[논문리뷰] MeepleLM: A Virtual Playtester Simulating Diverse Subjective Experiences

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저자: Zizhen Li, Chuanhao Li, Yibin Wang, Yukang Feng, Jianwen Sun, Jiaxin Ai, Fanrui Zhang, Mingzhu Sun, Yifei Huang, Kaipeng Zhang

핵심 연구 목표

본 논문은 LLM이 보드게임 디자인에 대한 건설적인 비판을 제공하는 데 있어 나타나는 핵심적인 한계를 해결하고자 합니다. 특히, 정적 규칙에서 잠재된 게임플레이 역학을 추론하고 다양한 플레이어 그룹의 주관적인 경험 이질성을 모델링하여, 기존 시스템이 부족했던 사용자 경험 기반의 피드백을 자동화하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

연구팀은 1,727개 규칙서 와 150K개의 고품질 리뷰 데이터셋을 구축하고, 여기에 Mechanics-Dynamics-Aesthetics (MDA) 이론을 접목한 Chain-of-Thought (CoT) 추론을 사용하여 규칙과 플레이어 경험 간의 인과적 간극을 명시적으로 연결했습니다. 또한, 데이터 기반의 커뮤니티 클러스터링을 통해 5가지 플레이어 페르소나 를 도출하고, 이 페르소나별 추론 패턴을 내재화한 특수 모델 MeepleLM 을 Qwen3-8B 백본에 파인튜닝하여 주관적인 피드백을 시뮬레이션했습니다.

주요 결과

MeepleLM 은 최신 상용 모델인 GPT-5.1 및 Gemini3-Pro 를 커뮤니티 정렬 및 비판 품질 측면에서 크게 능가했습니다. 사용자 연구에서 유틸리티에 대해 70%의 선호도 를 달성했으며, 평균 절대 오차(MAE) 0.6576 및 Wasserstein 거리(WD) 0.2205 로 가장 낮은 오차를 보였습니다. 또한, 실제 플레이어 의견 회복률( Opinion Recovery Rate )은 69.77% 에 달했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

MeepleLM 은 일반적인 상호작용 시스템의 자동화된 가상 테스트를 위한 새로운 패러다임을 제시하며, 디자인 반복 주기를 가속화하고 개인화된 플레이어 선택을 촉진합니다. 이는 LLM이 단순한 사실적 정확성을 넘어 다양한 청중의 주관적 감성을 이해하고 시뮬레이션하는, 경험 인지형 인간-AI 협업으로 발전할 수 있음을 보여주는 중요한 단계입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.