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[기고] 상상이 영상으로 만들어지는 세상

기사입력 : 2024년02월19일 08:36

최종수정 : 2024년02월19일 09:10

하민회 이미지21대표(코가로보틱스 마케팅자문)

눈을 감고 상상해보자. '스타일리시한 여성이 빛나는 네온과 도시 간판으로 가득한 도쿄 거리를 걷는다. 빨간색 긴 드레스에 검은 가죽 재킷을 걸치고 검은색 부츠, 검은색 가방을 든 그녀는 빨간 립스틱에 선글라스를 끼고 자신감 있고 자연스럽게 걷고 있다. 보행자들이 지나가고. 거리는 축축하고 바닥엔 다채로운 조명이 반사되어 거울 효과를 만들어낸다.'

머릿속에 그린 것 이상으로 생생한 장면이 바로 몇 분만에 영상으로 만들어진다. (https://openai.com/sora 에서 상상의 영상을 확인할 수 있다) 오픈AI에서 발표한 동영상 생성AI 소라(Sora)이야기다.

15일 챗GPT를 만든 오픈AI는 공식 홈페이지와 X(전 트위터)를 통해 문장을 입력하면 영상을 만들어주는 '텍스트 투 비디오(Text to Video)' 모델인 소라를 공개했다. 다양한 프롬프트 예시와 보기 영상을 함께 게재한 오픈AI는 "모든 동영상은 소라가 생성한 동영상이고, 어떠한 수정을 하지 않았다"고 밝혔다.

소라가 만든 여러 편의 영상들은 실제로 현장에서 직접 촬영하거나 그래픽 작업으로 만든 애니메이션과 구분이 어려울 만큼 정교하고 생생하다. 피부 결, 주름, 머리카락, 미세한 미소 같은 인물의 움직임이 현실의 사람과 혼돈될 만큼 자연스럽고, 시시각각 변하는 배경은 마치 사람이 계획해 촬영을 진행한 것처럼 다양한 구도를 보여준다.

소라의 놀라운 영상 퀄리티에 외신들은 '영상 제작의 혁명'이라고 했고 AI영상 분야의 선두 기업 런웨이의 CEO는 "게임이 시작됐다"는 소감을 남겼다.

오픈AI의 '소라'로 만든 동영상 캡처 [사진=오픈AI 사이트] 2024.02.16 kwonjiun@newspim.com

동영상 생성은 텍스트나 이미지 생성보다 훨씬 어렵고 까다로운 기술이다. 기술적, 계산적, 창조적 측면에서 복잡성이 증가하기 때문이다.

동영상은 시간에 따라 변화하는 일련의 이미지(프레임)의 연결로 구성된다. 당연히 각 프레임은 시간적으로 연속적이고 일관성 있어야 한다. 그런데 지금까지 나온 AI 동영상 생성물에서는 같은 영상 안에서도 캐릭터나 사물의 형태가 조금씩 달라져 완성도가 떨어진다는 지적을 받아왔다.

복잡한 내러티브와 맥락을 이해하는 능력도 요구된다. AI가 단순히 물체를 인식하고 생성하는 것을 넘어서, 그 물체들이 상호작용하는 방식과 이를 통해 전달하고자 하는 메시지나 이야기에 대한 이해가 선행되어야 자연스러운 동영상을 생성해낼 수 있기 때문이다. AI 모델에게 더 많은 지능적 이해와 추론 능력이 요구되는 셈이다.

특히 한두 줄의 프롬프트에 따라 완성형 비디오를 만들어 내는 것은 언어로 표현되지 않은 부분과 시간의 흐름까지 고려할 수 있어야 한다. 이는 단순히 이미지가 영상 속에서 연계되는 패턴만을 학습하는 게 아니라 현실 세계에서의 물리적 규칙을 내재화하고 이를 시나리오에 적용해야 함을 의미한다.

오픈AI는 기술 보고서를 통해 '다양한 방법을 사용해 비디오 데이터 생성 모델링을 연구했다'고 밝혔다.

하민회 이미지21 대표.

AI가 언어를 정확하게 이해해서 적합한 비디오를 생성할 수 있도록 비디오에 관해 설명돼 있는 캡션이 포함된 비디오를 학습시켰고 달리3(DALL·E 3)에 적용된 시각 데이터를 훈련해 언어 이해 품질을 높였다.

또 오픈AI는 동영상과 이미지를 '패치'라는 작은 데이터 단위 모음으로 표현하는데 마치 언어모델의 '토큰'과 유사한 방식으로 작동한다고 설명했다. 데이터를 표현하는 방법을 통합함으로써 다양한 기간, 해상도 및 종횡비에 걸쳐 이전보다 더 광범위한 시각적 데이터에 대한 확산모델 트랜스포머(Diffusion model Transformer)를 교육할 수 있었다고 한다.

가장 인상적인 것은 "소라가 실제 세계를 이해하고 시뮬레이션 할 수 있는 모델의 기반역할을 하며 이 기능은 AGI 달성을 위한 중요한 이정표가 될 것이라 믿는다"는 문구였다. 한 마디로 실제 세계의 범용 시뮬레이터 구축을 위한 경로를 개발하는 중이라는 것이다.

물론 소라는 아직 기술적으로 완벽하지 않다. 오픈AI는 소라가 복잡하고 물리적인 장면을 묘사하거나 인과관계를 충분히 이해하지 못하는 경우가 있다고 밝혔다. 예를 들어 사람이 쿠키를 한입 베어 무는 장면의 다음 장면에 쿠키를 깨문 자국이 나타나지 않거나 오른쪽과 왼쪽이 공간 내에서 섞이기도 하고 물리적으로 불가능한 움직임을 만들어낼 수도 있다는 것이다.

현재 오픈AI는 소라를 시각 예술가, 디자이너, 영화 제작자 등 제한된 수의 크리에이티브 전문가에게만 공개하고 피드백을 받고 있다.

딥 페이크 우려 등에 대해 오픈AI는 "극단적인 폭력이나 혐오스러운 이미지, 또는 특정 인물의 초상을 요청하는 명령어는 거부하게 조치할 것"이라며 모든 비디오는 표시되기 전 각종 안전 정책을 준수하는지 확인을 거칠 것이라 밝혔다. 오픈AI는 소라가 생성한 영상이 식별되도록 하는 도구도 개발 중이다.

삼성전자와 러시아 인공지능연구소가 사진 이미지 한장을 이용해 자연스러운 딥페이크 영상을 만들어냈다. [제공=삼성전자] 

오픈AI 가세로 AI 동영상 생성 시장은 한층 뜨거워질 전망이다.

지난해 6월 런웨이는 획기적인 기능의 '젠2' 출시로 업계 선두로 나섰고 11월에 스태빌리티 AI가 '스테이블 비디오 디퓨전'을 내놓았다. 메타의 '에뮤', MS의 비디오 생성 모델 '드래그누와', 구글의 시공간 확산 모델 '루미에르' 등도 끼어들었다. 

광고·영상 업계에선 곡소리가 들린다. 최대 1분 분량의 영상을 생성해내는 소라의 등장에 숏폼, 광고 영상 제작업체들은 직격탄을 피하기 어려워 보인다. 굳이 다수의 스태프들과 시간들이고 비용 들여 로케이션 갈 필요도 없다. 현실보다 더 현실적인 AI생성 영상이 반갑지만은 않은 이유다.

멸종한 매머드가 눈발을 헤치고 달려오고 벚꽃 사이로 눈이 내리는 드라마틱한 영상이 단 몇 줄의 프롬프트만으로 가능하다니. 오죽하면 IT 전문 매체 기즈모도가 "소라는 현실감이란 개념에 거대한 엿(Fuck)을 날리는 서비스"라 했을까?

AI 발 일자리 감소가 피부로 와닿는 요즘, 소라는 두 가지 화두를 던진다.

우선 콘텐츠, 엔터테인먼트업계에 대한 위협. 지난 해 미국 헐리우드의 작가와 배우 노동조합의 동반파업이 떠오른다. 두 집단 파업에는 넷플릭스 등 OTT 플랫폼 재상영에 대한 정당한 대가요구도 있었으나, 생성 AI로 인한 생존의 위협에 대한 호소가 컸다. AI가 쓴 초고와 수정에 따른 저작권 인정 문제, AI로 인한 초상권 침해 문제, 성우 목소리를 활용한 AI보이스 등 대부분 기술 발전으로 인해 새로 생겨난 문제들이었다. 그리고 대개의 경우 여전히 밀고 당기는 해결과정에 있다.

AI를 형상화한 이미지 [자료=블룸버그]

과연 시간과 비용, 인력을 절감한 생산성 향상만이 정답일까?

생성AI의 등장과 함께 거의 모든 산업과 업종에서 숙련도 높은 고능력자만 일자리 유지가 가능 해졌다. 경험과 업계 지식이 부족한 신입의 시장 진입은 나날이 어려워지고 있다.

AI 기술은 빛의 속도로 발전하는데 AI로 인해 생겨난 사회적 문제에 대응할 시간은 턱없이 부족하다. AI로 인해 재편되는 일자리에 대한 교육, 저작권과 초상권, 개인보호법에 관한 법적 제도적 규제 등 준비하고 해결해야 할 사안들이 쌓여간다. 너무 늦어지기 전에 논의하고 합의할 필요가 있다.

다음은 딥 페이크와 가짜뉴스 문제.

소라의 극사실적인 영상을 보며 신기함과 두려움을 함께 느끼는 건 아마도 예상되는 부작용을 직감하기 때문일 것이다. 접근이 용이하고 사용이 쉬울수록 기술의 오용과 남용은 증가하기 마련이다. 최근 미국에선 중고교학교 딥 페이크 폭력으로 인한 자살자가 늘고 있다고 한다.

기술을 멈추거나 금지할 수 없다면 법적인 규제 못지 않게 문명의 이기를 슬기롭게 사용하는 법부터 알려 줄 필요가 있다. AI로 남을 속이거나 해를 입히거나 사회 혼란을 야기해서는 안 된다는 기본부터 강조하고 반복해야 한다. 엄격한 법적 책임을 묻고 학교 교육이든 사회적 캠페인이든 AI리터러시 교육을 꾸준히 지속해야 한다.

AI 기술의 화려함에 현혹되면 자칫 '모든 기술은 결국 인간을 이롭게 하기 위함'이라는 기본명제를 깜박할 수도 있기 때문이다.

◇하민회 이미지21대표(코가로보틱스 마케팅자문) =△경영 컨설턴트, AI전략전문가△ ㈜이미지21대표, 코가로보틱스 마케팅자문△경영학 박사 (HRD)△서울과학종합대학원 인공지능전략 석사△핀란드 ALTO 대학 MBA △상명대예술경영대학원 비주얼 저널리즘 석사 △한국외대 및 교육대학원 졸업 △경제지 및 전문지 칼럼니스트 △SERI CEO 이미지리더십 패널 △KBS, TBS, OBS, CBS 등 방송 패널 △YouTube <책사이> 진행 중 △저서: 쏘셜력 날개를 달다 (2016), 위미니지먼트로 경쟁하라(2008), 이미지리더십(2005), 포토에세이 바라나시 (2007) 등

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[단독] 2005년 이후 '의사고시' 본 외국 의사 424명…헝가리·우즈벡 순 많아 [세종=뉴스핌] 신도경 기자= 지난 2005년 이후 지난해까지 우리나라 '의사 고시'에 응시한 외국면허 의사는 총 424명으로 파악됐다. 이중 절반은 불합격한 것으로 나타났다.  국가별로 헝가리와 우즈베키스탄 출신이 가장 많았으며, 미국, 독일, 호주가 뒤를  이었다. ◆ 정부, 의사 고시 면제 추진…외국면허 응시자 늘어날 전망 10일 신현영 더불어민주당 의원이 한국보건의료인국가시험원과 보건복지부에서 제출 받은 '국가별 외국의대 국가고시 불합격 현황'에 따르면, 외국의대 졸업생이 국내 의사시험에 응시했다가 합격한 비율은 50.7%에 불과하다. 지난 2005년부터 2023년까지 총 424명의 외국면허 의사가 국내 의사 예비시험(1차 시험)에 응시해 235명이 합격, 합격률은 55.4%였다. 또 예비시험을 거쳐 국가고시(2차 시험)에 응시한 사람은 288명이며 이중 합격자는 215명이었다. 예비시험을 본 외국면허 의사중 국가고시까지 합격한 비율은 절반 수준인 50.7%에 머문 것이다(표 참고). 의사 국가고시는 '의사가 될 자격'을 판단하는 시험이다. 현행 외국 의사 면허 소지자는 '의료법 제5조'에 따라 복지부가 정한 인정 기준에 해당하는 외국 의대를 졸업한 뒤 국내에서 의료 활동을 하려면 국내 의사 예비시험을 통과해 의사 국가시험에 응시하는 자격을 확보해야 한다. 이후 한국보건의료인국가시험원 주관으로 치러지는 '의사 국가고시'를 봐야 한다. 정부는 지난 8일 의사집단행동으로 인한 의료공백을 막기 위해 외국에서 면허를 딴 의사들도 보건 의료위기 '심각' 단계에서는 국내에서 진료할 수 있도록 허용하는 내용의 '의료법 시행규칙 개정령안'을 입법 예고했다. 이에 따라 국내 의사고시를 봤으면 탈락했을 외국의대 졸업자들이 대거 의료 현장에 투입될 전망이다.  '외국의대 예비고시의 국가별 현황(2005~2023)'을 보면 헝가리 출신 응시자가 189명으로 가장 많았다. 우즈베키스탄이 71명으로 뒤를 이었고 영국 27명, 미국 23명, 독일 21명, 호주 18명, 러시아 16명 순이었다.  헝가리는 이중 79명이 불합격해 불합격률이 41.7%를 기록했다. 우즈베키스탄은 절반이 넘는 40명(56%)이 불합격했다. 미국도 불합격률이 69.5%(16명)에 달했다.  '외국의대 국가고시의 국가별 현황(2005~2023)'도 헝가리가 119명으로 가장 많았다. 우즈베키스탄(38명), 영국(21명), 독일(18명), 호주(15명)가 뒤를 이었다. 필리핀은 11명이 응시해 10명이 불합격하고 1명만 합격했다.   신 의원은 "외국 의대를 졸업하고 한국에서 국가고시를 다시 보는 이유는 외국에 있는 의료와 한국의 의료 간에 차이가 있기 때문"이라며 "(환자의) 인종과 지역 특성에 따라 질병 양상이 달라질 수 있다"고 설명했다. 신 의원은 "한국 의료에 대해 얼마나 이해하고 있고 준비가 돼 있느냐는 국가고시를 통해 보는데 자격이 되지 않은 사람을 제한적으로 허용하는 것은 의료의 질을 담보하지 않은 사람이 의료 행위를 할 수 있는 위험성이 있는 것"이라며 "현 정부의 정책은 국민의 의료 이용을 열악하게 만들고 불편한 상황을 초래하고 있는 것"이라고 비판했다. ◆ 국가별 의료 수준 달라…"의료체계 후퇴" 우려 신현영 의원이 보건복지부에서 받은 '국가별 외국의대 국내 의사면허 최종 불합격 비율 현황(2005~2023)'에 따르면 30개국 중 불합격률 50% 이상을 차지한 나라는 총 17개국으로 절반이 넘는다. 특히 필리핀은 응시자의 97%가 불합격했다. 미국 84.8%, 우크라이나‧폴란드 75%, 일본 68%, 우즈베키스탄‧벨라루스‧브라질 66.7%, 독일 58.7%, 호주 55.2%, 러시아 55%, 헝가리 52.1%, 오스트리아‧아일랜드‧르완다‧프랑스‧남아프리카공화국 50%, 파라과이 46.7%, 볼리비아 33.3%, 영국 31%, 뉴질랜드‧스위스‧이탈리아‧체코‧카자흐스탄‧몽골 0%다. 나머지 4개 나라는 응시하지 않았다. 외국 의대 졸업자의 국내 의사 국시 불합격률이 높은 반면 한국 의사국시 전체 불합격률은 10% 수준이다. 2022년 국내 의사 국시 합격률은 상반기 97.6%, 2022년 하반기 95.9%다(표 참고) 외국과 한국 의대 불합격률이 차이가 나는 원인은 국내 의대의 경우 4∼6년마다 한 번씩 점검해 의학교육 적합성을 관리하기 때문이다. 반면 외국의대는 국내 의사 국가고시를 볼 수 있는 곳으로 인증받고 난 후 관리·감독 시스템이 전무한 수준이다. 신 의원은 "(외국 의사를 도입하는 정부 방안은) 오히려 의료체계를 후퇴하게 만드는 판단"이라며 "국민도 자격을 갖추지 못한 사람들에게 진료받는 것에 대해 생각해 볼 필요가 있다"고 강조했다. 그러면서 그는 "외국 의사가 국내 인증을 받으려면 대학 학제와 교과과정, 학사관리 등이 우리나라 해당 대학 수준과 비교해 동등하거나 그 이상이어야 한다"고 덧붙였다. sdk1991@newspim.com 2024-05-10 06:00
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