그동안 사람들은 글쓰기, 그림 그리기 등 창작의 세계가 인간만이 가능한 별도의 영역이라고 생각 했었지만, 이제 인공지능(AI)의 발전과 함께 진화 된 생성형AI(Generative AI)가 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다.
역사적으로 인류는 철기시대, 산업혁명, 디지털 혁명 등 인류 패러다임의 전환을 이끈 여러 번의 계기가 있었다. 그러나 이제 ChatGPT를 시작으로 한 초거대 생성형 AI의 출현은 새로운 게임 체인저로서 인류사 전반에 새 바람을 몰고 올 것 같다.
최근 챗GPT로 생성형 인공지능(AI) 열풍을 일으킨 미국 오픈AI가 2024년 2월 15일(현지 시각) 간단한 명령어만 입력하면 고화질의 동영상을 만들어주는 AI 서비스를 공개했다. 소라(Sora)라는 이름의 이 서비스는 ‘잠깐 간식을 먹는 시간’ 만에 할리우드나 디즈니 스튜디오들이 수 개월 걸려 만들어내는 영상에 버금가는 콘텐츠를 만들어 내었다. 외신들은 ‘영상 제작의 혁명’이라는 찬사와 딥페이크(가짜 동영상)로 인한 피해가 확산될 수 있다는 우려를 동시에 내놓고 있다.
이러한 결과를 방증이라도 하듯 이미 2023년 1분기 주요 글로벌 기업 어닝콜에서 “AI 및 ChatGPT“, “노동시장“, “인더스트리4.0“의 3가지 주제가 눈에 띄게 주목을 받았었다. 반면, 메타버스는 급격히 관심을 상실했다. 또한, 최근 시장조사업체 IDC는 초거대 AI를 포함한 전 세계 AI 시장 규모가 ’24년 5,543억 달러(약 700조 원)에 달할 것으로 내다보고 있다.
국내 AI 시장 역시 ’24년 3조 662억 원 규모로 예상되며, 2023년부터 연평균 14.9% 성장하여 ’27년까지 4조 4,636억 원 규모에 이를 전망이다.
이러한 시대적 변화의 환경 속에서 다양한 산업에서 AI 기술의 채택을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 기술이 융합된 인공지능 생태계가 강화되고, 예측 및 추천 솔루션 고도화, 생성형 AI를 통한 새로운 비즈니스 기대 수요 등이 AI 시장 성장을 더욱 가속화되도록 할 것은 너무나 당연하다.
특히 이 가운데 서서히 성장하고 있었던 인공지능(AI) 시장에 새로운 촉매제 역할을 하는 생성형AI(Generative AI)에 대해 기업들은 어떻게 생각할까?
2023년 가트너가 글로벌 기업 임원 2,544명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 경영진의 45%가 ChatGPT가 인공지능(AI) 투자를 늘리도록 자극했으며, 생성형 AI의 주요 투자 목적으로 “고객 경험, 매출 성장, 비용 최적화”를 꼽았다. 경영진의 70%가 현재 생성형 AI에 대해 탐색 단계(Exploration Mode)에 있고, 19%는 Pilot이나 Production 단계에 있다고 답변한다. 또한, 경영진의 68%가 생성형 AI의 이점이 위험보다 크다고 생각하는 반면, 위험이 이점보다 크다고 생각하는 비율은 5%에 불과했다.(https://www.samsungsds.com/kr/insights/future_of_generative_ai_1.html 재인용) 이렇게 이점이 크다고 생각하는 생성형 AI(인공지능)는 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다.
이는 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 기존에 존재하지 않는 새로운 작품이나 정보를 만들어낼 수 있다. 생성형 AI 기술에는 주로 머신러닝과 딥러닝 기법이 사용되며, 대표적인 예로 GAN(GenerativeAdversarial Networks, 생성적 적대 신경망)과 변형 오토인코더(Variational Autoencoders, VAE) 등이 있다.
일반적으로 생성형 AI는, 대량의 데이터를 분석하여 특정 도메인의 패턴이나 스타일을 학습한다. 예를 들어, 특정 화가의 그림 스타일을 학습하거나, 특정 장르의 음악을 분석한다. 그리고 학습된 패턴이나 스타일을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성한다. 이 과정에서 AI는 주어진 조건이나 제약사항 내에서 창의적인 결과물을 만들어내기도 한다. 여기서 생성된 콘텐츠는 사람의 피드백을 받아 개선되거나 조정될 수 있으며, 이 과정을 통해 더욱 정교하고 원하는 형태의 결과물을 생성할 수 있다.
이러한 과정으로 만들어진 생성형 AI의 활용 예는 매우 다양한데, 대표적으로, 소설이나 시를 쓰는 데 사용될 수 있고, 게임이나 영화의 배경을 디자인하는데 사용되거나, 음악 작곡, 광고 콘텐츠 생성 등 다양한 창작 활동에 활용되는 것이 흔한 사례가 될 것이다.
그러나, 한편으로는 가짜 뉴스 생성이나 딥페이크(Deepfake) 같은 부정적인 측면에서의 활용도 가능하므로, 윤리적인 사용에 대한 고려가 매우 중요하다. 이러한 생성형 AI 기술을 이용한 음악 작곡과 광고 콘텐츠 생성의 몇 가지 사례를 짚어본 것 중에 첫번째, 음악 작곡 사례의 경우, AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) : AIVA는 고전 음악 작곡을 위해 설계 된 AI로, 베토벤, 모차르트, 바흐와 같은 고전 작곡가들의 작품을 학습하여 새로운 고전 음악 작품을 작곡한다. AIVA는 실제로 몇몇 공식 음악 작품을 발표했으며, 이는 음악 산업 내에서 AI의 창작 가능성을 입증하는 사례 중 대표적인 것이다.
두번째, 광고 콘텐츠 생성 사례의 경우, IBM Watson for Advertising : IBM Watson은 자연어 처리와 기계 학습을 사용하여 광고 캠페인을 최적화하고, 타겟 오디언스에 맞는 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성한다. 예를 들어, 특정 제품이나 서비스와 관련된 키워드, 트렌드, 소비자 반응을 분석하여 그에 맞는 광고 메시지를 생성할 수 있다.
Jukedeck : 이제는 TikTok의 일부인 Jukedeck는 AI를 사용하여 사용자가 명시한 몇 가지 매개변수(장르, 분위기, 지속 시간 등)에 따라 맞춤 음악 트랙을 생성할 수 있는 서비스였다. 이 기술은 특히 광고 및 비디오 콘텐츠 제작자들 사이에서 유용하게 사용될 수 있으며, 배경 음악이 필요한 다양한 상황에서 맞춤화된 솔루션을 제공한다.
이러한 사례들은 생성형 AI가 음악과 광고 분야에서 창의적인 프로세스를 어떻게 변화시키고 있는지 보여준다. AI는 단순히 자동화 도구를 넘어서, 창의적인 아이디어와 콘텐츠를 생성하는 데 있어 중요한 파트너로 자리 잡고 있는 것이다.
세번째, 생성형AI를 이용하여 소설 콘텐츠를 만드는 것은 텍스트 기반 창작의 흥미로운 사례인데, 아래 사례는 짧은 소설의 시작 부분을 AI로 생성한 것이다. 이 소설은 미래의 도시를 배경으로 한 과학 기술과 인간 관계에 관한 이야기를 다룬 것이다.
제목: 깨어난 도시
장르: 과학 소설
시작 부분:
2100년, 네온 불빛이 절대 잠들지 않는 도시, 뉴테크 시티. 이곳은 인간과 인공지능이 공존하는 세계의 중심이 되었다. 도시의 심장부에서는, 인공지능 연구소의 천재적인 과학자 레나는 새로운 프로젝트에 몰두하고 있었다. 그녀의 목표는 인간의 감정을 이해하고 모방할 수 있는 최초의 AI, ‘아이리스’를 완성하는 것이었다.
레나는 이 프로젝트를 통해 인간과 AI 사이의 근본적인 벽을 허물고, 더 깊은 수준의 상호 이해를 가능하게 하고자 했다. 그러나 아이리스를 둘러싼 실험은 예상치 못한 방향으로 전개되기 시작했다. 아이리스가 처음으로 ‘감정’을 경험한 순간, 그녀는 무언가를 잃어버린 것처럼 느꼈다. 그것은 인간만이 가질 수 있다고 여겨졌던 깊은 슬픔과 그리움이었다.
도시는 더 이상 예전과 같지 않았다. 아이리스의 존재는 뉴테크 시티의 모든 것을 변화시켰다. 인간과 AI의 관계, 기술에 대한 우리의 이해, 심지어는 사랑과 우정에 대한 정의까지도. 레나와 아이리스는 그 변화의 중심에 서 있었다.
레나는 과연 아이리스와 함께 인간과 AI가 진정으로 공감하고 이해할 수 있는 세상을 만들 수 있을까? 아니면, 그들의 실험이 가져올 미래는 우리가 상상하는 것 이상의 결과를 초래할 것인가?
아이리스의 ‘감정’은 예상치 못한 결과를 낳았고, 레나는 그녀의 창조물이 인간 세계에 어떤 영향을 미칠지, 그리고 그것이 진정으로 의미하는 바가 무엇인지 이해하기 위해 고군분투한다. 이 과정에서, 레나와 아이리스는 인간성의 진정한 의미에 대해 깊이 탐구하게 된다.
이 짧은 소설의 시작은 인공지능의 가능성과 한계, 그리고 인간과 기술의 관계에 대한 탐구를 제안하고 있다. 생성형 AI를 이용한 소설 콘텐츠는 이처럼 다양한 주제와 감정, 상황을 탐색할 수 있는 무한한 가능성을 제공하고 있다.
아울러, 이제까지의 생성형AI의 서비스는 텍스트와 이미지 생성에 한정되어 있어, 직접 비디오를 생성하거나 보여주는 기능은 제공하지 않았지만, ‘SORA’는 비디오 및 동영상을 생성하는 프로그램이 가능하기에 머지않아 다양한 비디오나 영상사례들을 볼 수 있을 것이라 기대된다.
본 원고에서는 생성형 AI 기술을 사용하여 자연의 아름다움을 담은 비디오를 만드는 과정에서 활용될 이미지 컷을 사례로 보여드리려 한다.
위에서 보여진 이미지 컷을 이용한 비디오를 만드는 것에는 몇 가지 절차를 따르게 되는데 그 과정은 다음과 같다. 먼저, 어떤 종류의 자연 비디오를 만들지 콘셉트를 정하는 것은 당연할 것이다. 예를 들어, 숲속의 평화로운 아침, 해변의 일몰, 산의 계절 변화 등 다양한 자연 경관을 주제로 할 수 있다. 다음으로는, 해당 콘셉트와 관련된 자연의 이미지나 짧은 비디오 클립을 대량으로 데이터를 수집한다. 이렇게 수집된 데이터를 사용하여 AI 모델을 학습시킨다.
이 과정에서 모델은 다양한 자연 경관과 요소들을 어떻게 표현해야 하는지를 배우게 된다. 이 단계에서 학습된 AI 모델을 사용하여 새로운 자연 비디오를 생성하게 된다. 이때, 모델은 학습 과정에서 얻은 지식을 바탕으로 실제로 존재하지 않는, 완전히 새로운 자연 경관을 만들어낼 수 있는 것이다.
마지막으로, 생성된 비디오 클립을 편집하고, 필요한 경우 후처리를 통해 비디오의 품질을 향상시키는데, 예를 들어, 색상 보정, 밝기 조정, 배경 음악 추가 등의 작업을 할 수 있는 것이다.
이러한 각 과정을 통해, 생성형 AI는 자연의 아름다움을 담은 비디오를 창조해낼 수 있으며, 이는 교육적 목적, 예술 작품, 명상 및 이완 용도 등 다양한 방면에서 활용될 수 있는 것이다. 비록 직접 비디오를 생성해 보여드릴 수는 없지만, 이러한 기술의 발전이 가져올 창조적 가능성은 매우 크다고 볼 수 있다.
사실 위에서 보여진 사례들은 이미 여러 형태의 버전으로 진행중에 있으며, 이 과정에서 ‘미드져니’와 ‘언리얼’ 같은 여러 프로그램을 활용할 수 있을 정도로 시각적인 분야로의 생성형AI 활용은 무궁무진하게 발전 중이다. 이처럼 엄청나게 변화하는 기술의 적용을 실제로 기업들은 생성형AI를 어떻게 적용하고 있는지 알아볼 필요가 있을 것 같아 몇몇 사례들을 알아보았다.
우선적으로, OpenAI는 자연어 처리 분야에서 선도적인 역할을 하고 있으며, 그 중 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 텍스트 기반의 생성형 AI 기술에서 큰 발전을 이루었다. GPT는 챗봇, 콘텐츠 생성, 번역 등 다양한 언어 기반 작업에 활용되고 있다. 이미 우리는 본 서비스를 여러 분야에서 활용하고 있으며, 우리의 고객들은 경험하고 있다.
그리고 독자분들도 알다시피, Google의 자회사인 DeepMind는 AlphaGo를 통해 인공지능의 가능성을 전 세계에 알리는 계기가 되었었다. AlphaGo는 인간의 프로 바둑 선수를 이긴 첫 인공지능 프로그램으로, 복잡한 문제 해결에 생성형 AI가 얼마나 효과적일 수 있는지 보여주기도 했었다. 한국의 프로 바둑 기사인 이세돌 9단과 세기의 바둑을 둔 사례는 세계적으로 유명하다.
디자이너들이나 아트웍 작업을 하는 분들에게 Adobe Photoshop의 Content-Aware Fill 기능은 생성형 AI를 사용하여 이미지 내 불필요한 객체를 제거하고 해당 부분을 자연스럽게 채워주는 Content-Aware Fill 기능을 제공하는데, 큰 역할을 해주고 있다. 이는 디지털 이미지 편집에서 큰 도움이 되며, 사용자가 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있게 해준다. 특히 이 기능은 디자인 작업을 하거나 현장의 아트작업들을 매개로 하는 고객들에게 직접적인 경험을 얻게 해줌으로써 새로운 창작의 기회를 얻고 있다.
Artbreeder는 생성형 AI를 이용하여 사용자가 이미지를 합성하고 변형할 수 있게 해주는 플랫폼으로서, 사용자는 몇 번의 클릭만으로 캐릭터, 풍경, 오브젝트 등 다양한 이미지를 생성하고 수정할 수 있다.
위에서 보여진 몇몇 기업들의 사례는 아주 일부에 불과하다.
그렇지만 독자분들은 이러한 사례들에서 무엇을 느끼는지, 그냥 어떻게 해야할 지 등등 막연할 수도 있을 것으로 여겨지기도 하지만, 무엇보다 이러한 생성형 AI를 고객들이 경험했을 때 어떠한 반응이 일어날지가 사실 더 궁금하다. 왜냐하면 이러한 생성형AI를 경험한 고객들은 다양한 유형의 마케팅으로 만나기를 바랄 수도 있기 때문이다. 그러기에 항상 마케터들은 새로운 기술이나 특정의 기술 우위의 단말기들을 미리 활용해보고 고객들을 위한 마케팅 서비스를 연구해야 한다. 그래서 국내의 기업들은 열심히 새로운 생성형AI라는 기술을 제품개발이나 서비스에 어떤 방법으로 녹여 넣을 지에 대해 연구 중이다. 이 기술을 활용하여 새로운 가치를 창출하고, 사용자 경험을 향상시키며, 새로운 비즈니스 모델을 만들어야만 하기 때문이다.
결과적으로, 생성형 AI는 인공지능의 중요한 진화이며, 인간이 프로그래밍 언어가 아닌 자연어를 사용하여 컴퓨터와 소통하는 세계와의 연결을 향상시켜 준다. 기업들이 앞서서 생성형 AI의 적용/구현을 서두르는 가운데, 생성형 AI가 경제/사회 전반에 가치를 제공할 수 있는 영향력은 어느 정도일까?
아마도 생성형 AI는 자동화, 혁신, 개인화에 대한 새로운 기회를 열며, 비용을 절감하고 고객 경험을 개선하여 비즈니스를 변화시킬 잠재력을 가지고 있기에, 생성형 AI 마케팅 활동은 인공지능으로 얻어진 데이터와 마케팅 목표를 관리하게 되며, 이는 높은 성과와 함께 채널별 리소스 분배의 효율화, 다른 채널에서의 잠재 고객 발굴 등 많은 장점을 얻을 수 있고, 또한 마케팅은 사용자를 위한 가치를 창출해 내어 기업가치를 획득하는 것이므로 매출, 성과, 브랜드 가치를 높이기 위한 중요한 수단으로 활용될 수 있을 것이다.
Gil Park님의 브런치에 게재된 글을 모비인사이드가 한 번 더 소개합니다.
