Where We Are

AI 시대 레거시 콘텐츠 사업자는 무엇을 해야 하나?

방송학회에서 거의 7년 만에 발제를 했습니다. 방송학회 발제문의 제목은 <AI와 Legacy Content 사업>이란 제목이었습니다만, "AI 시대 Legacy Content 사업자는 무엇을 해야 하나?" 정도의 제목이지 않을까 싶네요.  Facebook에 간단한 내용을 공유했더니 원고를 달라는 분이 많아서 브런치에 올려봅니다. 자세한 버전은 12월에 챕터북으로 나올 테니, 많이 기대해 주세요. (글쓴이 주)

이야기를 진행하기에 앞서서 영역을 명확히 할 필요가 있습니다.

첫 번째는 미디어의 영역을 정리해야 합니다. 미디어 사업이란 제목은 너무 포괄적입니다. 미디어 산업 자체가 수없이 많은 밸류 체인(Value Chain)과 밸류 체인별로 이해관계가 복잡하게 얽혀 있으니까요. 따라서 AI를 적용하거나 이해함에 있어서도 미디어 산업의 분야를 명확히 한정하지 않으면 정확한 이야기를 나누기가 쉽지 않습니다. 예를 들어 플랫폼 사업자들은 개인화 서비스에 AI를 많이 활용해 왔습니다. 소위 맞춤 추천, 개인화 추천 등이 다 AI 기반의 서비스인 것이죠. 개인별로 썸네일을 만들어 주는 것, 그리고 자막 서비스 등에 AI와 Generative Ai를 활용할 순 있을 겁니다. 그러나 제작 단계에서는 개인화 서비스 등은 필요 없죠. 사람들은 생성형 Ai를 통해 실제 제작을 기대하기도 합니다. 개인이 Generative Ai로 만든 볼보 광고나 Ai로 만든 현대 자동차 광고, 그리고 콜로소 등에서 AI로 만든 영화 등이 제작에 해당되는 것이겠죠.

두 번째 AI에 대해서도 큰 틀에서 정리가 필요하죠.  머신 러닝 기반의 AI (편의상 일반 AI라고 부릅니다)와 LLM 기반의 생성형 AI (Generative Ai)를 구분해야 합니다. 현 단계에서 학회나 시장에서 논의하는 AI는 대부분 Generative AI 영역입니다만, 따지고 보면 자동화(automation)를 가능케 하는 일반 AI 영역인 경우가 더 많습니다.

마지막으로 기존 사업과 신규 사업을 구분하는 것도 필요합니다. 수준이 높을 뿐만 아니라 급속하게 진행될 경우에는 신규 사업자보다는 자금력이 풍부한 기존 사업자가 유리하겠지만, 수준이 낮고 천천히 스며드는 것이라고 한다면 비용 등의 부담 때문에 신규 사업 영역에서 조금 더 활발하게 도입할 겁니다. 이럴 경우 시장의 Dynamics가 달라지게 되죠.

일단 이 글에서는 미디어 영역 중에서 콘텐츠 제작 영역, 그리고 Generative AI, 그리고 Legacy 사업 영역으로 한정해서 생각해 보려고 합니다.

조영신 (2024). AI와 Legacy Content 사업, 제37회 방송학회 발제 논문

영역이 정해졌습니다. 그럼 지향하는 바가 분명해 지죠.

시장에서는 Generative AI로 인해서 콘텐츠 제작이 손쉬워졌다고 말합니다. 제작 단계를 큰 틀에서 나누면 크게 5단계로 구분되죠. 기획-제작(사전제작 - 본제작 - 사후제작) - 송출/마케팅 등으로 구분합니다. 생성이란 표현에 걸맞은 것이 제작이고 보니 여러 곳에서 교육 프로그램을 운영하고 있습니다. 영화제작도 가능하다, 광고제작도 가능하다 등등의 이야기가 넘쳐나죠.

우리는 그렇게 기대하고 있습니다. 이와 관련해서 간단하게 정리한 것입니다. 단계별로 시장에서 주목받고 있는 AI Tool 등과 실제 어떻게 활용하는 지를 정리해 봤습니다. 국제화시대에 걸맞게 영어로 작성되어 있으니 양해 바랍니다.

What We Expect

먼저 기획입니다. 가장 일반적으로 사용하는 것이 ChatGpt와 Claude.ai 죠. 기획단계에서 주제나 아이디어를 주면, ChatGpt와 Claude.ai가 적당한 수준에서 정리를 해 줍니다. 이 비슷한 이야기는 지난번 AI 관련 글에서도 말씀드렸죠. 여성 5인조 아이돌의 컨셉을 정해 달라고 요청했더니, 찰떡같이 만들어 주더라는 이야기 말이죠. 여기저기서 비슷한 시도를 많이 합니다. 최근엔 어비가 비슷한 것을 삼성을 통해 공개했었고, 김우정 대표도 비슷한 교육 프로그램을 돌리고 있죠.

충분히 가능한 이야기입니다. Chatgpt 말고도 Sudowrite 같은 서비스도 있습니다. 기획만 했다고 다 완성되는 것은 아니죠. 최근에는 기획안을 간단히 그려주기도 합니다. Storyboard Hero나 Krock.io 등은 다양한 형식으로 기획 아이디어를 사람들의 눈높이메 맞추어 스토리 보드 자체를 만들어 주기도 합니다. 천지개벽할 노릇인 건 맞습니다.

다음은 제작이겠죠. 가상 인물을 만들어낼 수도 있고, 실사 수준의 캐릭터를 작성한 뒤, Runway나 Pika 등을 활용하면 그럴듯한 동영상을 만들어낼 수도 있습니다. Kling 같은 서비스는 캐릭터의 시작점과 끝점을 정해주면 알아서 그 중간 과정을 채워주기도 하죠. 예를 들어 사람이 구미호로 변신하는 모습을 상상한다고 쳐 봅시다. 시작점에 사람 캐릭터를 입력하고, 마지막 점에 구미호 그림을 집어넣어서 돌리면 사람이 구미호로 변신하는 과정을 채워주는 것이죠.

여기에 Suno 등을 이용하면 적절한 배경 음악도 집어넣을 수 있습니다. 비용이 좀 들긴 하지만, 고급 버전을 사용하면 상업용으로 쓸 수 있는 음악이 만들어진다고 Suno는 이야기하고 있기도 하고요.

에디팅으로 넘어가 봅시다. 신을 골라내고 자막을 입히고, 사운드 효과 등을 집어넣을 수 있습니다. Adobe는 이와 관련해서 제법 성능 좋은 서비스를 제공하고 있으니, 이 서비스 하나 만으로도 충분합니다만, 그 외에도 Lumen5, Descript 등도 이용할 만한 합니다. 숏폼을 만들 생각이라면 CapCut이 참 유용하죠.

이제 송출/배포 단계입니다. 이때는 글로벌 유통을 지향하니 당연히 자막도 국가별로 세팅해야 하고, 심지어 더빙도 해야 할 겁니다. 유튜브라면 auto dubbling을 이용할 수 있습니다만, 지원 국가가 제한적이죠. 그럼 Eleven Labs 같은 서비스를 이용하면 됩니다. 자기 목소리를 AI VOICE로 만들어서 써먹어도 되고요. Hootsuite는 다양한 소셜 미디어에 콘텐츠를 배포할 때 요긴하게 써먹을 수 있는 서비스이고, VidIQ는 SEO 등을  분석해서 타이틀 제목이나, 태그 등을 제안해 주기도 합니다.

마지막으로 마케팅입니다. 앞의 서비스들은 다 한두 번 써 봤지만, 마케팅 쪽은 사용해 보지 않고 서비스 제공사업자의 말만 옮겨 놓습니다. AdCreative.ai는 광고 영상이나 광고물을 생성하고 후킹 하는 글귀도 뽑아냅니다. 그리곤 유통하려고 하는 인스타그램이나 페이스북 같은 플랫폼에 자동으로 연결해서 노출할 수 있도록 되어 있다고 합니다. 이메일 캠페인 등은 HubSpot.AI가 유용하다고들 하고요.

이런 것들만 모아 보면 당장이라도 무언가를 만들어낼 수 있을 것 같습니다. 누구 말처럼 기획직원, 홍보직원, 제작직원, 제작지원 직원 등을 단 돈 몇 십만 원이면 다 고용할 수 있는 거죠. 능력 있는 개인이라면 이들 서비스를 적절히 활용해서 자기만의 작품을 만들어낼 수도 있을 것이고, 소규모 사업자라면 인력 채용이나 외주를 통해서 해결하던 것을 자체적으로 해결해 볼 수도 있을 겁니다. 단 한 명이라고 인건비를 줄일 수 있다면 그것으로 족하죠.

얼마 전에 제1회 대한민국 AI 국제 영화제가 열렸는데, 출품작만 2067편이라고 합니다. 거짓말 조금 보태서  내년에도 이런 행사를 개최한다고 한다면 10,000편 이상 될 것이라고 예상해 봅니다. 그만큼 "콘텐츠를 만든다"란 말 그대로의 의미에만 목적을 둔다면, 충분히 콘텐츠를 손쉽게 제작할 수 있는 환경이 되었습니다.

그러나 Legacy Content 사업이라고 한정한다면, '콘텐츠를 제작할 수 있다"로 끝나면 안 되죠. 가장 중요한 말이 빠졌죠. 바로 상업적인가? 상업적으로 충분히 유통할 만 한가? 돈 주고 사 볼 콘텐츠인가?라는 질문을 던져야 합니다.

다음은 대상 당선작입니다. 한번 보실까요?

https://youtu.be/XXmyCL6Hi-A?si=j1fJeS4HEhkRDZl6

돈을 내고 보실내요? 그 수준인가요? 대부분 아니라고 생각할 겁니다. AI가 마케팅 소재로 사용된 대표적인 예가 아닐까 싶습니다. 유사한 사례는 있었죠. 스마트폰의 카메라 품질이 좋아지자, 스마트폰 영화제가 열렸습니다. 스마트폰으로 영화를 찍을 수 있다는 걸 과시했죠. 박찬욱 감독도 한편 만드신 것 같고, 스필버그도 한편 만들기도 했죠. 근데 영화판에서 스마트폰으로 영화를 찍나요? 절대 아니죠. 만들 수 있다는 것과 그래서 만드냐는 것은 천양지차죠.  비유적으로 표현하자만 AI는 스마트폰 수준에도 못 미칩니다.

Where We Are?

우리나라 방송사는 어느 정도 AI를 채택하고 있을까요? 아래 그림은 교양 프로그램을 제작할 때의 Work-Flow를 세부적으로 정리한 것입니다. 방송사 CP를 하고 있는 제 친구를 닦달해 가면서 힘들게 정리했죠. 앞서 간단히 5단계로 구분했지만, 여기서는 14단계로 나누어집니다. 각 단계별로 세부 flow가 또 있겠죠. 그래서 대충 정리해 보면 약 80여 개로 나누어집니다. 녹화방송을 전제로 짠 flow인지라 생방송이 되면 또 달라지죠. 편의상 100의 단계라고 칩시다.

그럼 여기서 질문. 이 단계에서 우리나라 방송사들은 몇 단계 정도에서 AI를 적용할까요? 개인적으로 chatgpt를 사용하거나 하는 것들은 제외했습니다. 상상이 가세요? 10개, 20개?

국내에서 가장 앞서서 AI를 도입한다는 SBS가 3단계 정도에 AI를 도입했습니다. KBS는 1단계, MBC는 없습니다. MBC의 대표상품은 영상 해상도 scale-up인데, 이건 예전 작품을 대상으로 하는 것이라서 현재 제가 작성한 그림에는 해당되지 않습니다. 그러니 MBC가 아예 AI르  도입하지 않고 있다고 이야기하시면 안 됩니다.

그 밖에도 유튜브용 콘텐츠를 제작하게 도와주는 등의 서비스에 AI를 도입한 경우도 있습니다만, Legacy 사업에만 포커싱을 한 것이라 제외했습니다. 그럼에도 불구하고 적용 범위가 너무 작죠.

(아. work-flow가 보이지 않죠. 12월에 책으로 나올 겁니다. 그때 보세요^^)

이쯤되면 방송사가 AI 도입에 너무 소극적인 것 아닌가? 라는 질문도 생길 수 있습니다. 시장에서는 기획에서부터 마지막 마케팅까지 다 AI로 가능하다고 했는데, 실제로 현장에서는 매우 제한적으로 이용하고 있습니다. 이 차이가 발생하는 이유가 뭘까요? 

여러 이유가 있습니다만, 크게 보면 세 가지로 구분됩니다.

첫 번째 아직은 Generative AI가 Legacy 사업 수준이 되지 못한다. 상용화할 수준이 아니다. 상용서비스는 100%가 보장되어야 채택합니다. R&D 단계에서야 70%, 80%로 개선되었다고 쉽게 말할 수 있지만, 방송은 100%여야 하죠. 예를 들어 AI를 도입하면 80% 완성도를 보입니다라고 하는 순간, 방송사는 여전히 자막을 감수해야 할 인원이 필요하다는 이야기가 됩니다. 완전 대체는 가능하더라도 부분 대체는 가능하지 않아? 혹은 인력을 줄일 수 있지 않아?라는 질문은 가능합니다. 그런데 이것도 생각처럼 쉽지는 않죠.  프로세스에 AI 가 도입되려면 과거와 비슷한 SI적 성격이 강해 집니다. 단위 서비스가 등장했다는 것과는 별개라는 말입니다.

두 번째는 100여 개 단계에서 대부분의 작업은 외주 사업자나 freelancer 등이 하는 일입니다. 국내에서도 자막 (Closed Captions) 은 의무화되어 있죠. 이 작업은 장애인이 소속된 국내 2개 업체가 제공하고 있습니다. 만약 AI를 도입한다고 하면 이곳 외주제작업체가 도입해야 할 겁니다. 국내 방송사가 당장 자체적으로 C.C를 AI를 활용하겠다고 하면 가능할까요? 아니겠죠.

세 번째는 일 환경입니다. 마감에 쫓기는 상황에서 제대로 된 AI 서비스를 위한 Data 입력 단계는 여전히 제작자들을 귀찮게 합니다. 더구나 관행적으로 기존 방식에 익숙한 사람들이 AI랍시고 새로운 환경을 적용하는 것이 쉽지 않죠. 구조화된 조직에서는 정말 쉽지 않습니다.

그렇다고 AI를 도입하지 말자거나 하는 주장을 하는 것이 아닙니다. AI는 스며들 것입니다. 방송국에서 주로 사용하는 파이널 컷 프로그램은 다양한 외부 솔루션에 개방적입니다. 어제보다는 오늘, 오늘 보다는 내일 더 많은 서비스가 AI화 되어 우리 영역에 조금씩 조금씩 스며들겁니다. 부지 불식간에 하나둘씩 대체되고 재편되고 하겠죠. 막 나서서 도입합시다 한다고 도입되어지는 그런 성격이 아니라는거죠.

이 대목에서 다른 질문을 하나 던져 보겠습니다. 앞서 SBS가 가장 앞서 있다고 했습니다. 그럼 K나 M에 비해서 S가 가장 경쟁력을 가지고 있다고 평가할 수 있을까요? 아닐겁니다. 현 수준에서는 현 단계에서는 어느 하나에 AI를 도입했다고 해서 그 사업자의 경쟁력이 높아졌다고 이야기하기가 힙듭니다. 하나 둘씩 쌓인 뒤, 시간이 축적된 이후에야 차이가 벌어지겠죠. 근데 시간이 자나면 도입 비용은 감소하고, 품질은 더 좋아질 겁니다. 앞서 도입하면 대체 비용과 유지 보수 비용이 늘어나겠죠. 그래서 전반적인 프로세스에 AI를 도입하려면 우선순위와 활용 범위를 분명하게 해야 그나마 효과있었네 라는 소리를 들을 수 있을 겁니다.

더구나 일반 소비재 상품이 아닌지라, AI로 만들었습니다라는 표현이 프로그램의 품질을 보장해 주는 것이 아니기에 더더욱 그렇죠.

우리가 서 있는 이 산업 영역은 루틴과 일상을 경멸하는 창의산업이기 때문입니다. 그래서 Ai 도입이 중요하고 그 결과를 바로 기대하긴 쉽지 않다는 점은 명확히 하고 들어가야 합니다.

그 보단 더 큰 문제가 있죠. <The Age of Content Abundance>에서도 이아기했지만, 현 수준의 Generative AI는 long-form 형태의 Legacy 사업 수준은 절대 아닙니다만, short-form 형태의 amateur 수준은 됩니다. 제 식으로는 "똥손도 콘텐츠 만들 수 있게 되었다"고 이야기하죠. 막장 수준이고, 개연성도 없다는 숏폼 드라마 시장이 점진적으로 품질도 개선되고 있고, 스토리라인도 좋아지고 있는 상황입니다. 아래에서 위를 압박하는 거죠. 이들이 시간 점유율을 높이게 되면 Legacy의 시간 점유율은 낮아질 수 밖에 없습니다.

실제로 그랬죠. 유튜브 콘텐츠가 넘쳐나자 Legacy 콘텐츠의 이용량이 줄었습니다. 지난 10년동안 북미와 한국 모두 Legacy 콘텐츠 이용시간이 딱 절반으로 줄었습니다. 그래서 어쩔 수 없이 Legacy 콘텐츠도 유튜브에 올라갈 수 밖에 없겠죠. 유튜브 콘텐츠 중 Legacy Content는 10% 정도 수준입니다만, 이용량은 25% 수준입니다.

근데 Generative AI 떄문에 더 많은 콘텐츠가 생산될 겁니다. 너무도 당연한 예상이겠죠? 그런 시장에서 Legacy 사업자의 콘텐츠를 봐야 하는 이유는 뭘까요? 과거와는 다른 새로운 콘텐츠, 재미있는 콘텐츠라는 진부한 표현밖에 떠오르지 않습니다. 그리고 이 대목이 창의성이란 대목과 부합하는 것이겠죠. 그렇다고 창의성이 Legacy 사업자의 전유물도 아닙니다.

그럼 우리는 무엇을 고민해야 할까요?

AI를 도입하지 말자는 것이 아닙니다. 비용 효율성을 가장 많이 확보할 수 있는 곳부터 점진적으로 도입해야 합니다. 경쟁력의 최우선 아이템이 아니니, 급속도로 진행할 이유가 없습니다. 이건 내부의 문제입니다.

반면에 Generative AI는 외부 환경을 자극합니다. 콘텐츠 수가 폭발하는 거죠. 그런 시대에 Legacy 콘텐츠 사업자는 콘텐츠 경쟁력, 창의력 경쟁력을 확보하는 것이 언제나처럼 최우선 과제일 수 밖에 없죠. 이를 위한 보상 체계를 비롯해서 정리해야 할 것이 하나둘이 아닐 겁니다.

여러분 생각은 어떠신지요?

감사합니다.

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오늘 이야기를 포함해서 잘 정리된 챕터북이 12월에 나옵니다. 기대해 주시길.

미디어와 AI 시리즈

3. The Age of Content Abundance, 진입장벽이 사라진 콘텐츠 시장의 미래 

2. AI, Closed Captions도 가능하다,  WBD X Google Cloud Gen AI 

1. 유튜브, 언어 장벽이 사라진 세상에 한걸음 더, Youtube Auto dubbing Expansion 출시 예정

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