2021년 OpenAI는 텍스트 프롬프트에서 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 딥 러닝 모델인 DALL-E를 선보였다. 이것은 널리 알려진 최초의 상업용 생성 AI 도구였다. 그 이후로 미디어 및 기타 영역에서 생성 AI와 관련된 100가지 도구가 예술, 음악, 마케팅, 엔터테인먼트 등 모든 측면의 애플리케이션과 함께 출시되었다.
생성 AI가 무엇인지 궁금하시다면 아래에서 간단히 살펴보겠다.
전문화된 AI(인공지능) 도메인인 생성 AI는 고급 알고리즘을 사용하여 사실적인 텍스트, 오디오, 이미지 또는 비디오를 생성한다. 특히 생성 AI는 GAN(생성적 적대 신경망)이 도입된 2014년으로 거슬러 올라간다. GAN은 존재하지 않았던 인간의 생생한 이미지를 생성할 수 있었던 최초의 모델이었다. 그 후 VAE(변형 자동 인코더), Diffusion 모델 및 Transformers 모델은 생성 AI의 중추가 되었다.
생성 AI는 2022년 11월 OpenAI가 사람과 같은 텍스트를 생성하고 흥미로운 대화를 나눌 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)인 ChatGPT를 도입하면서 큰 주목을 받았다. 출시 5일 만에 ChatGPT의 사용자 수는 100만 명을 넘어섰다.
생성 AI 모델이 미디어 및 엔터테인먼트 산업을 어떻게 강화했는지 논의해 보겠다.
미디어 및 엔터테인먼트의 생성 AI – 4가지 주요 애플리케이션
2030년까지 AI는 1조 5천억 달러 규모의 시장이 될 것으로 예상되며 이러한 AI 영향의 최전선에 있는 미디어 및 엔터테인먼트를 포함한 모든 주요 산업에 영향을 미친다. 예를 들어 소셜 미디어의 AI만 해도 2031년까지 시장 규모가 120억 달러에 달할 것이다. 이제 점점 더 많은 소비자가 쿼리에 대한 즉각적인 응답을 얻기 위해 AI 기반 챗봇과 상호 작용하는 것을 선호한다. 그리고 마케팅 담당자는 광고 캠페인에서 AI를 활용하는 경향이 더 크다.
미디어에서 AI의 몇 가지 주요 응용 프로그램을 살펴보겠다.
1. AI 기반 콘텐츠 작성
창의적 글쓰기는 생성 AI의 가장 유명한 응용 프로그램이다. ChatGPT와 같은 LLM은 새로운 창의성의 길을 열어 작가의 장애물을 완전히 제거했다. 저널리스트, 각본가, 소셜 미디어 카피라이터, 블로그 작가 및 스토리텔러는 LLM을 사용하여 매력적인 콘텐츠를 즉시 만들 수 있다.
그러나 AI 기반 콘텐츠 생성은 Google과 같은 검색 엔진이 이러한 콘텐츠의 순위를 매길 것인지에 대한 논쟁을 불러일으켰다. Google은 최근 콘텐츠 생성 방식과 관계없이 전문성, 경험, 권위, 신뢰성에 따라 콘텐츠 순위를 매긴다는 입장을 밝혔다. 그러나 누군가가 AI를 사용하여 검색 결과를 조작할 계획이라면 작동하지 않을 것이다.
2. AI 기반 이미지 생성
Stable Diffusion, DALL-E 및 Midjourney와 같은 이미지 생성 모델은 자연어 프롬프트에서 고품질의 초현실적인 이미지를 생성할 수 있다. 미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 콘텐츠 제작자는 블로그, 기사, 소셜 미디어 게시물 및 광고에서 이러한 이미지를 사용할 수 있다. 이를 통해 제작 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 아티스트의 작업에 더 많은 창의성을 부여할 수 있다. 또한 이러한 이미지는 AI 기반 비디오 생성을 위한 입력 프롬프트로 사용할 수 있다.
3. AI 기반 영화 제작
최근 28 Squared Studios는 Moon Ventures와 협력하여 AI(ChatGPT)가 각본 및 감독을 맡은 단편 영화 "The Safe Zone"을 제작했다. ChatGPT는 각 캐릭터의 스크립트, 카메라 위치, 의상 및 표정을 제공했다. 안전 지대(Safe Zone)는 영화 제작에 AI를 처음으로 사용한 곳이다. 미래에는 AI로 완성된 영화가 생성되는 것을 기대할 수 있다.
이 영화의 제작자들은 생성 AI와 인간 간의 협업 가능성을 강조하기 위해 단편 영화를 제작했으며, 고품질 콘텐츠를 제작하기 위해 함께 작업할 수 있는 방법을 보여주었다고 말한다. 또한 이 단편 영화는 스토리텔링의 미래를 엿볼 수 있도록 하여 창의적인 영역 내에서 인간과 AI의 조화로운 공존에 대한 통찰력을 제공한다.
4. AI 기반 마케팅
AI는 마케팅 업계에서 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 검증하기 위해 대량의 마케팅 데이터를 분석할 수 있다. 2023년 조사에 따르면 마케팅 임원의 73%가 B2B 및 B2C 마케팅을 위해 생성 AI 도구를 사용하고 있다. 마케팅 담당자가 피드백에서 고객 행동과 패턴을 식별하고 매력적이고 매력적인 텍스트, 이미지 또는 비디오 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 될 수 있다.
생성 AI 비디오그래피 - 새로운 시대
비디오 촬영 분야에 혁명을 일으키고 있는 많은 생성 AI 모델과 도구가 최근 출시되었다. 몇 가지 눈에 띄는 도구는 다음과 같다:
1. Runway Research는 텍스트, 이미지 또는 비디오 클립에서 새로운 비디오를 만들 수 있는 "Gen-2"라는 모델을 만들었다.
2. 2023년 3월 Google Research는 예루살렘 히브리 대학교와 공동으로 크리에이터가 동영상 편집 및 텍스트 기반 모션 수행에 사용할 수 있는 확산 기반 모델인 Dreamix를 발표했다.
3. GPU(Graphic Processing Units)를 제조 및 설계하는 미국 기술 회사인 Nvidia는 텍스트-비디오 모델을 소개했다. 이 모델은 잠재 확산 모델을 사용하여 고품질 비디오를 만든다.
4. 아티스트들은 뮤직 비디오를 만들기 위해 이러한 AI 비디오그래피 도구의 조합을 사용하고 있다.
제작자는 생성 AI의 비디오 제작 기능을 활용하여 시각적 미학을 조정하여 시청자를 위한 몰입형 경험을 만들 수 있다.
생성 AI 수용: 한 번에 한 단계씩
생성 AI가 생성한 출력, 특히 이미지와 비디오는 완벽하지 않다. 예를 들어 DALL-E와 Stable Diffusion은 때때로 얼굴이 흐려지고 손가락이 없어진다. 따라서 최종 콘텐츠를 수정하고 생성하려면 사람의 입력이 필요하다. 생성 AI 도구에는 몇 가지 제한 사항이 있지만 이러한 AI 시스템이 발전하는 속도는 놀랍다.
예를 들어 코카콜라는 AI가 매력적인 광고를 만드는 방법에 대한 새로운 벤치마크를 설정했다. 최신 광고는 AI(Stable Diffusion), 필름 및 3D를 사용하여 몰입형 경험을 만든다.
미디어의 생성 AI에 대해 걱정해야 할까? – 리스크
효율성, 개인화, 확장성과 같은 생성 AI의 막대한 이점에도 불구하고 이와 관련된 잠재적인 위험과 단점도 있다. 이것들은 다음과 같다:
1. 일자리 이동
골드만 삭스에 따르면 2025년에는 3억 개의 일자리가 AI로 대체될 것이라고 한다. AI는 이전에 인간의 전유물로 여겨졌던 창의성과 화이트칼라 일자리에 대한 능력을 보여주었다. 확인하지 않으면 AI 시스템이 심각한 경제 침체를 초래할 수 있다.
2. 가짜 콘텐츠
2018년 영화 제작자 Jordan Peele와 BuzzFeed는 버락 오바마 전 미국 대통령의 매우 사실적인 딥페이크를 공개했다. 이 비디오는 AI의 잠재적인 오용에 대한 인식을 높이는 것을 목표로 했다. 그것은 누군가의 얼굴과 목소리를 사용하여 거짓 이야기와 허위 정보를 퍼뜨리는 것이 얼마나 쉬운 일인지를 강조했다.
최근 2023년 3월, 경찰에 구속된 트럼프 전 대통령의 AI 생성 이미지가 입소문을 탔다. 제작자 Eliot Hughes는 이미지가 MidJourney V5를 사용하여 생성되었음을 확인했다.
따라서 미디어에서 AI를 사용하면 확인 및 규제하기 어려운 가짜 콘텐츠가 대량으로 유입될 수 있다.
3. 지적 재산권 및 저작권
AI로 생성된 콘텐츠의 소유권과 권리를 결정하는 것은 명확한 법률 없이는 어렵다. 예를 들어, 저작권 문제로 인해 Getty Images는 AI로 생성된 콘텐츠가 플랫폼에 업로드되는 것을 금지했다. 게다가 Getty Images는 Stability AI Inc.가 허가나 보상 없이 데이터베이스에서 1,200만 개의 이미지를 사용했다고 주장하며 소송을 제기했다.
앞으로 어떻게 될까?
생성 AI는 의심할 여지없이 획기적이다. 많은 산업, 특히 미디어의 크리에이티브가 창의성과 생산성을 향상하도록 돕고 있다. 생성 AI의 미래는 흥미롭지만 걱정스럽기도 하다.
2023년 3월 일론 머스크와 32,000명의 다른 기술 리더 및 AI 개발자는 6개월 동안 GPT-4보다 강력한 AI 모델 생산을 중단하기 위한 탄원서에 서명했다. 아이디어는 정부와 정책 입안자가 혁신을 저해하지 않으면서 AI 위험을 완화할 수 있는 강력한 AI 거버넌스 프레임워크를 구축할 수 있도록 충분한 시간을 제공하는 것이다.
