미국 할리우드에서는 예전부터 영화 제작에 AI 프로그램을 적극 활용해 오고 있다. 영화 <인디아나 존스: 운명의 다이얼>에서 80세의 해리슨 포드는 35세로 완벽하게 회춘했다. 올해 11월 개봉 예정인 <히어>에서 67세의 톰 행크스는 무려 19세로 돌아간다. 과거에 다른 배역을 쓰거나 분장으로 해결했던 장면들이 AI를 활용한 디에이징(De-aging)* 기술로 구현되고 있다.

* 디에이징(De-aging): 인공지능을 기반으로 한 딥러닝 알고리즘을 활용해 과거의 사람이나 물건의 모습을 현대적으로 재현하는 데 사용

AI 활용은 광고계에서도 활발하게 적용되고 있다. 기존 타겟팅, 개인화, 최적화, 효과 측정 분야에서부터 최근 창작 분야로까지 쓰임이 확대되고 있다.

지난해 ‘KB라이프생명’은 국내 광고에서 최초로 딥러닝과 디에이징 기술을 도입해 배우 윤여정의 20대 모습을 구현했다. 마찬가지로 ‘서울우유’ 광고 속 배우 박은빈을 쏙 빼닮은 아역 모델 3명도 AI가 학습해 만들어낸 딥페이크의 결과물이다.

시장조사 업체 ‘그랜드뷰리서치’는 전 세계 미디어∙엔터테인먼트의 생성형 AI 시장 규모가 2023년 197억 5,000만 달러에서 2030년 994억 8,000만 달러로 성장할 것으로 내다봤다. 연평균 26% 이상의 성장률이다. 이에 국내외 영상 산업 전문가들은 AI가 향후 업계의 판도를 바꿀 것이라고 입을 모은다.

영화계의 뜨거운 감자 ‘AI 영화’

▲ 스튜디오 프리윌루전에서 AI로 생성한 컨셉아트 및 디자인 이미지

영화계에서도 ‘AI 영화’ 장르가 화두다. 국내외 여러 영화제에서 AI 영화를 주목하기 시작했다. 지난해, 베니스 국제영화제는 AI 기술을 활용해 만든 영화 <아그로 드리프트(AGGRO DR1FT)>를 초청해 이슈의 중심이 됐다. 올해 5월 진행된 칸 국제영화제의 필름마켓 전반을 이끈 주제 역시 AI였다. 이외에도 LA, 뉴욕, 두바이, 암스테르담 등에서 AI 영화제가 열리고 있다.

국내에서도 이같은 영화계의 새로운 흐름에 발 빠르게 움직이는 분위기다. 지난 7월에 개최한 ‘제28회 부천국제판타스틱영화제(BIFAN)’는 한국 영화제 가운데 최초로 ‘AI 영화 경쟁 부문’을 도입했다. 오는 12월에는 국내 첫 AI 영화제인 ‘부산국제인공지능영화제’가 열릴 예정이다. 생성형 AI를 잠재적 위협으로 받아들였던 문화예술계가 이를 창작 도구로 받아들이고 있는 것은 시사하는 바가 크다.

‘AI 영화’는 생성형 비디오 AI 기술 발달과 함께 급속도로 주목 받았다. 특히, 오픈AI의 ‘소라(Sora)’는 TTV(Text to Video) 모델의 게임 체인저로 등장했다. 이전 모델들이 3~4초 길이의 저화질 클립을 생성했다면, 소라는 1분 길이의 실사와 같은 고화질 비디오를 제작할 수 있다. 복잡한 장면, 다수의 캐릭터, 동적인 카메라 앵글, 사실적인 얼굴 감정 및 움직임 등의 연출도 가능하다.

TTV 업계의 선두 업체인 런웨이는 기존 ‘젠(Gen)-2’보다 성능이 향상된 ‘젠(Gen)-3’의 서비스를 시작했다.  또 다른 업체인 루마(Luma) 또한 ‘드림 머신(Dream Machine)’이라는 새로운 비디오 생성 AI 서비스를 선보이며 TTV 시장의 경쟁을 가속화하고 있다.

스토리와 메시지 갖춘 세계 최초의 AI 영화 <원 모어 펌킨> 제작 이야기

▲ 생성형 AI로 만든 영화 <원 모어 펌킨>의 스틸컷

스튜디오 프리윌루전은 지난 2월 아랍에미리트에서 개최된 ‘제1회 두바이 국제 AI 영화제(AIFF)’에서 영화 <원 모어 펌킨>으로 대상과 관객상을 받으며 2관왕에 올랐다. <원 모어 펌킨>은 200살이 넘도록 호박 농사를 하는 한국 노부부의 비밀에 대한 이야기를 담은 공포 영화다.

3분짜리 이 단편영화는 작년 9월, 순수 생성형 AI로만 제작됐다. 제작에 들어간 비용은 전기요금을 제외하고는 ‘0원’. 오직 AI 프로그램 툴을 사용해 3~4명이 붙어 5일 만에 완성했다. 당시 무료 오픈 소스였던 TTI(Text to Image) 모델인 ‘스테이블 디퓨전 XL(Stable Diffusion XL)’을 활용해 초기 이미지를 생성한 뒤, ITV(Image to Video) 모델인 ‘피카(Pika)’의 베타버전으로 영상을 제작했다.

<원 모어 펌킨>에는 ‘탐욕은 또 다른 탐욕을 부르고, 결국 파멸을 부른다’는 메시지가 담겨 있다. AIFF에 출품된 약 500편의 AI 영화 다수가 기술적 측면에만 매몰됐던 것에 반해, <원 모어 펌킨>은 영화 예술의 중요한 요소인 주제 의식을 놓치지 않아 높은 평가를 받았다. 그로테스크한 공포 장르를 선택한 것도 신의 한 수였다. 어딘가 불쾌하고 기괴하게 표현됐던 AI의 기술적 한계를 연출로 승화해 독특한 예술적 장점으로 풀어냈다.

AI 영화, 어떻게 만들어질까?

AI 영화는 생성형 AI 프롬프트에 감독의 생각을 입력하면 AI가 무한으로 시안을 제시한다. 감독은 그것들을 선별 및 취합해 편집 과정을 거쳐 최종 결과물을 산출한다. 마이크로소프트의 AI 플랫폼인 코파일럿(Copilot)에 간단한 줄거리를 담은 PDF 파일을 업로드하면 시놉시스, 시나리오 구조 분석은 물론 촬영 장소와 배우 캐스팅까지 추천해준다. 작가, 카메라 감독, 로케이션 디렉터, 캐스팅 디렉터의 역할을 대체한다. 간단한 줄거리까지 AI에게 맡길 수 있다.

감독이 머릿속 장면을 카메라에 완벽히 담을 때까지 반복 촬영하는 전통적인 영화 제작 방식과는 완벽히 대조된다. 이제 촬영 감독은 카메라 대신 생성형 AI로 연출을 위한 프롬프트를 입력하고, CG 작업자는 기존 CG 툴 대신 AI 툴을 활용한다. 바쁜 일정이나 건강상의 이유로 직접 출연을 할 수 없는 배우는 라이선스 된 자신의 AI 초상권을 제작사에 제공해 공백을 메울 수 있다.

AI 영화는 실사 영화와 경쟁하지 않는다. 하나의 새로운 예술 장르로 자리 잡고 있다. AI의 빠른 발전 속도를 감안하면 향후 1~2년 안에는 60분이 넘는 장편 영화 제작도 가능할 것으로 보인다. 물론 실사 영화보다 퀄리티는 떨어질 수 있다. 하지만 AI만이 보여줄 수 있는 독창적인 비주얼로 대중에게 신선한 경험을 선사할 것이다.

AI 수혜를 가장 많이 받을 시장 ‘광고’

지금 당장 AI 영화가 대중적인 콘텐츠가 되기에는 시기상조다. 일관성 유지의 어려움, 길이 제한, 세밀한 조작 불가 등 상업적인 영역에서 활용하기엔 분명 한계가 있다. 대신, 빠른 결과물의 생성, 다양한 시안 제작, 저렴한 제작비와 같은 장점도 있다. 장점을 극대화하면서 단점을 최소화할 수 있는 영역이 바로 ‘AI 광고’ 시장이다.

광고 업계에서는 기획력과 크리에이티브가 중요하다. AI의 빠른 속도와 다양한 결과물들은 선택의 폭과 구현의 가능성을 넓힌다. 광고주와 광고에 대한 기획 및 소통을 하는 PPM(Pre Production Meeting)에서 AI를 활용한다면 기획안과 콘티 이미지를 제공하는 것을 넘어, 결과물 자체를 보여줄 수 있다. 실사 촬영과 비교해 비용은 크게 아끼고, AI로 제작한 광고라는 마케팅 효과도 누릴 수 있다.

▲ 스튜디오 프리윌루전과 이노션이 제작한 현대자동차 AI 숏 필름 광고 스틸컷

최근 스튜디오 프리윌루전과 이노션은 ‘현대자동차’ 광고를 숏 필름 형식으로 제작했다. 기존 방식으로는 1편 정도 만들 수 있는 비용으로 3편의 에피소드가 탄생했다. 영상 속 캐릭터부터 배경 음악 작사∙작곡까지 100% 생성형 AI로 만들었기에 가능했다. 특히, AI 특유의 그림체에 유머러스한 스토리가 더해져 B급 감성의 광고로 시청자들의 눈길을 끌었다.

결국, 생성형 AI의 도입은 광고 업계에 혁신적인 변화를 불러올 것이다. 저렴한 제작비와 빠른 결과물은 미래의 광고 시장을 더욱 다채롭고 풍성하게 만들 전망이다.

AI가 바꾸는 영상 콘텐츠 트렌드, 매스(Mass)에서 니치(Niche)로

생성형 AI 활용은 아직 도입 단계다. 주로 업무 효율성을 높이기 위한 도구로 사용되고 있다. 예를 들어 ‘ChatGPT’나 ‘클로드(Claude)’와 같은 대화형 AI는 기획 및 아이디어 발굴 분야에서, ‘미드저니(Midjourney)’나 ‘달리(DELL-E)’와 같은 생성형 이미지 AI는 컨셉아트나 디자인 등 시각화 작업에 사용된다.

생성형 AI가 적극적으로 도입되어 제작 효율성이 향상되면 콘텐츠 생산량은 자연스럽게 증가한다. 대규모 자본이 투입되는 상업 콘텐츠와 더불어, 실험적이고 개성 강한 소재의 다양한 서브컬처 콘텐츠가 늘어날 전망이다. 개별 취향에 최적화된 니치(Niche) 콘텐츠가 새로운 트렌드로 자리 잡게 되는 것이다.

결과적으로 소비자는 개인적인 공간에서 각자 취향에 맞는 맞춤 콘텐츠를 소비할 수 있게 되고, 영상 엔터테인먼트 업계 역시 소비자 선호도에 따라 보다 유연하게 대응할 수 있도록 발전하게 된다.

AI는 거스를 수 없는 흐름, 중요한 것은 콘텐츠 본질 잃지 않는 것

물론 생성형 AI의 발전에 대한 사회적인 우려도 존재한다. 많은 사람이 AI가 인간을 대체하고 일자리를 없앨 거라는 두려움을 갖고 있다. 여기서 강조하고 싶은 것은 ‘AI는 스스로 콘텐츠를 생산하지 않는다’는 것이다. 생성형 AI는 도구일 뿐, 창작의 주체가 되고 콘텐츠 생산을 결정하는 것은 인간이라는 점에 주목해야 한다.

AI 기술이 전 영역으로 확대되면, 새로운 일자리 창출도 가능하다. 글로벌 HR서비스 기업 딜(Deel)이 공개한 고용동향 분석 자료에 따르면 지난 2년간 전 세계 AI 관련 일자리는 60% 증가했고, AI 덕에 구직자들의 활동 범위 역시 넓어진 것으로 나타났다.

핵심은 AI라는 기술에 매몰되지 않고 콘텐츠의 본질인 ‘사람의 마음을 움직여야 한다’는 데 있다. 처음 CG 기술이 영화계에 등장했을 때, 컴퓨터 그래픽으로 만든 장면이 대중들의 마음을 움직일 수 있겠냐는 의문이 있었다. 하지만 우리는 3시간 가까이 되는 상영 시간 동안 영화 ‘아바타’의 경이로운 CG를 보며 감명받은 바 있다. 결국 기술과 본질, 둘 다 챙기는 자가 AI 시대에 경쟁력을 갖게 될 것이다.

K-POP, <오징어게임> 등으로 K-엔터테인먼트 시장의 잠재력과 경쟁력은 이미 검증됐다. 이제 우리는 글로벌 시장에서 도태되지 않기 위해 AI를 적극적으로 활용하는 방안을 찾아야 한다. 고민은 시간만 늦춘다. 빠르게 받아들일 준비만 필요할 뿐이다.

자유와 사랑을 원해요’ AI, 욕망을 가질 수 있을까?

김덕진 소장 1999년 개봉한 영화 ‘바이센테니얼 맨’은 자유와 사랑에 대한 욕망을 가지고, 사람이 되고자 하는 AI 안드로이드(인간을 닮은 로봇) ‘앤드류 마틴(이하 앤드류)’의 이야기를 그렸습니다. ‘사람이 되고 싶은 AI의 욕망’이라는 주제가 매우 흥미로운데요. 욕망이라는 감정에 대해 이야기를 해보면 좋을 것 같습니다. 사람과 AI가 갖는 욕망에는 어떤 차이가 있을까요?

▲영화 ‘바이센테니얼 맨’의 앤드류의 모습(출처: 콜럼비아 픽처스)

우충완 교수 먼저 욕망이라는 개념을 정의해야 할 것 같아요. 사람의 경우, 신체적인 항상성을 유지하려는 본능적인 욕구가 가장 근본적이거든요. 예를 들어, 배가 고프다는 식욕은 우리의 몸이 에너지의 항상성을 유지하기 위해 영양분을 원하는 거예요.

그렇다면 신체가 없는 AI에게 욕망이 없을까요? 저는 AI도 다른 의미의 욕망은 있을 수 있다고 생각합니다. 바로 강화학습(RL, Reinforcement Learning)을 통해 알 수 있는데요. 이는 동물에게 먹이를 주듯 보상(Reward)을 제공함으로써 학습시키는 과정이에요. 동물들에게도 식욕이라는 욕망이 있듯 AI도 보상을 얻고자 하는 욕망이 있을 수 있는 것이죠.

김덕진 소장 저는 그 욕망을 ‘학습된 욕망’이라고 부르고 싶은데요. 특히 인간의 피드백에서 배우는 강화학습 방식을 통해 AI는 초기에 기본 규칙을 배우고, 경험을 통해 학습하며, 필요할 때 추가적인 피드백을 받아 행동을 조정합니다. 결국 인간이 정해놓은 보상 체계에서 이뤄지는 것이죠. 따라서 AI가 보상을 추구하는 욕망 또한 학습된 결과라고 볼 수 있죠.

김덕진 소장 영화 속 앤드류의 자유를 향한 욕망도 비슷하게 보입니다. 앤드류의 주인인 리처드 마틴(이하 리처드)은 줄곧 앤드류에게 ‘자유를 갈망하고, 욕망을 가져야 한다’고 말하거든요. 게다가 자유와 욕망에 관한 책을 읽히기도 하고요. 결국 앤드류가 자유를 추구하는 것은 스스로의 선택이 아닌 리처드가 학습시킨 결과인 거죠.

우충완 교수 맞습니다. 그래서 저는 AI와 사람의 욕망에는 어느 정도 차이가 있다고 생각합니다. 물론, 사람의 욕망 중에서도 학습된 욕망이 있을 순 있지만, 순전히 학습에 의한 AI의 욕망과 똑같을 순 없는 것이죠.

김덕진 소장 저도 동의합니다. AI는 결국 인간을 흉내 내는 기술이며, 분명 한계가 있다고 생각해요. 앞서 말했듯, 앤드류 역시 인간이 제공한 데이터와 지침을 바탕으로 욕망을 모방한 것이고, 사랑을 나누고 싶어 하는 것 역시 학습된 결과라고 생각합니다.

무(無)에서 유(有)를 창조할 수 있나? AI의 창의성

우충완 교수 AI의 욕망뿐 아니라, 최근 특히 주목받는 것 중 하나가 바로 AI의 ‘창의성’입니다. 음악이나 미술과 같은 예술 창작의 영역에서도 AI가 화두이고요. ‘바이센테니얼 맨’의 앤드류 역시 이와 같은 분야에서 창의성이 돋보이는 캐릭터인데, AI가 정말로 창의성을 가질 수 있을까요?

김덕진 소장 창의성을 발휘하는 AI에 대한 관심이 높지만, 현재 AI가 보여주는 창의성은 스스로 만들어낸 것이 아닌, 사람이 프로그래밍한 결과물입니다. 최근 AI가 생성하는 그림이나 음악은 대부분 어디선가 접해본 형태거든요.

김덕진 소장 그렇다면, 왜 AI의 창의성 발현은 어려운 것일까요? 저는 전이학습(Transfer Learning) 능력을 이야기하고 싶어요. 현재도 AI 강화학습에서 많이 사용되고 있는 방법인 전이학습은 새로운 정보와 지식을 학습할 때 처음부터 하나씩 배우는 것이 아니라, 사전에 훈련된 유사 모델을 적용해 학습 효율을 높여주는 방법입니다. 이 능력이 뛰어나다면, 다른 영역의 지식을 활용해 새로운 정보로 만들어 내는 유연한 사고를 할 수 있습니다. 하지만 현재 AI의 전이학습 능력은 사람과 비교하면 그 효율이 매우 떨어집니다.

우충완 교수 사실, 사람뿐만 아니라 대부분의 생명체는 전이학습 전문가라고도 할 수 있습니다. 생명체는 극심한 추위나 더위, 자연재해나 천적 등 자신의 생명을 위협하는 외부 환경에 맞춰 내부 환경(신체)을 조율하며 적응해 왔는데요. 이 과정에서 뇌가 발달하며, 전이학습 능력을 강화했고 다양한 위협 상황에서 생존 전략을 개발해 왔죠.

즉, 생명체의 전이학습 능력은 안정적인 내부 환경을 만들어 내는 능력과 깊이 연관돼 있다고 생각합니다. 진화를 통해 ‘몸’이라는 안정되고 고도화된 내부 환경을 구축해 왔고, 특히 인류는 ‘집’과 같이 인공적인 내부 환경까지 만들어서 안정성과 적응성을 높여 왔어요. 즉, 생명체와 인류의 적응 능력은 외부의 변화에도 안정적인 내부 환경을 얼마나 잘 만들고, 또 잘 다룰 수 있는가와 직결된다고 봅니다.

우충완 교수 창의성도 이 내부 환경과 연결되어 있다고 생각하는데요. 창의성을 보통 안에서 우러나오는 개인 고유의 어떤 것이라고 말하잖아요? 저는 자기만의 고유 내부 환경이 외부 환경과 만나서 창발하는 무언가가 창의성의 핵심이라고 보는데요, 그런 의미에서 자신만의 내부 환경이 없는 AI는 인간 수준의 전이학습 능력과 창의성을 갖기 어렵습니다. 하지만, 만약 생명체와 유사한 내부 환경을 갖춘 AI를 개발한다면, 언젠가는 의미 있는 창의성을 발현할 수도 있다고 생각합니다.

김덕진 소장 말씀을 듣고 보니, AI와 사람의 차이가 정말 재미있네요. AI는 고도의 연산력과 데이터 저장 능력에서는 사람을 월등히 앞서지만, 창의적인 문제 해결 능력은 아직 부족하군요. 사람의 경우 신체 발달이 먼저 일어나고 이후에 뇌가 발달했는데, 반대로 AI는 뇌의 역할을 하는 지능부터 개발되고 있으니 어쩌면 당연한 결과인지도 모르겠네요. 영화나 드라마 속 AI를 구현하기 위해선 우 교수님 말씀대로 내부 환경을 갖춘 AI 개발을 통해 이러한 격차를 줄여나가는 방법도 의미가 있겠네요.

우충완 교수 아직 그러한 수준에 도달하지는 못했지만, 최근 AI 기술이 사람의 뇌와 유사한 형태로 개발되고 있다는 점이 흥미롭습니다. 예를 들어, 트랜스포머 모델의 경우, 뇌에서 기억을 담당하는 해마(Hippocampus)의 역할과 닮았고, 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 계획 수립과 시뮬레이션 수행 등에 중요한 시간과 순서 문제를 처리하는 전두엽과 비슷한 기능을 합니다. 또 강화학습은 기저핵의 동기부여와 학습 기능을 모방하며, 초기 인공신경망인 순방향신경망(FeedForward neural Network, FFN)은 시각피질(후두엽)의 패턴 인식 기능을 닮았습니다.

반도체 분야에서도 시냅틱 메모리인공신경망 소자를 기반으로 한 메모리로, 인간 두뇌와 유사한 고효율 컴퓨팅 구조를 구현해 기존 컴퓨팅 구조(직렬 처리 방식)의 한계인 데이터 병목 현상 등을 해결함등 인간 뇌를 모방한 칩이 개발되고 있는 것으로 아는데요. 지금은 이처럼 뇌의 여러 기능별로 AI 기술이 각각 따로 발전하고 있지만, 추후 이를 종합해 운용할 수 있는 AI가 등장한다면, 지금까지 AI의 성장보다 더욱 비약적인 성공을 이룰 수 있다고 생각합니다.

* 시냅틱 메모리(Synaptic Memory): 인공신경망 소자를 기반으로 한 메모리로, 인간 두뇌와 유사한 고효율 컴퓨팅 구조를 구현해 기존 컴퓨팅 구조(직렬 처리 방식)의 한계인 데이터 병목 현상 등을 해결함

자아와 자유의지를 가진 AI, 현실에선?

김덕진 소장 이외에도, 드라마 ‘휴먼스’를 비롯해, 소설 ‘아이, 로봇’, 게임 ‘오버워치’ 등을 살펴보면 자아와 자유의지를 가진 AI를 볼 수 있습니다. ‘휴먼스’에서는 자아와 감정을 서로에게 이식해주려는 휴머노이드들이 나와요. ‘아이, 로봇’에서는 사람의 감정을 읽고, 그들의 마음이 다치지 않도록 일부러 거짓말을 하는 로봇이 나오죠. ‘오버워치’에서는 종교적 믿음과 깨달음을 통해 스스로를 인간과 영적으로 동일한 존재라고 생각하는 AI가 나옵니다. 이에 대한 이야기도 나눠 볼까요?

우충완 교수 AI의 자아를 정의하는 것은 매우 어렵고 복잡합니다. 사람의 자아는 개인이 갖고 있는 생각, 감정, 의지 등이 상호작용하는 하나의 복잡한 ‘시스템’인데요. 자신을 다른 존재와 구별할 수 있는 자서전적 기억과 자기 개념, 개성 등을 포함하죠. 지금의 AI 기술로 이러한 완결성을 갖춘 자아를 구현할 수 있을까요?

김덕진 소장 가능성이 있는 여러 사례 중 하나로 테슬라의 슈퍼컴퓨터 ‘도조(Dojo)’를 얘기해 볼 수 있을 것 같아요. 도조는 테슬라 전기차의 운전 데이터베이스를 활용해 자율주행 AI의 성능을 높이고 있는데요. 사실 테슬라의 CEO인 일론 머스크의 더 큰 그림은 도조를 계속 업그레이드시켜서 ‘우주를 이해하는 범용 인공지능(AGI)을 개발하는 것’으로 알려져 있죠. 이 슈퍼컴퓨터는 여러 디바이스에서 수집된 방대한 양의 데이터를 통합 관리하는 시스템인데, 그 안에서 복잡한 데이터들이 상호작용하고 있어 흔히 말하는 ‘자아’의 시스템과 닮아 있는 것이죠.

우충완 교수 자아를 가진 AI와는 달리 AI가 스스로 결정을 내릴 수 있는 자율성을 지닌 AI는 어느 정도 구현할 수 있지 않을까 생각합니다. 지금도 자신의 목표를 조정하고 하위 목표를 만들 수 있는 AI 기술은 존재하거든요. 그러나 AI에 너무 많은 자유를 부여하면, 문제가 생길 수 있다는 지적도 나오고 있어 주의가 필요하죠. 실제로 AI의 아버지라 불리는 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton) 역시 이런 위험성에 대해 심각하게 지적하고, AI의 위험성을 알리기도 했습니다. 그만큼 자율적인 AI의 위험성은 잘 생각해봐야 할 주제라고 생각합니다.

그럼에도 불구하고 저는 충분한 논의와 검토를 거쳐 올바른 방향으로 AI를 발전시켜 나간다면, AI가 인류에게 큰 혁신과 변화를 가져올 것이라고 생각합니다. 사회적인 논의와 검토가 매우 필요한 시점입니다.

김덕진 소장 지금까지 우 교수님과 함께 여러 대중문화 속 AI를 살펴봤는데요. AI 기술과 뇌의 이야기를 함께 나눌 수 있어 정말 뜻깊은 자리였습니다.

우충완 교수 저 역시 매우 즐거웠습니다. 대담을 준비하면서 많은 과학자와 개발자들이 더욱 혁신적인 AI를 개발하기 위해 노력하고 있다는 것을 느꼈는데요. 이들의 노력이 어떻게 결실을 맺을지 미래의 AI 발전이 매우 기대됩니다.

“이 상황을 받아들이기 힘든 거죠? 여긴 내가 있을 곳이 아닌 것 같고, 만약 마법을 써서 원하는 곳으로 간다 해도 여전히 같은 기분일 거에요. 이건 아닌 것 같은 기분… 하지만 중요한 건 다른 곳만 너무 바라보면 지금 주어진 걸 누릴 수가 없어요. 어쩔 수 없는 일로 고민하지 말고 지금을 즐기세요.”

실의에 빠진 이를 위로하면서도 그가 처한 상황에 대해 진심 어린 조언을 건네는 이 사람은 누굴까. 바로 SF영화 ‘패신저스(2016)’에 등장하는 안드로이드(사람과 흡사한 모습의 로봇)이다.

▲ 영화 ‘패신저스’ 우주선 ‘아발론호’ 내부 모습 (출처: 유니버설 픽쳐스)

영화 ‘패신저스’는 새로운 행성으로 우주 이민을 떠나는 우주선 아발론호가 배경이다. 아발론호는 5,000여 명의 승객을 동면 상태로 태운 채 120년을 비행할 계획이었지만, 주인공 ‘짐 프레스턴(배우 크리스 프랫, 이하 짐)’은 소행성 충돌 사고로 남들보다 일찍 동면에서 깨어나 혼자 남겨진다. ‘패신저스’는 모두가 잠든 우주선 속에서 혼자 깨어난 그의 이야기다.

▲ 영화 ‘패신저스’에서 안드로이드 아서(왼쪽)와 주인공 짐(오른쪽)이 대화를 나누고 있다. (출처: 유니버설 픽쳐스)

짐은 외롭고 낯선 우주선 속에서 조력자이자 친구 역할을 해주는 여러 AI의 도움을 받으며 어려움을 극복해 나간다. 특히, 영화 속 안드로이드들은 짐이 느끼는 외롭고 불안한 감정을 이해하고 그의 고민에 대해 생각할 거리를 던져주기도 한다. 그 밖에도 청소나 요리, 짐의 건강관리 등을 완벽하게 대신해 주며 미래 AI가 수행할 역할과 가능성을 보여준다.

▲ 영화 ‘인터스텔라’에 등장하는 AI 로봇인 ‘타스(TARS)’와 ‘케이스(CASE)’ (출처: instagram @tarsofficial)

황폐해진 지구를 벗어나 새로운 터전을 찾으려는 인류의 노력을 그린 영화 ‘인터스텔라(2014)’에도 AI 로봇이 등장한다.

그들은 우주선을 조종할 수 있고, 지구와의 교신 및 행성 탐사와 같은 임무를 수행할 수 있으며, 사람처럼 농담을 주고받기도 한다. 예를 들어, 인간관계에서 너무 솔직하면 불편해지는 법이라며 스스로를 95%만 솔직한 존재라고 사람들에게 소개하는 식이다. 이 밖에도 이들은 험난한 여정을 떠나는 인간들에게 물심양면으로 도움을 주며, AI 시대에 로봇과 인간이 공존할 수 있는 또 다른 미래 모습을 가늠케 한다.

영화 속 AI, 현실에서는?

영화 ‘패신저스’와 ‘인터스텔라’에 등장한 AI들은 저마다의 능력으로 사람에게 도움을 준다. 이러한 AI 기술은 현실에서 얼마나 구현되었을까?

먼저, 영화 속 ‘대화형 AI’ 기술은 현재 가장 활발하게 개발되고 있는 분야 중 하나다. 자연어처리(NLP)* 기술과 생성(Generative) 기술을 기반으로 한 대화형 AI는 지난 2022년 챗GPT의 등장 이후 급속도로 발전하고 있다.

자연어처리(Natural Language Processing): 컴퓨터를 이용해 사람의 자연어를 분석하고 처리하는 기술. 여기에는 자연어 분석, 이해, 생성 등의 기술이 사용된다.

과거 대화형 AI는 온라인 상담 챗봇이나 모바일 음성 비서로 활용되는 것이 일반적이었다. 그러나 최근에는 사람들에게 심리 상담을 해주기도 하고, 고도의 학습 및 추론 능력을 바탕으로 복잡한 문제를 해결하거나 글, 그림, 음악, 영상 등의 창작물을 만들어내기도 한다. 영화에서처럼 사람과 교감하고 다재다능하기까지 한 AI의 등장이 점차 현실화 되고 있다.

영화 ‘패신저스’ 속 안드로이드 또한 상당히 주목받는 분야다. 현재 이 기술은 로봇이 사람과 유사하게 움직이거나 물건을 자유자재로 운반할 수 있는 수준에 이르렀으며, 최근에는 생성형·대화형 AI가 발전하면서 영화에서처럼 일상 대화까지 가능한 안드로이드 개발이 더욱 가속화될 것으로 예상된다.

▲ 사람과 비슷한 모습으로 걷는 로봇 ‘테슬라 옵티머스’

영화 ‘인터스텔라’의 ‘AI 우주 로봇’과 유사한 모델도 현재 개발되고 있다. 미국의 나사(NASA)는 화성 탐사 로봇인 퍼서비어런스 로버(Perseverance Rover, 이하 퍼서비어런스)에 AI 기반의 자율주행 시스템 오토내브(AutoNav)를 적용 중이다.

▲ 화성 탐사 로봇 ‘퍼서비어런스’가 보내온 화성의 모습 (출처: 나사)

퍼서비어런스는 주변 지형지물을 분석해 3D 지도를 생성하고 스스로 이동 경로를 세워 화성을 탐사한다. 지난 2021년 첫 자율주행에 성공한 퍼서비어런스는 2022년에는 하루 최장 주행 기록을 세우는 등 화성 탐사에 큰 공을 세우고 있다.

이외에도 나사에서는 2025년까지 무려 250PB(페타바이트, 250PB는 약 25만TB(테라바이트))에 이를 정도로 방대한 양의 우주과학 데이터에 더 쉽고 빠르게 접근하기 위해 생성형 AI 기반의 검색엔진 ‘SDE(Science Discovery Engine)’를 개발하기도 했다.

미래 AI 구현의 핵심은 반도체, HBM에 특히 주목

AI라는 개념은 1950년대에 처음 등장했지만, 당시에는 AI 학습과 추론을 지원해 줄 소프트웨어나 엄청난 양의 데이터를 빠르게 처리해 줄 반도체가 없었다.

이후 여러 차례의 기술 혁신이 이루어졌고, 지금은 AI 데이터 처리를 지원해 주는 고성능 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치)를 비롯해 HBM* 같은 초고속 메모리가 등장해 AI 발전을 견인하는 데 큰 역할을 하고 있다. [관련기사]

HBM(High Bandwidth Memory): 여러 개의 D램 칩을 TSV(Through Silicon Via, 수직관통전극)로 연결해 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치, 고성능 제품. HBM은 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3)를 거쳐 현재 5세대(HBM3E)까지 개발됨. HBM3E는 HBM3의 확장(Extended) 버전

GPU는 본래 그래픽 작업을 수행하기 위해 만들어졌지만, 명령을 순차적으로 처리하지 않고 인간의 뇌처럼 동시다발적으로 수행할 수 있는 특징 덕분에 AI 구현에 필수 요소로 쓰이고 있다. HBM의 경우 현존 최고 속도로 데이터를 처리해 GPU를 지원하는 고성능 AI 메모리로 주목받고 있다.

영화 속 AI 수준에 도달하기까지 아직도 많은 과제가 남아있지만, AI 기술 성장의 핵심인 반도체는 지금 이 순간에도 혁신을 거듭하는 중이다. 앞으로 인간과 같은 수준의 인공지능인 AGI(Artificial General Intelligence, 일반인공지능)를 구현하는 것도 이러한 반도체의 기술 고도화 여부에 달렸다는 평가다.

과거에는 불가능하다고 여겨진 수많은 기술이 반도체를 중심으로 서서히 실현되고 있는 만큼, 영화 속 AI 역시 곧 우리 눈앞에 현실이 될 것으로 기대되고 있다.