창조의 벽을 허물다. 생성형 AI "Sora"

동영상 생성 AI "Sora"에 대해 들어보셨나요? 소라는 2024년 2월 오픈AI가 출시한 텍스트 기반 영상 생성 모델입니다. 명령어 프롬포트를 통해 텍스트를 입력 받으면 1분 정도 길이의 영상을 1920*1080 픽셀의 해상도로 만들어줍니다. 소라는 디퓨전 트랜스포머(Diffusion Transformer) 모델을 사용했는데 이 모델은 기계 학습을 통해 이미지에 노이즈를 넣고 이를 제거하는 과정을 수차례 반복하면서 영상을 변형해 원본 이미지는 만드는 모델입니다. 노이즈 모델링을 통해 고품질 영상을 생성하는 것이죠. 소라에게 사이버펑크 환경에서의 로봇 영상을 만들어 달라고 하면 SF영화의 한 장면과 같은 영상을 만들어주고 여러 작품들이 전시되어 있는 박물관을 보여달라고 하면 명작들이 가득한 갤러리의 모습을 보여줍니다. 텍스트를 통해 상상을 영상으로 만들어 주는 것입니다.

AI와 인간

과거에는 기계가 넘볼 수 없는 영역으로 인간의 예술성과 창의성을 꼽았던 적도 있었습니다. 그러나 현재 소라나 챗 GPT의 모습을 보면 그 말은 더 이상 통하지 않는 것만 같습니다. AI의 영역이 점차 넓어지는 가운데 이제 근본적인 질문을 던지지 않을 수 없습니다.  AI가 대체할 수 없는 역량은 대체 무엇이며 인간은 어떤 역량 함량에 힘을 써야 할까요? 이 질문의 해답을 Thomas H. Davenport의 Beyond Automation에서 찾을 수 있었습니다. 해당 논문에서 저자는 인간이 자신의 업무 영역에서 기계에 대해 경쟁력을 갖는 방안을 5가지 제안했습니다. 1)올라서기, 2)비켜서기, 3)끼어들기, 4)좁게서기, 5)전진하기 가 그들입니다. 2015년에 쓰인 논문이라 생성형 AI가 가능하게 만든 창의성이나 예술성에 대한 해답은 사용할 수 없겠지만 그럼에도 불구하고 여전히 사용 가능한 해결책이 있었습니다. 바로 올라서기와 끼어들기입니다. 올라서기는 지적인 기반을 높여 보다 고차원적인 업무 역량을 가지는 것이고 끼어들기는 컴퓨터가 하는 작업을 인간이 통제하고 관리하는 것입니다. 두 해결책이 공통적으로 갖고 있는 특성이 바로 인간이 주도적으로 AI를 사용한다는 점입니다. 발렌주엘라 CEO의 "앞으로의 예술가들은 단순한 작업자에서 벗어나 아이디어를 내는 기획자이자 숲을 바라보는 지휘자가 되어야 한다"는 말도 이 주장에 힘을 실어줍니다. AI의 발전을 오히려 기술의 제약에서 해방되는 현상으로 생각하고 "인간의 이야기"를 잃지 않아야 할 것입니다.

AI와 기업

챗 GPT에서 그치지 않고 소라까지. 생성형 AI는 점차 그 몸집을 키워가고 있습니다. 인간성을 잃지 않는 것 역시 중요한 일이지만 우리는 실질적으로 우리의 삶에 미칠 영향 역시 생각하지 않을 수 없습니다. 그 삶의 중심에 있는 가장 현실적인 장소인 기업에서 우리는 어떻게 AI를 맞이해야 할까요? 앞서 말했던 것처럼 인간 주도적으로 AI를 활용해 업무 효율성을 늘리고 실질적인 실적을 강화할 수도 있을 것입니다. 단순 노동이 필요했던 많은 작업에 AI가 투입되면 기업의 능률 역시 상승할 것입니다. 단순한 행정 문제부터 간단한 고객 분류까지 생성형 AI가 도입될 분야는 많습니다. 그런 분야에는 적극적으로 도입을 시도하는 것이 바람직한 기업의 모습일 것입니다. 그러나 여러 문제점 역시 같이 찾아옵니다. 그 문제점들 중 가장 대표적인 사례가 바로 보안입니다. 기업 또는 개인의 정보를 어디까지 오픈해야 할 지, 또 어떤 프로세스를 통해서 정보를 지키고 저작권을 보호하며 안전하게 AI를 도입해 사용할 수 있을지 기업은 고민해야 합니다. 단순히 보안 문제에서 그쳐선 안됩니다. AI가 해당 기업을 얼마나 변화시킬까 끊임없이 고민해야 합니다. 이런 고민의 시간들이 최신 트렌드에 맞추어 발 빠르게 성장하는 기업이 될 지, 디지털 전환에 성공하지 못하고 추락하게 될 지, 그 결과를 바꾸어 낼 것입니다.

DBR AI 아트 인사이트 동영상 생성 AI 'Sora'가 던진 숙제,  Thomas H. Davenport의 Beyond Automation 참고