바둑을 넘어 LoL에 도전장 – AI가 플레이하면 어떻게 될까?

AI가 바둑의 판을 바꾼 지 10년이 되어 간다.

이제 그 무대가 e스포츠, 특히 리그 오브 레전드(LoL)로 옮겨오고 있다.

머스크가 차세대 범용 AI ‘Grok 5’로 LoL 최강팀 T1에게 도전장을 던지며 논쟁의 문이 열렸다.

AI는 정말로 LoL을 인간처럼 플레이할 수 있을까?

그리고 실제 경기 환경에서는 어떤 일이 벌어질까?

1. AI는 이미 바둑을 정복했다. 다음은 LoL인가?

바둑에서 알파고는 ‘상태가 명확하고 턴 기반’이라는 구조 덕에 최적화된 학습 전략을 펼칠 수 있었다.

그러나 LoL은 완전히 다른 차원의 복잡성을 가진다.

이제 AI가 LoL까지 넘보는 이유는 기술이 진화했기 때문이다.

1). LoL은 복잡도가 차원이 다르다

LoL은 정보가 제한된 맵, 실시간 전투, 5인 협동 플레이, 160개 이상의 챔피언과 아이템 빌드 구조를 가진다.

바둑과 달리 게임 상태 전체를 완벽히 파악하는 것이 불가능하며, 전략과 전술이 초 단위로 바뀐다.

AI가 이 모든 변수를 처리해야 한다는 점에서 LoL은 기존 AI 연구보다 난이도가 압도적으로 높다.

2). 그럼에도 가능성이 언급되는 이유

Grok 5 같은 범용 AI 모델은 단순히 한 게임만 훈련하는 ‘특화형 모델’이 아니라, 여러 게임의 규칙을 읽고 이해하는 ‘멀티모달 AI’이다.

따라서 룰북, 전략 가이드, 게임 화면 분석을 기반으로 스스로 플레이 패턴을 학습할 가능성이 커지고 있다.

즉, 바둑처럼 완벽한 정보가 없어도 판단하는 구조가 점차 가능해진다는 뜻이다.

2. AI가 LoL을 플레이하면 기술적으로 어떤 일이 벌어질까?

AI가 LoL을 하는 과정은 크게 세 가지로 나뉜다.

- ① 화면을 보고 게임 상황을 ‘해석’하고

- ② 팀과 함께 전략을 세우며

- ③ 마우스와 키보드를 사람처럼 조작하는 것이다.

각 단계마다 중요한 기술적 과제가 존재한다.

1). 화면 기반 인식의 난제

머스크는 AI가 ‘모니터 화면만 보고 플레이한다’고 언급했다.

이는 내부 API로 정보를 읽는 기존 연구보다 훨씬 어렵다.

• 시야 제한 – 미니맵, 챔피언 위치, 스킬 쿨타임을 화면 해석으로만 파악
• 오브젝트 혼잡 – 미니언, 시야, 이펙트 등 시각적 노이즈 처리
• 프레임 단위 판단 – 실시간 변화 정보를 즉시 인지

이 단계만으로도 AI에게는 바둑과 비교할 수 없는 난이도가 주어진다.

2). 팀 기반 의사결정의 어려움

LoL은 1:1이 아닌 5:5 구조이다.

각 챔피언은 역할, 동선, 오브젝트 타이밍, 한타 포지셔닝 등 협동 전략이 필수다.

• 정글과 라인의 상호작용
• 미드-정글-서포트의 로밍 타이밍
• 팀원과의 정보 공유 구조
• 시야 장악을 위한 집단 움직임

AI가 단독 판단은 할 수 있어도 ‘협동’이라는 영역은 아직 인간에 비해 매우 미숙하다.

3). 인간과 동일한 조작 속도라면?

머스크는 Grok 5가 인간과 동일한 반응속도와 APM을 적용받을 것이라 했다.

이는 AI의 압도적 기계 속도를 제한한다는 의미다.

결국 AI는 사람이 사용하는 수준의 입력 속도에서 전략적 판단으로 승부해야 한다.

이는 과거 스타크래프트 AI가 APM 제한 시 성능이 크게 하락했던 사례와 동일하다.

3. 실제 경기에서는 어떤 일이 벌어질까?

AI와 T1 같은 프로팀이 맞붙는다면, 예상 가능한 시나리오는 세 가지로 정리된다.

1). 시나리오 A – AI가 전략적 약점 노출로 패배

AI는 화면 기반 정보 처리와 협동 의사결정이 안정화되기 전까지 라인전·교전에서 허점을 보일 가능성이 높다.

특히 페이커 같은 탑 티어 선수는 상대 실수를 집요하게 파고들기 때문에 AI는 초반부터 흔들릴 수 있다.

현실적으로는 인간팀의 승리가 유력하다는 관측이 많다.

2). 시나리오 B – 특정 조건에서는 AI가 우세

대규모 사전 학습과 시뮬레이션이 충분할 경우 AI는 특정 상황에서 인간보다 더 빠르게 패턴을 찾고 위험을 예측할 수 있다.

예 : 정글 동선 최적화, 리스크 최소화, 오브젝트 타이밍 계산

이 구간에서는 인간보다 안정적인 운영을 보여줄 가능성도 있다.

3). 시나리오 C – 장기적으로는 AI가 인간을 추월

과거 바둑도 ‘절대 인간을 못 이긴다’는 의견이 많았다.

그러나 데이터가 쌓이고 모델이 반복 학습하면 AI는 일정 시점에서 인간을 넘어선다.

LoL도 장기적으로는 이 경로를 밟을 가능성이 충분히 존재한다.

결론 - LoL에 도전한 AI, 게임의 판을 바꾸게 될까?

바둑에 이어 AI가 LoL까지 넘보는 것은 단순한 이벤트가 아니다.

이는 e스포츠가 ‘인간 전용 경기장’에서 ‘AI와 인간의 공존 무대’로 이동할 가능성을 보여주는 신호탄이다.

단기적으로는 인간 프로팀이 우세할 가능성이 높지만, 장기적으로는 AI가 전략·운영·데이터 기반 판단에서 우위를 점할 수 있다.

지금은 과도기다

AI가 LoL을 어떻게 이해하고 학습할지, 그리고 프로팀과의 첫 공식 대결이 성사될지에 따라 e스포츠 산업은 새로운 전환점을 맞이하게 될 것이다.

머스크의 제안은 단순한 도발이 아니다.

e스포츠의 미래가 시작되는 첫 움직임일지도 모른다.

그럼 끝