1. 작품소개

“당신은 AI를 찾아낼 수 있습니까?” 갈 수록 발전하는 인공지능에 우리는 과연 사람 사이에 숨어있는 인공지능을 구별해낼 수 있을까요?
AI 기술을 악용한 범죄가 증가하고 있는 현실에서 우리는 이러한 문제점을 인식할 필요가 있습니다. 그래서 사람과 로봇을 분간하는 튜링테스트에서 영감을 얻은 게임을 제작하였습니다.

2. 게임규칙

5명이 매칭됩니다. 이 5명에는 적어도 하나의 인공지능이 혼재해있습니다. 플레이어들은 정해진 시간동안 대화를 나누머 서로의 정체를 파악하게 됩니다.
이후 투표시간동안 인공지능으로 추정되는 자를 선택하여 게임을 종료합니다. 가장 많이 정체를 맞춘 사람이 승리합니다.

3. 개발하면서 느낀점

3.1. 인공지능 부분

1. AI의 채팅 타이밍 연산

• 기능: 인공지능이 적절한 시점에 채팅을 입력하는 타이밍 계산

• 초기 계획: 프론트엔드에서 채팅 타이밍 연산 → 서버로 채팅 요청

• 문제점:

  • 클라이언트 측에서 인공지능 추측 가능

  • 여러 명의 동시 채팅 요청 처리 문제

• 해결 방안:

  • 호스트 유저 지정 방식 배제 (유저 이탈 시 스위칭 구현 복잡)

  • 서버에서 직접 연산하는 방향으로 변경

2. 인간같은 AI 만들기

• 문제점:

  • GPU 기반 LLM 사용 불가

  • 구현 방법론 부재

• 해결 방안:

  • 첫 번째 문제: 허깅페이스 로라 모델 활용하여 CPU 환경에서 동작

  • 두 번째 문제:

    • 복잡한 문제로 우선 "말투"만 구현

    • 한국 대형 커뮤니티 댓글 데이터 파싱

    • CPU 자원으로 파인튜닝 불가 → PEFT 기법 활용

    • 적은 수의 파라미터 학습으로 파인튜닝 유사 효과 달성

3.2. 기술스택 선정 부분 (백엔드 아키텍처 고민사항)

1. FastAPI 서빙 방식

• 고민점: FastAPI로 소켓 포함 모든 동작 구현 및 서빙의 적절성

• 결정: 시간 부족으로 우선 구현 후 문제점 측정하기로 결정

2. 채팅 데이터 보관 위치

• 요구사항: Supabase 사용

• 고려사항:

  • Supabase 중형급 환경과 RDBMS의 채팅 데이터 적재 적합성

  • 백엔드를 거쳐야 하는 프로젝트에서 서버리스 Supabase의 적합성

• 최종 선택: 종합적 고려 결과 MongoDB 선택

4. 발표 PPT