박영숙 유엔미래포럼 대표

20년 전 엔터테인먼트 부문은 소수의 제작자와 방송사가 지배하고 있는 신규 진입이 거의 불가능한 시장이었다. 오늘날 엔터테인먼트 산업은 완전히 개방됐고 스토리텔러와 스토리텔링 매체는 폭발적으로 늘어났다. 이제 시작일 뿐이다. 넷플릭스(Netflix)는 엔터테인먼트 사업을 시작한 지 8년 만에 2010년의 8억 달러에서 185조6000만 달러로 시가총액이 폭등했다. 올해 넷플릭스는 콘텐츠 수입만 15조 달러에 이를 것으로 예상된다.

특히 인공지능 기술은 엔터테인먼트의 미래에 훨씬 더 큰 역할을 한다. 넷플릭스에서 선호하는 영화나 TV 시리즈를 정확하게 예측해주는 알고리즘 도출 결과나 유튜브에서 다음에 볼 동영상을 대기시켜주는 영상추천 알고리즘을 이미 경험했을 것이다. 인공지능은 개인화된 예측을 넘어 콘텐츠 생성, 음악 레퍼토리 증폭, 새로운 소토리 전개 개발. 좋아하는 배우를 스크린으로 불러들일 수 있다.

인공지능 모션 트랜스퍼 기능을 예로 들어보자. UC 버클리 대학교의 연구진은 생성적적대신경망(GAN; Generative Adversarial Network) 머신러닝 하위 집합을 이용해 전문가의 댄스 동작을 아마추어 개인의 영상에 끊김 현상이 없는 영상으로 중첩시킬 수 있는 인공지능 모션 트랜스퍼 기술을 개발했다.

인공지능은 컴퓨터 생성이미지(CGI) 기술을 크게 향상시키고 있다. 무수한 시간의 영상자료를 바탕으로 학습한 인공지능 시스템은 얼굴의 움직임과 표현을 다시 수정하고 이를 컴퓨터 생성이미지에 복제해 새로 만든 얼굴이나 좋아하는 배우의 얼굴을 만들 수 있다. 메릴린 먼로를 ‘분노의 질주(Fast and Furious)’에 캐스팅하고 싶은가? 아무 문제없다. 동생을 오리지널 스타워즈 영화에 캐스팅하고 싶은가? 인공지능의 힘으로 다음 제다이 생일에 동생을 편집해 넣을 수 있다.

제임스 캐머런 감독이 공동 설립한 디지털도메인(Digital Domain)과 같은 회사는 이러한 미래의 길을 개척하고 있다. 디지털도메인의 시각효과 전문가는 독창적인 인공지능 시스템을 이용해 매우 효율적으로 인간과 컴퓨터 생성이미지를 통합할 수 있다. 최근 개봉한 ‘어벤저스: 엔드게임’에서도 인공지능과 컴퓨터 생성이미지 기술이 협력해 영화 내 빌런인 타노스의 얼굴 표현을 자연스럽게 재현해냈다.

비디오 게임의 영역에서도 업스케일링 알고리즘을 이용해 어린 시절에 하던 고전 비디오게임의 저해상도를 새로운 그래픽으로 업그레이드할 수 있다. 토파즈 랩스(Topaz Labs)는 인공지능 업스케일링 알고리즘을 상용화했다. 아직은 일부분 손이 가는 장인 정신이 필요하지만 생성적적대신경망 기술은 게임 비주얼을 크게 향상시키는 프로세스를 엄청나게 가속시켰다. 한 번의 클릭으로 저해상도 영상이나 이미지를 향상시킬 수 있는 기술이 가져올 미래를 상상해보라.

인공지능 업그레이드를 이용할 수 있는 분야는 영화나 게임만이 아니다. 인공지능 작곡가는 개인화된 레퍼토리에서 멜로디 창작에 이르는 음악분야에 큰 영향을 미치게 된다. 인공지능 스타트업은 뮤지션들과 함께 새로운 멜로디와 비트를 창작하는 기술을 개발해 100만 달러의 벤처자금을 끌어모으고 있다. 언젠가는 인공지능이 가사도 쓰게 된다. 이미 작곡 알고리즘인 플로머신이 활동 중이다. 플로머신은 창작 어시스턴트로 많은 음악가들이 사용하고 있으며 플로머신이 만든 음악은 스포티파이 플레이리스트와 최고의 음악 차트에도 나타나고 있다.

인공지능 작곡 알고리즘은 수천 개의 장르별 음악과 혼합 장르의 음악으로 훈련을 받아 지정된 스타일의 맞춤형 멜로디와 코드 진행을 최적화한다. 이를 통해 인간 예술가가 곡을 다듬고 새로운 비트를 끌어내고 창의력을 발휘하도록 도와준다. 마데우스코드의 설립자인 다이시 후쿠야마는 “역사는 새로운 기술이 예술의 폭발적 성장을 가져왔음을 보여주고 있다. 인공지능 작곡 기술은 올바른 창작자를 만나 다음 세대의 문화 폭발을 만들어낸다”라고 말했다.

<한국대학신문>

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