인공지능 시대, 콘텐츠 생산혁명
최근에 대중적으로 인공지능에 대한 관심을 만들어낸 시작은 ‘알파고’라고 할 수 있다. 인간 정신의 오묘함을 보여주는 바둑의 세계에 인공지능이 도전을 한 황당한 이벤트가 예상치 못했던 결과로 모두를 경악시켰다. 2016년 3월 구글 딥마인드사가 개발한 바둑 인공지능 ‘알파고’가 세계바둑 최고수 이세돌을 4-1로 꺾으면서 인공지능은 대중들의 마음속에 확실하게 각인이 된 것이다. 우주의 원자만큼이나 많은 경우의 수를 갖고 있다고 하는 바둑에서 인간의 최고수를 상대로 인공지능이 승리를 함으로써 정말 인간의 창의성을 넘어서는 인공지능이 가능할 지도 모른다는 두려움이 인공지능에 대한 경외감과 함께 사람들을 사로잡기 시작했다.
다큐멘터리 ‘알파고’ 포스터 (그림 출처 : 구글코리아)그런데 이러한 인공지능에 대한 급작스런 관심의 폭발은 인공지능을 너무나 강력하고 대단한 것으로 생각하게 만들어 실제 우리의 생활에 필요한 당장 적용 가능한 서비스에는 무관심해지는 현상을 낳고 말았다. 인공지능을 중심으로 한 새로운 기술이 모든 분야에서 인간의 노동을 배제하고도 생산력을 폭발적으로 증가시킴에 따라, 인류의 경제 체제가 엄청난 변혁을 앞두고 있다는 4차 산업 혁명, 인공지능이 이 4차 산업 혁명의 핵심 키워드로 거론이 되고 있지만 실질적으로 우리의 현실에서 인공지능에 대한 논의가 지나치게 기술적인 부분 위주로 강조가 되면서 생활 깊숙이 어느새 스며들어온 인공지능의 잠재력에 대한 체감도는 아직 낮은 편이다.
콘텐츠 분야에서의 인공지능 기술 활용 사례는 몇 년 전부터 시도가 활발하게 되어져 왔고 많은 발전을 만들어내었지만, ‘알파고’의 사례처럼 모든 사람들이 관심을 가질만한 사례들이 많지 않았고 실생활에 곧 적용이 될 것들보다는 실험적인 시도가 대다수를 이루고 있기 때문에 많은 사람들에게 알려지지는 못했다.
처음 인공지능에 대한 꿈을 꾼 선구자들은 인공지능이 사람과 지적인 소통을 하는 것을 상상했지만, 무언가 세상에 없는 새로운 것을 만들어내는 창의성의 영역은 인공지능에게 기대하지 않았었다. 인간의 뇌를 모방하여 만든 인공지능이 먼 미래에는 모든 분야에서 인간을 뛰어넘을 수도 있을 것이라고 과감한 예상을 했지만, 세상에 없는 무언가를 창작하는 능력은 그래도 인간만이 가질 수 있는 유일한 것이라 생각을 해온 것이다. 인간이 설계하고 학습시킨 것을 빠르고 효율적으로 실행하는 것이 컴퓨터나 인공지능의 역할이었던 것이지, 무엇인가를 창조하는 일은 기대 밖의 일이었다.
그러던 것이 불과 몇 년 사이에 인공지능의 창작 활동에 대해 많은 논의가 이루어지는 환경으로 급변하였다. 음악, 미술, 문학 그리고 영화 등 거의 모든 창작 활동 분야에서 인공지능의 활용이 최근의 추세가 되어버렸다. 딥러닝(Deep Learning)으로 기존의 인공지능이 가지고 있었던 한계를 뛰어넘을 수도 있다는 힌트를 얻게되자 어디가 한계인지를 시험하는 듯 인공지능 연구자들은 하루가 다르게 새로운 기술과 이론을 쏟아내고 있고 이를 이용한 새로운 창작물이 끊임없이 탄생하고 있다.
그러나 인공지능이 스스로 창작을 한 사례가 여러 건 발표가 되었지만 아직은 대부분의 전문가들이 인공지능의 창작은 인간의 그것과는 같지 않다고 생각을 하고 있다. 그러면서도 지금 인공지능이 보여주고 있는 이런 창작의 모습이 더 발전하게 된다면 정말 인간의 영역이라고 믿었던 진정한 창작도 가능할지 모르겠다고 하는 두려움과 그런 일이 일어나지 않았으면 하는 바람을 동시에 가지고 있는 듯하다.
이제 인공지능이 창의성이라는 인간 고유의 영역에서도 인간을 넘어서게 된다면 그 때는 어떤 모습들이 펼쳐지게 될지 상상하기가 쉽지 않다.
그런데 이제부터 찬찬히 살펴볼 인공지능의 각 분야별 콘텐츠 창작 사례들은 우리의 바람이 이루어지지 않을 것이라는 잔인한 사실을 분명하게 보여준다. 이제 막 창작의 분야에도 인공지능의 진입이 시작되었고 우리는 거대한 변화의 시작을 바라보고 있다.
우리 실생활의 인공지능 기술
2016년 처음 시작된 다음 앱의 ‘꽃 검색’은 자연을 좋아하는 사람이라면 누구나 한번쯤은 있었으면 좋겠다고 생각했을 멋진 서비스이다. 산을 오르거나 산책을 하다가 예쁘게 피어있는 꽃을 보면 “이 꽃 이름은 무엇일까?” 하고 궁금해 한 적이 대부분 있었을 것이기 때문이다. 이런 일상의 욕구를 잘 파악하여 등장한 것이 바로 ‘꽃 검색’이다. 이 서비스는 2017년 tvN의 인기 프로그램 <알쓸신잡>에 출연한 김영하 작가에 의해서 거론이 되면서 다시 한번 조명을 받고 더 큰 인기를 얻게 되었다. 지금도 꽃 검색은 다음 앱의 검색창 오른쪽에 있는 꽃모양을 클릭하면 바로 이용을 할 수가 있다. 클릭한 후 카메라의 촬영 화면이 나오면 그저 촬영 버튼을 누르기만 하면 작동이 된다. 바로 몇 초 후에 화면에 “이 꽃은 ‘OO’일 확률이 OO%입니다” 이렇게 꽃의 이름을 알려준다.
꽃 이름 알려주는 '모야모‘ 앱 (그림출처 : 제주한백포럼 네이버 카페)2015년에 ‘모야모’라고 하는 꽃 이름을 알려주는 앱이 다음의 꽃 검색보다 일찍 나와서 인기를 끌었었다. ‘모야모’ 앱은 꽃의 사진을 찍어서 올리면 전문가가 보고 나중에 꽃의 이름을 알려주는 방식이었기 때문에 그 자리에서 바로 꽃의 이름을 알 수는 없었다. 그런데 다음의 ‘꽃 검색’은 인공지능의 이미지 인식 기술을 활용하기 때문에 촬영 하자마자 바로 꽃의 이름을 알려줄 수가 있게 된 것이다. 과거에 전문가가 하던 일을 인공지능이 대신해주고 있기 때문에 시간에 구애받지 않고 언제나 꽃의 이름을 알려주는 서비스가 가능해졌지만 그동안 ‘모야모’에서 활동을 하던 꽃 전문가는 자신의 일자리를 잃게 되었다. 인공지능 기술로 수많은 사람들이 편하게 꽃 이름을 알 수 있게 되었지만 그로인해 누군가는 자신의 일자리를 빼앗기게 된다는 것이 바로 인공지능이 가지고 있는 역설이다.
소셜 카메라 앱 ‘스노우’ (그림 출처 : 네이버 스노우)인공지능의 얼굴 인식 기술이 이미지 생성 기술과 결합되어 최근 젊은 층에게 인기가 있는 네이버의 ‘스노우’ 같은 서비스도 탄생을 시켰다. 일종의 카메라 필터앱으로 사진이나 동영상을 찍을 때 사람의 얼굴을 자동으로 인식해서 여기에 어울리는 컴퓨터 그래픽을 입혀주는 일종의 AR 카메라 앱이라고 할 수 있다. 처음 등장했을 때는 그저 신기한 장난감 같은 기능이라고 여겨졌는데 젊은 층에서 큰 인기를 끌면서 차세대 소셜미디어로까지 각광을 받고 있다. 젊은 층의 셀프 카메라 열풍에 뭔가 재미있는 콘텐츠를 원하는 것이 잘 합쳐지면서 세계적으로 큰 성공을 거두고 있는 ‘스노우’ 같은 소셜 카메라 앱들은 일반 소비자들이 누구나 자신의 얼굴로 콘텐츠를 만들어서 지인들에게 유통시킬 수 있게 함으로써 기존에 없던 새로운 형식의 콘텐츠를 만들어 냈다. 인공지능으로 얼굴을 인식하여 컴퓨터 그래픽이 입혀진 사진이 자연스럽게 생성이 되기 때문에 이 앱을 사용하는 사람 모두가 자신만의 콘텐츠를 창작할 수 있도록 해주고 있다. UCC(User Creative Content)라는 용어가 한 때 유행을 했었는데 인공지능은 이러한 일반 사용자들의 재미있는 콘텐츠 창작을 자연스럽게 촉발시키며 콘텐츠 창작에 혁명적인 변화를 질적인 수준에서 뿐 아니라 양적인 부분에서도 만들어내고 있는 것이다.
지금부터는 콘텐츠 분야별로 인공지능 기술에 의한 콘텐츠 창작 사례를 들여다보면서 일반 소비자들의 스마트폰에서 일어나고 있는 인공지능 콘텐츠 창작 뿐 아니라 전문 콘텐츠 창작에서도 인공지능이 어떠한 변화를 몰고 올 것인지를 생각해 보고자 한다.
1. 뉴스 콘텐츠
구글은 2017년 7월 영국의 뉴스 통신사 PA(Press Association)에 우리 돈으로 9억원이 넘는 돈을 인공지능을 활용한 로봇 기사 작성 프로그램을 위해 투자했다. 그런데 실제로 이 프로젝트에서 가장 큰 역할을 하는 회사는 인공지능 스타트업인 ‘Urbs media'이다. 이 신생 기업의 홈페이지에 가서 회사 소개 동영상을 보면 아주 쉽게 회사가 탄생한 배경에 대한 설명이 나온다. 기사를 쓰는 기자가 데이터 과학자와 손을 잡고 많은 지역에 맞춤 뉴스를 인공지능의 힘을 빌어 쓰려고 한다는 취지로 자신들의 사업을 설명하고 있다. 이 프로젝트는 주로 정부 등의 공공 데이터베이스를 이용해서 로봇 기자가 확보한 정보를 일반적인 기자들이 사용하는 자연스러운 언어로 변환하어 이를 기사화 하는 내용으로 2018년부터 본격적으로 시도가 될 예정으로 있다. 그런데 이 기사 작성의 과정에 여전히 기자가 인공지능과 함께 중추적인 역할을 하고 있다고 강조를 하고 있는데 이는 인공지능 로봇 기자로 인해 기자들의 일자리가 사라질지도 모른다는 우려를 불식시켜 보려는 의도로 보인다.
공공 데이터를 기사화하기 위해서는 ‘자연어생성 (Natural Language Generation)’이라는 인공지능 기술이 필요하다. 대부분의 공공 데이터는 도표나 전문 용어로 정리가 되었다. 이걸 일반 뉴스 소비자가 바로 이해하는 것은 상당히 어렵다. 그래서 정부에서 발표하는 내용에는 ‘보도 자료’라고 하는 기사화가 바로 가능한, 기자들을 위한 준비물이 포함되어져 있다. 그러다보니 대부분 언론사들이 이 ‘보도 자료’를 기반으로 기사를 작성을 한다. 이런 이유 때문에 기사의 내용이 유사하게 된다. 뉴스 소비자의 관심사와 사는 지역 그리고 연령에 따라 정부의 발표 내용 중에 관심이 있는 사항이 다 다르겠지만 대부분의 뉴스는 ‘보도 자료’ 안에 들어있는 내용 이상을 발견하기가 어렵다. 만약 담당 기자가 그 분야에 전문 지식이 있고 아주 관심과 시간이 많다고 하면 따로 발표된 자료의 데이터를 다 점검해서 기사를 쓸 수는 있지만 현실적으로 쉬운 일은 아니다. 그런데 ‘자연어 생성’ 기술로 인해 이런 문제가 해결될 수 있는 방안이 만들어지고 있는 것이다. 데이터를 일반적인 기사 작성에 사용되는 언어로 자연스럽게 바꾸는 작업이 인공지능 기술로 가능하게 된 것이다.
또 다른 미국의 인공지능 스타트업인 ‘Automated insights'에서 개발한 자연어 생성 인공지능인 ’Wordsmith‘는 현재 세계적인 뉴스 통신사인 AP(Associated Press)에서 사용이 되어지고 있고, 야후와 미국의 프로 농구 구단인 ’올랜도 매직‘에서도 이 기술을 활용하고 있다.
증권 데이터로 인공지능 기사 작성(그림출처: Automated insights 홈페이지)위의 그림은 Automated insights 홈페이지에서 인공지능 자연어 생성 솔루션인 ‘Wordsmith'를 시각적으로 설명하기 위해 제작한 것이다. 인공지능이 사람의 도움 없이도 스스로 주어진 데이터를 가지고 기사를 작성하는 이러한 뉴스 콘텐츠는 점차 보편화되고 있는 상황이다. 언론사들이 이런 인공지능 시스템을 받아들이는 방법은 두가지가 있을 수 있다. 하나는 언론사에서 직접 인공지능 개발자를 채용하여 이러한 뉴스 제작 인공지능을 개발하는 것이다. 국내에서는 ’테크홀릭‘이라는 인터넷 언론사가 가장 먼저 ’테크봇‘이라고 명명된 로봇 기자를 개발하여 기사를 쓴 것으로 알려져 있지만, 기성 언론사에서 도입을 한 것은 2016년 1월 21일 ’파이낸셜뉴스’가 최초이다.
파이낸셜뉴스의 국내최초 인공지능 로봇 작성 기사‘코스피 4.29포인트 하락, 1840.53포인트 거래 마감’이라는 위의 기사가 그 주인공이다. 길이가 아주 짧은 단순한 사실 기사인데, 이 기사의 마지막 부분엔 다음과 같은 글이 쓰여져 있다.
"이 기사는 파이낸셜뉴스와 협업으로 서울대학교 이준환/서봉원 교수 연구팀이 개발한 기사 작성 알고리즘 로봇이 실시간으로 작성한 기사입니다.
robot@fnnews.com IamFNBOT 기자"
이런 단순한 사실 전달 기사들은 이제 인공지능이 보다 더 효율적으로 만들어낼 수가 있다. 그렇다면 사람은 어떤 일을 하는가? 이제 기자들에게 요구되는 것은 보다 심층적인 기사를 취재하는 능력인 것이다. 인공지능이 아직은 만들어내지 못하는 창의적 기사만이 지금의 기자들에게 앞으로 상당기간은 일자리를 지속시켜 줄 수 있을 것이다. 물론 더 먼 미래에는 인공지능이 조금 더 창의적인 기사도 만들어낼 수 있을테니 기자들은 ‘데이터 과학’이라는 분야에 대한 이해를 쌓아서 인공지능과 함께 협업으로 기사를 작성하는 능력을 갖추어야 할 것이다.
언론사가 직접 인공지능을 개발하는 방법 이외에 앞에서 언급한 'Wordsmith' 같은 뉴스 제작 인공지능 시스템을 도입하여 활용하는 방법도 있다. 이 솔루션을 보유한 ‘Automated insights’에서도 이런 인공지능 기능을 원하는 회사라면 어디서나 사용할 수 있도록 API 형태로 사업을 하고 있다. 마치 컴퓨터 프로그램을 돈을 주고 구입하여 사용하는 것과 흡사한 형태인데 이런 방식이 작은 규모의 언론사 입장에서는 도입이 더 수월할 것이다. 데이터 전문가를 채용하고 장기간의 개발 기간을 들여 자신만의 뉴스 제작 인공지능 시스템을 만들어내는 것은 자금력의 여유가 있는 일정 규모 이상의 언론사에서나 가능한 일이기 때문이다. 그런 점에서 중견 언론사인 ‘파이낸셜뉴스’의 인공지능 기사 작성 로봇에 대한 투자는 더욱 의미가 있는 일이라 생각이 든다.
2. 텍스트(작문) 콘텐츠
이스라엘 스타트업 ‘articoolo’ 홈페이지소설이나 시를 쓰는 인공지능도 시도가 되고는 있지만 아직은 만족스럽지 못한 결과물을 창작하고 있기 때문에 그저 신기한 수준에 그치고 있다. 그런데 인공지능을 연구하는 스타트업 중에는 누구나 회원가입을 하면 원하는 소재나 주제의 글을 써주는 서비스를 하고 있는 회사도 있다. 단순 기사 작성보다는 조금 더 창의성이 요구되는 수필 정도의 글을 인공지능 기술을 이용해서 대신 작문을 해주는 유료 서비스인 것이다.
이 인공지능 기업의 홈페이지에 가서 검색창처럼 보이는 곳에 원하는 글의 키워드를 입력하면 인공지능이 알아서 글을 써주는 것이 이 회사가 제공을 하는 서비스인 것이다.
조금 더 디테일한 서비스를 제공하기 위해서 원하는 글자 수도 선택할 수 있고, 글의 가독성이 중요한지 독창성이 중요한지를 선택할 수도 있다. 이 서비스는 정말 홈페이지에서 말하고 있는대로 1분이 채 걸리지 않은 시간에 글을 창작해서 보여준다. 유료 서비스이므로 인공지능이 창작한 글을 사용하려면 돈을 지불해야 한다. 물론 마음에 들지 않으면 다시 글을 써달라고 요청할 수도 있게 되어 있고 원하는 글이 나오지 않을 경우에는 구매하지 않아도 상관없다. 이런 서비스가 활성화 된다면 앞으로 학교에서 작문을 숙제로 내주는 것은 의미가 없어질 것으로 보인다.
이 회사의 홈페이지는 인공지능이 글을 써주는 방법에 대한 설명을 하고 있다. 자신들의 인공지능이 인간의 두뇌처럼 작동을 한다고 하면서 작동하는 절차를 설명한다. 우선 입력된 주제어를 단순하게 받아들이지 않고 그 주제어의 의도를 파악한다고 한다. 여기서는 "The appliance variety of Apple(애플 제품의 다양성)"라는 주제어를 예를 들고 있는데, 이 주제어를 보고 사람처럼 판단을 하기 때문에 ‘apple’이 과일이 아닌 회사의 이름이라는 것을 먼저 이해한다는 것이다. 이렇게 입력된 주제어의 정확한 의도를 사람이 하는 것처럼 파악하고 나서 연결되어 있는 모든 정보를 찾아서 최고의 감정선과 중요 키워드를 선정하는 과정을 거친다고 한다. 그리고는 모든 관련 콘텐츠를 분석하고 이를 하나의 글로 재구성해내는 것이다. 그런 다음 마지막으로 인간이 쉽게 이해할 수 있는지를 점검하는 과정을 거쳐 1분 안에 글을 창작한다고 한다. 이런 인공지능이 조금 더 발전을 한다면 지금은 실험 수준에 그치고 있는 소설이나 시 같은 순수 문학에의 도전도 가까운 미래에는 가능해 보인다.
3. 음악 콘텐츠
인공지능 작곡 프로그램 쿨리타(kulitta) (그림 출처 : 유튜브)2015년 9월 미국의 예일대학교 컴퓨터 공학자가 개발한 인공지능 작곡 프로그램 ‘쿨리타(Kulitta)’는 사람이 작곡한 음악과 거의 구별이 가지 않을 정도로 정교하게 작곡이 되었기 때문에 음악의 창작 영역에 인공지능이 도전을 했다고 해서 크게 화제가 되었다. 이 인공지능은 입력한 음악 자료들에서 특정 규칙을 분석해내고, 음계를 조합하여 작곡을 하는 방식으로 곡을 만드는데 이런 방식은 창작이 아니라 단순한 모방이라고 음악을 창작하는 인공지능 탄생에 대해 부정적인 견해를 이야기하는 전문가들도 있었지만 어쨌든 인공지능이 작곡을 한 음악을 대부분의 사람들이 전문적인 작곡가의 수준이라고 생각하고 구별을 해내지 못했다는 것만으로도 상당한 충격을 준 사건이었다.
‘쿨리타’의 등장 이후로 음악을 인공지능을 통해 창작하려는 시도는 여러 곳에서 이루어지기 시작했다.
클래식 분야에서는 ‘AIVA(Artificial Intelligence Virtual Artist)’가 인공지능으로 창작한 클래식 음반을 내놓고 활발한 활동을 보여주고 있다. 2016년 'Genesis'라는 제목의 클래식 음반을 출시하였고, 그 음악적인 수준을 인정받아 프랑스의 음악가 협회인 ‘SACEM’에 가입을 하기도 했다.
소니(Sony)의 컴퓨터 과학 연구소에서는 인공지능으로 작곡을 한 두 곡의 팝송(Daddy’s car, Mr Shadow)을 공개하여 관심을 끌기도 했다. 이전까지 음악을 창작하는 것은 주로 클래식 분야에 한정이 되어져 있었고 상업적인 성공을 위한 작곡이 아니라 실험을 위한 작곡이었기 때문에 음악이 대중들에게 소비가 될 수 있느냐하는 부분에 대한 고려는 그리 깊지가 않았다. 그런데 소니에서 팝송을 인공지능으로 작곡하여 실제 유명 뮤지션과의 협업으로 음반까지 내면서 이제 인공지능 음악이 대중들의 선택을 받고 사람이 만든 노래들과 경쟁을 할 수도 있는 단계에 까지 올라가 있음을 보여주는 사례를 만든 것이다. 소니의 음악 작곡 인공지능은 ‘플로우 머신(Flow Machine)'이라는 이름을 가지고 있는데 팝송과 재즈 13,000 곡 정도를 학습하고 있어 인간 작곡자가 원하는 스타일을 선택하면 인공지능이 초고 수준의 악보를 작곡해서 보여준다고 한다.
‘쥬크덱(Jukedeck)' 인공지능 음악 작곡 (그림 출처 : www.jukedeck.com)인공지능의 작곡 능력을 보다 더 많은 제작자들에게 이용가치가 있도록 디지털 콘텐츠에 맞는 음악을 작곡해 주는 인공지능 음악 창작 사업을 하는 회사도 있다.
‘쥬크덱(Jukedeck)'이라는 이 회사는 저작권 문제로 음악을 제대로 사용하지 못하고 있는 유튜브 동영상 제작자들에게 저작권에서 자유로운 인공지능이 만든 음악을 제공하는 사업을 하고 있다. 회원 가입을 한 후에 음악을 작곡해 주는 위의 페이지가 나오면 장르, 무드, 길이, 클라이맥스 등을 선택하고 “Create Track"이라는 왼쪽 하단의 아이콘만 누르면 세상에 하나 밖에 없는 인공지능이 작곡을 해준 노래가 탄생이 된다. 물론 이 음악을 다운로드 받으려고 하면 약간의 지불을 해줘야만 가능하다. 인공지능이 상업적인 단계에 올라서면서 더욱 대중적인 이용이 가능해진 것이다. 이제는 원하는 사람이면 모두가 인공지능으로 음악을 만들어 사용할 수가 있는 세상이 바로 앞에 다가와 있다.
4. 영상 콘텐츠
IBM 인공지능 Watson의 영상 편집 (그림 출처 : IBM 홈페이지)동영상 편집과 관련해서는 IBM의 인공지능(AI) Watson이 2017년 9월에 개최된 US Open 테니스 대회의 하이라이트 제작에 사용된 것이 많은 사람들의 관심을 모았다.
영상 편집 영역은 그동안 기계로 대체하기에는 너무나도 창의적인 일로 여겨져왔다. 그런데 여기에 인공지능이 도전을 한 것이다. US Open 테니스 경기 정도의 세계적인 스포츠 이벤트는 엄청난 자금으로 최상의 영상을 만들어내기 위해 하이라이트 영상 편집에 들어갈 장면들을 선정하는데에만도 많은 시간과 인력이 투입된다. 그동안 진행이 된 모든 경기의 장면들을 다 살펴보고 그 중에 가장 멋지고 중요한 장면들을 선택하는 과정이 필요한 것이다. 이 작업에 인공지능이 투입되었다. 기존에 제작된 스포츠 경기의 하이라이트 장면들을 인공지능에게 모두 학습을 시켜서 인공지능 스스로가 이 영상들의 주요 공통점을 알아내게 하고, 인공지능 Watson이 하이라이트 영상 편집에 필요한 편집의 판단 기준을 스스로 깨닫게하는 과정으로 진행이 되었고 이 영상이 공개되며 큰 화제를 모은 것이다.
이 실험적인 시도는 앞으로 영상 편집이라는 고도의 창의적인 창작 작업에 인공지능이 사용되어 시간적인 효율성을 높여줄 수 있다는 것을 의미한다. 이런 시도가 일반 프로덕션 수준에서도 사용할 수 있을 정도로 대중화되기에는 시간이 좀 더 필요하겠지만 만약 적용이 빠르게 이루어진다면 그동안 영상 편집 업무를 담당하는 전문가들에게는 사실 상 새로운 강력한 경쟁자가 나타난 것이 되겠다. 특히 편집 시간 면에서는 앞으로 인공지능을 능가하는 전문가는 나타나지 않을 것으로 보인다. AI가 영상 편집 영역의 시간적인 절약이라는 면에서는 이미 인간을 뛰어넘을 수 있음을 보여주고 있는 것이다. 누구나 돈을 내고 영상 편집 인공지능을 사용할 수가 있는 것이다. 아직까지는 인공지능을 사용하는 것이 기존의 인간 편집자를 사용하는 것에 비해서 너무나 많은 투자가 필요한 상황이지만 인공지능을 사용하는 가격은 시간이 가면 갈수록 낮아지게 될 것이고, 기능은 더욱 좋아지게 될 것이다.
인공지능 왓슨이 만든 영화 예고편 (그림 출처 : 유튜브)IBM의 인공지능 왓슨(Watson)은 2016년 개봉된 영화 <Morgan>의 예고편을 만드는데 이용이 되면서 영화 창작의 영역에서 인공지능을 한 단계 업그레이드 시켰다. 영화 <Morgan>은 인공지능을 가진 인간 모습의 생명체 즉 안드로이드의 개발과 관련된 공포물이기 때문에 예고편을 인공지능 ‘왓슨’으로 만드는 것이 홍보와 마케팅의 측면에서 의미가 있다고 판단을 한 듯하다. 많은 공포 영화를 학습시킨 후에 인공지능이 자체적으로 예고편을 만들도록 했다는 것이 IBM의 설명인데, 인공지능이 편집을 한 후에 이해가 되지 않는 몇몇 부분은 인간의 손을 거쳐 수정을 했다고 하니 완벽한 인공지능의 작품은 아닌 셈이다. 하지만 한 편의 영화를 전체적으로 이해하고 가장 효과가 높은 장면들로 예고편을 만드는 것은 사람이 할 때에도 상당한 시간과 고뇌가 필요한 작업이다. 그동안 편집자가 3-4일에 걸쳐서 한 예고편 작업을 ‘왓슨’은 몇 시간 만에 해냈다고 하니 시간적인 효율성 면에서는 상당한 의미가 있다고 하겠다. 그리고 이 영화는 그 이후로도 영화 자체보다 인공지능이 예고편을 만든 영화로 언론에서도 많이 소개가 되었고 지금도 인공지능 관련 이야기가 논의될 때 빠지지 않고 나오는 아이템이기도 하다.
2011년 미국의 유명한 TV 퀴즈 쇼 프로그램 제퍼디(Jeopardy)에 출연하여 유명세를 떨치기 시작한 왓슨은 2014년 그 사업성을 인정받아 IBM 내에 ‘왓슨 그룹’이라고 하는 전담 조직이 만들어지면서 본격적으로 인공지능의 시대를 열고 있다. IBM이 미래의 주력 사업으로 인공지능 왓슨을 생각하고 많은 투자를 하고 있으며 여러 분야에서 이 인공지능을 사용하도록 하는 마케팅과 영업을 적극적으로 하고 있다. 특히 의료 분야에서 인공지능 왓슨은 다른 인공지능 개발 회사들을 압도하고 있으며 대중적으로도 높은 인지도를 만들어두고 있다. 물론 지나친 낙관론으로 인해서 기대보다 의료 분야에서의 활약이 크지 않아 부정적인 의견들이 나오고는 있지만 사업적인 면에서 왓슨의 활약은 향후 인공지능 사업이 어떻게 전개될 것인가를 예측해 볼 수 있는 좋은 예가 되고 있다. IBM 인공지능 왓슨은 브랜드는 하나이지만 다양한 분야에서 사용이 될 수 있도록 여러개의 특화된 인공지능을 개발해 두고 이를 API 형태로 외부에서 사용할 수 있게 하여 인공지능을 사업화하고 있다. 클라우드 서비스를 통해 전 세계에서 사용이 가능하지만, 한국어를 이해하는 인공지능은 2017년 개발이 완료되어 국내에서도 IBM의 인공지능을 사용할 수 있다. 왓슨의 한국어 서비스는 자연어 이해, 대화, 언어 관련 서비스, 이미지 및 감정 분석이 가능한 8개의 API(Application Program Interface)가 가능하다고 한다.
‘왓슨’은 국내에서도 이처럼 다양한 분야에서 사용이 가능하도록 여러 가지 인공지능 서비스를 제공하고 있는데 영화 예고편을 제작하고, 스포츠 경기의 하이라이트를 만드는 것에 활용을 하는 것은 인공지능 ‘왓슨’의 마케팅 효과를 노리고 하는 이벤트적인 성격이 강하다고 볼 수 있다. 영화나 스포츠 이벤트가 대중적인 관심을 끌기에는 아주 적합한 소재이기 때문에 IBM은 인공지능을 연구적인 측면에서 사업적인 측면으로 이동시키고 있는 중으로 이런 IBM의 움직임과 비슷한 상황들이 앞으로는 구글이나 페이스북에서도 자주 목격이 될 것이다. 인공지능을 대중화를 위한 API 사업의 활성화와 인공지능 브랜드 마케팅을 위한 다양한 이벤트들이 인공지능에 대한 대중적인 관심을 끌어모으게 될 전망이다.
미국 뉴욕대의 다니던 영화감독과 인공지능 전공자의 만남에서 시작된 인공지능 시나리오 작가 ‘벤자민(Benjamin)'의 탄생은 세계 최초의 인공지능 시나리오 기반의 영화 <Sunspring>이 만들어지면서 사람들의 폭발적인 관심을 받았다. 유튜브에 공개되어 있는 단편 영화 <Sunspring>은 난해한 대사로 이해하기가 쉽지는 않은데 어쨌든 인공지능이 창작한 스토리를 가지고 영화를 만든 최초의 사례가 되었다.
최초의 인공지능 시나리오 영화 (그림 출처 : 유튜브)인공지능 시나리오 작가 ‘벤자민’을 만든 ’로스 굿윈‘은 인공지능을 만들기 위해서 딥러닝 알고리즘인 RNN의 개선된 형태인 LSTM(Long Short-Term Memory)-RNN을 사용하였다고 한다. RNN(순환형 신경망:Recurrent Neural Network)은 음악, 문자열, 동영상 등 순차적인 정보의 인공지능 학습에 주로 사용이 되는데, 주어진 정보들의 순차적인 배열이 거리가 있는 경우에는 학습의 효과가 떨어지는 단점이 있어 이것을 보완한 방법으로 LSTM-RNN을 사용한다. 음악이나 영상처럼 앞의 음과 다음 음 그리고 앞의 영상 프레임과 다음 영상 프레임은 그 정보 사이의 거리가 거의 없이 붙어있기 때문에 학습 효과가 높지만 인공지능 ’벤자민‘의 경우에는 학습한 시나리오들이 시간적인 배열로 보았을 때 거리가 있기 때문에 이 변형된 알고리즘을 사용한 것이다. 시나리오를 쓰기 위해서는 시나리오 첫 부분의 이야기가 중간과 마지막까지 영향을 미쳐야 하고 서로 연관이 있어야 하는데 이렇게 바로 붙어 있는 정보가 아니라 많이 떨어져 있는 정보들을 감안하여 스토리를 연결성이 있도록 써나가려면 ’LSTM-RNN‘이 필요했던 것이다.
‘벤자민’은 그 이후에도 <It's no game>이라는 단편 영화의 시나리오를 썼고, 이 작품도 유튜브에 동영상이 올려져 있다. 이 작품은 <Sunspring>에 비해서는 이해하기가 훨씬 수월한 스토리 구조를 가지고 있지만, 최초라는 흥행 카드가 없어서인지 전작에 비해서 크게 화제가 되지는 못하였다. 물론 조금 더 스토리의 연결성이 좋아진 것은 사실이지만 여전히 상업 영화의 시나리오를 창작할 정도의 실력을 보여주고 있지는 못하고 있다. 이 작품에서 ‘벤자민’은 자신을 영화에 등장시키고 있는데, 인공지능 ‘벤자민’이 사람들을 조정하여 영화를 만드는 내용을 아주 독특한 스토리로 보여주고 있다.
시나리오 창작 인공지능 벤자민(Benjamin) 홈페이지 화면이렇게 영화로 제작이 된 시나리오 이외에도 시나리오 창작 인공지능 ‘벤자민’의 홈페이지(http://benjamin-ai.tumblr.com/)에 가면 계속 새로운 시나리오들이 창작이 되어 업데이트가 되고 있다. 인공지능은 학습을 계속하면 사람처럼 그 능력이 계속 성장하기 때문에 멀리 않은 미래에는 상업 영화의 제작도 가능한 새로운 시나리오가 탄생하리라 기대가 된다.
인공지능과의 협업
IBM의 인공지능 왓슨도 음악 작곡의 영역에 도전을 했는데, 왓슨은 미국의 유명 프로듀서와 협업으로 ‘Not easy'라는 곡을 만들어서 공개를 했다. 26,000곡을 분석한 인공지능 왓슨과 유명 프로듀서 'Alex'가 공동 작업을 한 이 곡은 미국의 빌보드 차트에서 6위를 차지하기도 했다. 이 곡을 인터넷에 올려진 영상과 함께 들어보면 어느 팝송 못지 않은 세련된 음악을 인공지능이 만들어낼 수 있다는 것을 실감하게 된다. 물론 워낙 좋은 곡을 만드는 유명 프로듀서와 공동 작업을 한 것이기 때문에 온전히 인공지능의 작곡 실력이라고 볼 수는 없지만 인공지능이 가진 잠재력을 확인하기에는 충분한 음악이라는 생각이 든다.
인공지능 왓슨과 유명 프로듀서 Alex 공동 작곡 “Not Easy" (그림 출처 : IBM)인공지능이 음악을 작곡하는 창작의 영역에 도전을 시작하면서 짧은 기간 안에 많은 시도들이 이루어졌고 이제는 실험적인 시도를 넘어서서, 상업적인 이유로 인공지능을 음악 창작에 이용하게 되는 것이 가능해졌다. 이러한 환경이 조성되자 음악 관련 업체들이 인공지능을 자연스럽게 받아들이게 되었고 이를 사업화 하는 현상이 발생하기 시작했다.
새로운 것을 만들어내는 창작자에게 인공지능은 어떠한 의미를 가지게 될까? 참 답변이 어려운 질문이다. 은유적이지만 그나마 의미가 있는 답변을 위해서 처음 인공지능 이야기를 시작했던 ‘알파고’를 떠올려보자. 2016년 3월 인공지능의 시대가 열렸음을 보여준 ‘알파고’의 숨겨진 이야기들을 보여주는 다큐멘터리가 2017년 11월에 공개가 되었다. 다큐멘터리에서는 ‘알파고’라는 인공지능이 그저 특정 분야에서만 인간을 초월하는 능력을 가진 조금은 불안정한 존재라는 것을 보여준다. 컴퓨터가 여러 대 연결되어 있는 기계 덩어리인 인공지능은 전원을 꺼버리면 멈춰버리는 약한 존재인 것이다. 그런데 우리는 왜 ‘알파고’에게 충격을 받은 것일까? 그건 바로 인간이 학습시킨 것을 넘어서 창의적인 바둑의 ‘수’를 만들어낼 수 있는 인공지능을 모두가 TV 화면으로 지켜보았기 때문이다. 인간은 그동안 생각하지 못했던 새로운 바둑의 ‘수’를 ‘알파고’가 두는 순간 우리 모두가 놀랐다. 창의성이 더 이상 인간의 전유물이 아니라는 사실이 TV로 눈앞에 펼쳐지는 순간 인류는 새로운 깨달음을 얻게 된 것이다.
인공지능은 인간의 뇌의 구조를 본따서 만들어진 기계이다. 그런데 이 기계를 인간이 만들고 발전시키면서 우리 인류는 전혀 새로운 경험을 하게 된다. 우리의 생각이 미치지 못하는 부분이 있었고 그걸 인공지능이 찾아줄 수 있다는 사실을 느끼게 된 것이다. 인공지능의 창의성은 인간의 그것과는 다른 모습이다. 인간이 가진 감정이나 습성을 가지지 않는 새로운 차원의 창의성은 서로의 분야가 겹치지 않을 수 있기 때문에 멋진 하모니를 만들어낼 수가 있다. 창작을 하는 콘텐츠 산업 분야에서 인간과 인공지능의 협업이 가능하고 또 중요한 이유가 바로 여기에 있다.
생각보다 빠른 속도로 창작의 분야에 인공지능이 도입되고 있다. 이제 창작자들은 인공지능 기술이 적용된 미래를 받아들여야만 하는 상황이다. 인공지능 기술과 이에 따른 환경의 변화를 이해하지 못한다면 다른 산업 분야와 마찬가지로 콘텐츠 분야에서도 경쟁자들에게 뒤쳐질 수밖에 없는 것이다. 처음 인공지능이 창작의 분야에 적용이 되던 시기에 논의가 되었던 기계가 창의성을 가질 수 있느냐 하는 질문은 이제 더 이상은 의미가 없어졌다. 우리 인류는 너무나 빠르게 인공지능 콘텐츠 세상으로 진화하고 있다. 인공지능은 마치 공기처럼 우리의 모든 곳에 원래 존재했었던 당연한 것으로 자리를 잡게 될 것이고, 인류가 그동안 알아채지 못하던 부분들을 알려주는 존재로 그 진가를 발휘하게 될 것이다. 이제는 두려움을 버리고 인공지능과의 협업을 어떻게 해야 하는가에 대한 진지한 고민이 필요한 시점이다.
<인공지능 콘텐츠 혁명> 저자 고찬수 PD
