
  경기내 오브젝트 획득 데이터
* 임베딩: 챔피언(512차원), 선수(256차원), 팀(128차원), 포지션(64차원)
* 모델 구조: 6 인코더 레이어, 6 디코더 레이어, 은닉층 크기 1024, 16개의 어텐션 헤드
* 훈련: AdamW 옵티마이저, 학습률 5e-5, 배치 크기 32, 100 에폭
* 하드웨어: 훈련에 4 x NVIDIA A100 GPU, 추론에 NVIDIA T4 GPU
* 모델 크기: 약 500MB - 1GB
* 훈련 시간: 초기 48-72시간, 주간 미세조정 4-6시간
* 추론 시간: 단계당 50-100ms

5. AI 모델 사용 현황과 비즈니스 가능성

실제로 어떤 팀들이 AI 모델을 운영하고 있는지는 확실치 않다. 대부분의 팀들은 이러한 기술 사용을 공개하지 않을 것이기 때문이다. 그러나 Top 티어의 팀들, 특히 기술 투자에 적극적인 팀들(예: T1, G2 등)이 이미 이러한 기술을 활용하고 있을 가능성이 높다.

이러한 AI 모델을 서비스로 제공하는 것은 분명 비즈니스 잠재력이 있다. 프로 팀뿐만 아니라 아마추어 팀, 스트리머, 심지어 일반 플레이어들도 이러한 서비스에 관심을 가질 수 있다.

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이러한 모델을 서비스로 만들면 돈이 될까요? 어떻게 생각하시나요?