제너레이티브 AI와 콘텐츠 제작의 미래 (feet.DeepL)

지난 한 해 동안 제너레이티브 AI의 폭발적인 성장은 정말 경이로운 일이었습니다. ChatGPT의 공개 출시로 시작된(정말 1년 전인가요?) 이 기술은 이제 모든 곳에서 사용되고 있습니다. 이러한 흐름에 편승하여 Office부터 eBay에 이르기까지 모든 앱에서 생성 기능을 추가하고 있으며, 점점 더 많은 사람들이 일상과 업무에서 이 기능을 활용하고 있습니다.

특히 콘텐츠 크리에이터가 도구 세트에 강력한 기능을 추가한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 마케팅 대행사, 광고 크리에이티브, 언론사, 소셜 미디어 인플루언서들이 가장 열성적인 얼리 어답터들 중 하나입니다.

효율성을 개선하고 크리에이티브 작업의 수동적이고 반복적인 요소를 자동화할 수 있는 좋은 기회를 제공하지만, 동시에 상당한 과제를 안겨주기도 합니다. 저작권, 스팸 콘텐츠, 환각, 알고리즘 생성의 공식적 특성, 편향성 등의 문제는 모두 워크플로우에 알고리즘을 도입하려는 전문가들이 고려해야 할 사항입니다.

이러한 점을 염두에 두고 제너레이티브 AI가 이미 이 분야에 미치는 영향에 대한 개요와 기술이 더욱 강력해지고 사회가 AI 증강 세계에 적응함에 따라 우리가 기대할 수 있는 것에 대한 몇 가지 생각을 정리해 보았습니다.

> AI는 콘텐츠 제작에 어떻게 활용되나요?

제너레이티브 AI는 데이터를 연구하고 유사한 데이터를 만드는 방법을 알아내어 제작 방법을 학습합니다. 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 생성 모델로는 언어와 텍스트를 생성할 수 있는 ChatGPT를 구동하는 것과 같은 대규모 언어 모델과 이미지와 동영상을 생성하는 확산 모델이 있습니다. 기술 중심의 기업들은 이를 크리에이티브 프로세스에 빠르게 도입하고 있습니다. 예를 들어

• 넷플릭스는 제너레이티브 AI를 사용하여 더욱 매력적인 영화 예고편을 제작하고 있으며, 개별 회원의 관심을 끌 수 있는 개인화된 예고편을 제작하기 위해 노력하고 있습니다.

• 버즈피드는 개인별 관심사에 맞춘 퀴즈 등 개인화된 콘텐츠를 제작하는 데 이 기술을 활용하고 있습니다. 또한 준비된 재료에 따라 식사를 제안하는 제너레이티브 레시피 크리에이터도 만들었습니다.

• Google은 언론사가 뉴스 리포트 작성을 자동화할 수 있도록 설계된 서비스를 선보이고 있습니다. 뉴욕타임스, 가디언, BBC, 블룸버그, 로이터 등의 언론사가 제너레이티브 AI가 작성한 기사를 게재한 바 있습니다.

• 새로운 유형의 툴 메이커가 등장하고 있습니다. 배우나 스튜디오를 섭외할 필요 없이 텍스트로 동영상을 제작할 수 있는 Synthesia, 브랜드의 목소리에 맞춘 콘텐츠 작성과 AI 챗봇 제작을 자동화하는 Writesonic 등이 있습니다.

> 크리에이티브 워크플로 강화

일상적인 업무에 제너레이티브 AI를 어떻게 구축해야 할지 고민하는 크리에이티브라면,

첫 번째 규칙은 AI가 자신의 역량을 대체하는 것이 아니라 보강하는 것이라는 점을 기억해야 한다는 것입니다.

• 즉, 제너레이티브 AI 도구가 이와 같은 기사나 광고 대본을 작성하거나 전체 홍보 동영상을 생성하는 데는 완벽하게 사용할 수 있지만, 일반적으로 이를 사용하는 것이 가장 좋은 방법은 아닙니다.

• 가그는 "인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 보강하는 것이 목표입니다. 그리고 기본적으로 AI를 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 생산성을 향상시키고 함께 일하는 도구로 보는 것입니다."라고 말합니다.

• 아이디어 구상부터 기획, 스토리보드 작성, 초안 작성, 사실 확인, 시청자 배포에 이르기까지 크리에이티브 프로세스의 거의 모든 단계에서 제너레이티브 AI의 활용 사례를 찾을 수 있습니다.하지만 훌륭한 콘텐츠는 일반적으로 새로운 아이디어와 같은 새로운 것을 소개하고 청중과 정서적 유대감을 형성하는 두 가지 이유에서 효과를 발휘합니다.

> 콘텐츠 제작에 있어 제너레이티브 AI의 함정

밋밋하고 영감을 주지 못하는 콘텐츠의 위험성 외에도 고려해야 할 다른 문제들이 있습니다.

• 가장 중요한 것은 저작권과 관련된 문제인데, 이는 크게 두 가지로 나뉩니다.

  • AI가 생성한 콘텐츠의 소유자가 누구인지에 대한 판단이 아직 명확하지 않습니다. AI를 사용하여 콘텐츠를 만든 사람이 소유권자인가요? 아니면 콘텐츠를 생성한 도구의 제작자인가요? 아니면 애초에 AI를 학습시키는 데 사용된 원본 데이터의 소유자 또는 제작자일까요?

  • AI가 자신의 작품을 베꼈다고 주장하는 크리에이터로부터 소송을 당하지 않으려면 자신의 창작물에 대한 저작권을 집행할 수 있는지에 대한 문제가 있습니다. 이는 독점적인 자산과 자료를 만드는 데 AI를 사용하는 기업에게는 분명히 문제가 될 수 있습니다.

• 또한 현재로서는 인공지능이 잘못 판단하는 경향이 있다는 사실도 있습니다. 이를 환각이라고 하는데, 이는 종종 단순히 무언가를 만들어내는 것처럼 보이기 때문입니다. 사실과 다른 정보를 제공함으로써 바보처럼 보이기를 원하는 기업은 없습니다. 그리고 온라인에는 이미 충분히 많은 허위 정보가 존재하고 있으며, 인공지능이 더 많은 허위 정보를 만들어내도록 내버려두지 않아도 됩니다!

> 다음 단계는 어디일까요?

이미 큰 영향을 미치고 있지만, 제너레이티브 AI는 이제 막 시작 단계에 불과합니다. 가까운 미래에 우리는 훨씬 더 강력한 도구를 보게 될 것이며, 더 중요한 것은 작동이 훨씬 더 간단한 도구를 보게 될 것입니다.

• 밋밋한 콘텐츠, 감정적 공감의 부족, 사실의 부정확성 등 앞서 언급한 대부분의 문제들이 극복될 가능성이 매우 높습니다. 언어 모델이 더욱 강력하고 복잡해짐에 따라 영감을 주고 참여를 유도하는 콘텐츠를 제작하는 데 있어 인간과 동등한 수준의 생성 도구가 등장할 수도 있습니다.

• 이로 인해 인간을 속이기 위해 고안된 매우 사실적인 AI 창작물인 딥페이크 식별과 AI가 생성한 허위 정보의 확산을 완화하는 것과 같은 문제가 더욱 중요해질 것입니다.

• 하지만 이 기술에 대한 접근성이 높아져 더 다양한 사용자층이 이 기술을 활용할 수 있게 될 가능성도 높습니다. 그 결과 인간의 이야기와 경험에 기반한 더욱 풍부한 정보를 바탕으로 한 창작 도구와 창작물이 탄생할 것입니다.

• 개인적으로 저는 콘텐츠 제작 과정에는 항상 사람이 필요하다고 생각합니다. 결국 인간은 천성적으로 스토리텔러이자 크리에이터니까요. 하지만 제너레이티브 툴을 사용하여 창의력을 높이는 방법을 배우는 사람은 생각과 아이디어를 창의적으로 표현하는 새로운 방법을 개발할 때 그렇지 않은 사람보다 뚜렷한 이점을 갖게 될 것입니다.