인공지능과 머신러닝의 부상으로 미디어를 제작하고 소비하는 방식에 새로운 가능성이 열렸습니다. 새롭게 떠오르는 애플리케이션 중 하나는 자연어를 단서로 삼아 자동으로 동영상 콘텐츠를 생성하는 AI 텍스트 생성 동영상입니다.
최근 몇 년 동안 AI는 언어를 이해하고 사실적인 이미지를 생성하는 능력에서 비약적인 발전을 이루었습니다. 연구자들은 이제 이러한 기술을 결합하여 서면 설명을 기반으로 비디오 클립을 제작하기 시작했습니다. 예를 들어 Anthropic의 Constitutional AI 모델은 텍스트 단서를 기반으로 사물과 행동에 대한 간단한 10초짜리 동영상을 생성할 수 있습니다. 한편, D-ID와 딥케이크 같은 회사에서는 AI를 사용하여 가상의 인물의 초상화와 영상을 생성하고 있습니다.
2024년 OpenAi가 공개한 소라 텍스트 생성 동영상은 내부 테스트 단계에서 공개되었을 때 전 세계를 놀라게 했습니다!
기술이 발전하면서 AI 텍스트 비디오는 널리 사용되고 있습니다. 이를 통해 누구나 촬영 없이도 동영상 설명, 프레젠테이션, 스토리, 애니메이션 등을 쉽게 만들 수 있습니다. 저널리스트는 카메라 없이도 이벤트를 설명할 수 있습니다. 교육자는 서면 자료를 기반으로 커리큘럼 동영상을 자동으로 생성할 수 있습니다. 광고주는 문서에 요약된 광고를 만들 수 있습니다. 영화 제작자는 대본을 기반으로 ‘스토리 릴’을 개발하여 아이디어를 판매할 수 있습니다.
물론 AI 동영상 제작의 잠재력을 최대한 발휘하기까지는 많은 과제가 남아 있습니다. 해상도가 낮고 사물, 배경 및 상호 작용이 제한되어 있는 등 품질이 아직 상당히 낮습니다. 여러 캐릭터와 장면이 포함된 더 길고 복잡한 동영상을 제작하는 것은 현재 진행 중인 연구 분야입니다. 전문 영화와 동등한 수준의 사진 품질의 사실감을 구현하는 것은 매우 높은 기준입니다. AI가 잘못된 정보를 유포하지 않도록 하려면 AI 개발 및 적용 방식에 대한 세심한 감독이 필요합니다.
그럼에도 불구하고 시장 잠재력은 엄청납니다. 전 세계 AI 텍스트-비디오 시장은 2030년까지 3억 4,200만 달러의 가치가 있을 것이며, 2024년부터 2030년까지 31.5%의 놀라운 연평균 성장률을 기록할 것입니다. 기술이 성숙해짐에 따라 기존의 많은 산업이 혼란을 겪게 될 것이며, 새로운 기회도 생겨날 것입니다.
비즈니스 측면에서는 AI 동영상 도구가 기존 미디어 제작을 혁신할 수 있습니다. 광고 기획안을 기반으로 캠페인을 자동으로 생성할 수 있다면 광고 대행사는 영화 제작진에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다. AI가 줄거리 개요나 대본을 기반으로 비디오 게임 예고편, 영화 예고편 및 기타 프리뷰를 합성할 수 있다면 더 이상 값비싼 촬영이 필요하지 않을 수도 있습니다. 장편 영화도 언젠가는 인간 배우 없이도 알고리즘으로 ‘작성’되어 제작될 수 있을 것입니다.
개인 크리에이터의 경우, AI는 동영상 콘텐츠 제작의 장벽을 낮출 것입니다. 노트북만 있으면 누구나 스토리를 작성하고 AI가 이를 시각적으로 구현하도록 함으로써 ‘영화 제작자’가 될 수 있습니다. 아마추어 감독, 애니메이터, 스토리텔러가 더 이상 기술이나 제작 예산이 필요하지 않게 되면 더 많은 시청자를 확보할 수 있습니다. 비디오 블로거와 YouTube 크리에이터는 텍스트만으로 보완적인 비디오를 제작할 수 있습니다.
교육 분야에서는 AI가 생성한 동영상이 큰 도움이 될 것입니다. 교육 출판사는 기존 교과서 자료를 기반으로 자동 생성된 동영상 강의, 데모, 시뮬레이션으로 구성된 대규모 라이브러리를 만들 수 있습니다. 이를 통해 각 학생에게 더욱 풍부하고 개인화된 시각적 학습 자료를 제공할 수 있습니다. 대학에서는 복습 자료, 예정된 강의의 미리보기 등을 생성하여 원격 및 온라인 학습 경험을 향상시킬 수 있습니다.
물론 사회적 관점에서 볼 때 해결해야 할 위험과 과제도 있습니다. 다른 형태의 합성 미디어와 마찬가지로, AI 동영상도 방치할 경우 잘못된 정보와 ‘딥 페이크’가 확산될 수 있다는 우려가 제기됩니다. AI가 생성한 개인 초상의 비동의적 사용의 투명성 문제를 해결하기 위한 규제가 필요할 수 있습니다. 학습 데이터의 편향성으로 인해 생성된 동영상에서 문제가 있거나 불공정한 묘사가 발생할 수 있습니다. 일부 크리에이티브 분야에서는 특정 역할을 자동화할 경우 업무에 차질이 생길 수 있습니다.
인공지능 텍스트-투-비디오는 시각적 내러티브와 미디어 제작의 가능성을 크게 확장할 수 있습니다. 이 기술은 아직 더 발전해야 하지만, 그 잠재력은 비디오 업계의 새로운 애플리케이션과 비즈니스 모델에 영감을 불어넣고 있습니다. 신중한 개발과 감독을 통해 향후 10년 안에 인공지능은 비디오를 더욱 보편적이고 개인화된 커뮤니케이션, 교육 및 엔터테인먼트 매체로 만들 수 있습니다. AI와 비디오가 융합할 수 있는 기회는 거의 무한해 보입니다.