한국의 한 팝스타가 새로운 노래와 영상을 여러 버전으로 발표하며 각 버전에서 다른 언어로 자연스럽게 노래를 부른다. 나이 든 배우는 블록버스터 영화에서 젊은 시절의 모습으로 다시 태어난다. 인기 있는 인플루언서는 자신과 똑같은 가상 복제인간을 만들어 팬이 비용을 지불하고 그 가상 인간과 대화할 수 있는 서비스를 제공한다.

먼 미래에나 이뤄질 거로 생각했으나 생성 AI(Generative AI) 덕분에 이미 실현된 사례다. 미디어·엔터테인먼트(이하 M&E) 산업계에서는 생성 AI 적용 사례와 사업 모델을 탐구하려는 실험이 이어지고 있다. 딜로이트는 생성 AI 확산으로 M&E 산업이 어떤 미래를 맞이할지 분석했다.

M&E ‘업의 본질’ 바꾸는 생성 AI 

더 많은 사람이 생성 AI 서비스를 수용할수록 M&E 기업은 자사의 콘텐츠와 서비스로 관객을 확보하는 것이 더 어려워질 수 있다. 검색엔진에서의 대화형 AI1)는 정보 요약 시장을 지배할 가능성이 크다. 추정에 따르면, 주요 검색 도구에 적용된 대화형 AI로 인해 출판사로의 트래픽이 25% 감소할 것으로 예상됐으며, 이런 추정치는 이미 상향 조정되고 있다. M&E 기업은 생성 AI를 적극 활용하는 방향으로 경영 전략을 전환해야 할 가능성이 크다. 또 다음과 같은 새로운 질문을 던질 수도 있다. 우리는 소비자에게 콘텐츠 판매 사업을 하고 있는가, 아니면 생성 AI 플랫폼에 훈련용 데이터를 판매하는 사업을 하고 있는가. 또는 두 가지를 모두 하고 있는가.

M&E 기업은 생성 AI 서비스를 제공하는 플랫폼에 훈련 데이터를 제공하는 기업으로 점차 변모하게 될 가능성이 크며, 이는 ‘업의 본질’이 바뀌는 것이라 볼 수 있다. 대표적인 사례로 미국의 최대 온라인 커뮤니티 서비스를 제공하는 ‘레딧(Reddit)’ 을 들 수 있다. 024년 5월 레딧은 오픈 AI와 데이터 라이선싱 계약을 체결했다. 레딧의 사용자 게시글은 오픈AI의 인공지능(AI) 학습 데이터로 사용될 예정이다. 레딧의 기존 수익은 대부분 광고 사업에서 발생했는데, 최근에는 데이터 라이선스 사업에 주력하고 있다. 데이터 판매로 새로운 수익 창출 기회를 만들고 있는 것이다.

생성 AI 확산으로 소셜미디어 영향력 확대

생성 AI 기술 발전으로 소셜미디어(SNS) 플랫폼에서 사용자 생성 콘텐츠(UGC)2)가 더욱 늘어날 가능성이 크다. UGC 제작자는 생성 AI 콘텐츠의 진화를 이끌어 나갈 것이다. UGC는 콘텐츠 제작사의 고품질 요구에 구속되지 않아, 더 창의적인 결과물을 낼 수도 있다. 이러한 특성 때문에 생성 AI는 먼저 저품질 콘텐츠의 영향력을 강화할 것으로 보인다. 할리우드 비평가는 이에 대해 부정적인 평가를 내릴 가능성이 크지만, UGC 콘텐츠는 이미 거실 TV에서 많이 소비되는 콘텐츠 중 하나다. 지금은 콘텐츠 품질의 개념이 재정의되고 있으며, 예산이나 배우는 콘텐츠 품질을 평가하는 기준이 아니게 될 수 있다. 특히 젊은 층 소비자는 전통적인 고품질 콘텐츠보다 짧고 단순하게 만들어진 UGC 소비를 더 선호하는 경향을 보인다. 이에 주요 SNS 플랫폼은 생성 AI 기능을 콘텐츠 제작 툴에 추가하고 있다. 특히 번역과 더빙은 생성AI의 강력한 활용 사례로 떠오르고 있다. 이는 콘텐츠를 다양한 언어로 현지화해 훨씬 더 많은 글로벌 관객에게 도달할 수 있게 한다.

개인 맞춤화 모델의 진화를 주목하라

콘텐츠가 홍수처럼 넘쳐나는 세상이다. 적절한 사람에게 적시에, 적합한 콘텐츠를 제공하는 것이 더욱 어려워지면서 개인 맞춤화 모델의 가치는 더 높아질 것이다. 이로 인해 개인 맞춤화 모델링 및 매칭 알고리즘의 가치가 증가하고, 차세대 추천 시스템이 등장할 가능성도 커지고 있다. SNS 알고리즘은 사용자 콘텐츠 소비 패턴을 포착해 콘텐츠 추천으로 전환하도록 설계됐다. 반면, 스트리밍 비디오 서비스의 데이터 수집, 모델링, 타기팅은 아직 성숙하지 않은 상태라고 볼 수 있다. 딜로이트 연구에 따르면, Z 세대와 밀레니얼 세대의 56%는 스트리밍 서비스보다 SNS에서 TV 프로그램이나 영화를 추천받는 것이 더 낫다고 응답했다. 이는 관객이 자신을 더 잘 이해하는 플랫폼에 끌린다는 것을 보여주는 사례다. 생성 AI는 게임 분야에서도 더 개인화된 경험을 제공할 수 있다. 새로운 이용자가 게임과 상호작용하는 방식을 학습해 보다 상호작용적 게임을 만들어 이용자 수준에 맞춘 개인화된 튜토리얼과 도전 과제를 제공하기도 한다.

신뢰성, 진정성, 창의성이 화두 될 것

다만 콘텐츠 제작자가 생성 AI에 과도하게 의존하는 것은 그들의 작품이 생성 AI 모델의 출력물에 의해 정의될 위험을 안고 있다. 다시 말해, 콘텐츠가 지나치게 예측 가능하거나 파생적인 성격을 띨수 있으며, 소비자에게 그들이 이미 원하는 유형의 콘텐츠만 제공함으로써 혁신을 잃어버릴 수 있다. 크리에이터 경제의 매력을 뒷받침하는 중요한 가치인 ‘진정성’은 크리에이터의 인간적인 면이 희생되면 그 가치가 손실될 수 있다. 인공적인 인격체는 익숙하면서도 비현실적이어서 불쾌감을 줄 수도 있다. 차세대 생성 AI 모델이 생성하는 이야기, 대화, 이미지, 음악, 영상은 너무 낯설어서 소비자가 이해하기 어렵거나 심지어 위협적으로 느낄 수 있다.

이러한 현상은 몇 가지 시사점을 보여준다. 공개된 모델을 지속적으로 정제하고, 너무 파생적이거나 낯설지 않도록 맞춤형 모델을 훈련해야 한다는 점 그리고 생성 AI가 관여된 모든 의사 결정에서 인간이 반드시 개입해야 한다는 점이다. 또한, 생성 AI 활용에 있어, 자동화나 대체보다는 인간의 창의력과 혁신을 증대하고 확장하는 방향으로 초점을 맞춰야 한다. 이는 모델과 제공자에 대한 신뢰 그리고 콘텐츠의 출처와 진정성이라는 이슈와도 연결된다.