생성형 AI가 인간의 예술과 비즈니스를 바꾸는 방법
리페이스(Reface) CEO는 포브스 기고를 통해 생성형 AI가 창작 생태계와 기업 비즈니스에 미치는 영향을 분석했다. 드림스튜디오가 한 달 만에 100만 사용자를 모으는 등 확산세가 가파른 가운데, 그는 저작권 논란 속에서도 기업이 고객을 직접 창작자로 만드는 AI 도입 전략을 세워야 한다고 조언했다.
얼마 전까지만 해도 '달에서 초현실적인 일론 머스크와 악수하는 스파이더맨' 같은 엉뚱한 문장을 입력하자마자 AI가 실사 수준의 정교한 이미지를 뽑아내는 일은 상상하기 어려웠습니다.
하지만 이 일은 현실이 되었습니다. 12월 19일, 우크라이나의 AI 스타트업 리페이스(Reface)의 최고경영자(CEO)는 포브스(Forbes) 비즈니스 카운슬 기고를 통해 생성형 AI가 인간의 예술 창작과 기업 비즈니스 전반을 어떻게 뒤흔들고 있는지 짚었습니다.
역대급 확산 속도와 갈라지는 창작 생태계
시각 콘텐츠를 생성하는 AI 툴의 확산세는 과거 그 어떤 기술보다 빠릅니다.
기고에서 제시된 비교 수치는 인상적입니다. GPT-3가 사용자 100만 명을 모으는 데 2년이 걸렸고, 코파일럿(Copilot)은 그보다 약 6개월 빨랐습니다. DALL-E는 2.5개월 만에 이 수치를 돌파했지만, 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 기반의 드림스튜디오(DreamStudio)는 출시 후 채 한 달도 되지 않아 100만 사용자를 넘어섰습니다.
사실 미디어 분야에서 머신러닝을 활용한 자동화 자체가 완전히 새로운 것은 아닙니다. 워싱턴 포스트의 헬리오그래프(Heliograf), 포브스의 버티(Bertie), 로이터의 링스 인사이트(Lynx Insights)처럼 주요 언론사들은 일찌감치 자동화 저널리즘을 도입해 콘텐츠 생산 속도를 높여왔습니다.
하지만 최근의 기술은 개인화와 표현력 면에서 차원이 다릅니다. 구글 리서치 팀이 선보인 드림부스(DreamBooth)는 특정 객체를 스테이블 디퓨전에 학습시켜 키워드와 시각적 패턴을 결합하고, 원하는 환경과 스타일에 맞게 개인화된 이미지를 생성해 줍니다.
소셜 미디어에서는 DALL-E Mini가 밈 제작기로 인기를 끌었고, 어도비(Adobe), 캔바(Canva), 피그마(Figma) 등 주요 디자인 소프트웨어 역시 생성형 기능을 품으며 게임 캐릭터 디자인이나 언리얼 엔진 기반 영상 제작에 활발히 쓰이고 있습니다.
물론 논란도 거셉니다. 제이슨 앨런(Jason Allen)이 미드저니(Midjourney)로 만든 작품으로 콜로라도 주립 박람회 미술전에서 1등을 차지해 논쟁을 부른 반면, 캘리포니아의 루이스 로젠버그(Louis Rosenberg) 박사는 사용자 데이터로 학습한 AI 예술에 '인간성 세금'을 부과해야 한다고 제안했습니다.
기업들의 대응도 엇갈립니다. 어도비가 생성형 AI에 우호적인 입장을 취하고 셔터스톡(Shutterstock)이 AI 생성 이미지 판매를 선언한 것과 달리, 게티이미지(Getty Images)는 법적 분쟁 가능성을 이유로 합성 콘텐츠 등록을 전면 금지했습니다.
이러한 격변 속에서 필자는 기업들이 제품에 AI를 도입할 때 핵심 전략으로 '고객을 창작자로 만들 것'을 주문합니다. AI로 진입 장벽을 낮춰 사용자가 직접 콘텐츠를 만들게 유도하면 참여도와 서비스 몰입감을 극대화할 수 있다는 설명입니다.
왜 중요한가
일반 사용자와 창작자에게 이번 흐름은 표현의 장벽이 무너졌음을 의미합니다. 과거 복잡한 디자인 툴이나 3D 그래픽을 수년간 다뤄야 구현할 수 있었던 작업이 간단한 프롬프트 몇 줄로 가능해졌습니다. 창작의 문턱은 극적으로 낮아졌지만, 단순 기술 숙련도만으로는 더 이상 차별점을 갖기 어려워졌으며 아이디어의 참신함과 디렉팅 능력이 핵심 경쟁력으로 떠올랐습니다.
기업 입장에서 가장 주목할 대목은 AI를 내부 비용 절감용 도구에만 가두지 말고 '사용자 인에이블러(Enabler)'로 활용하라는 조언입니다. 백오피스 업무 자동화를 넘어 제품 전면에 AI 생성 기능을 배치해 사용자가 직접 창작의 재미를 느끼게 만드는 것이 플랫폼 락인 효과를 높이는 영리한 방법입니다.
다만 우리가 보기에 가장 큰 뇌관은 여전히 저작권과 학습 데이터의 합법성 문제입니다. 셔터스톡의 적극적인 행보와 게티이미지의 보수적인 금지 조치가 공존하는 현실은 법적 기준이 아직 불확실하다는 점을 방증합니다. 화제성에만 기대어 무리하게 도구를 도입하기보다는, 권리 침해 소지를 면밀히 따지며 안정적인 비즈니스 모델을 설계하는 신중함이 필요합니다.
출처 (2)
- forbes.com(새 탭에서 열림)원문forbes.com
- forbes.com(새 탭에서 열림)보도forbes.com