📌 인공지능이 어떻게 영화를 만들까요?

인공지능이 영화도 제작할 수 있다는 사실, 알고 계셨나요? 지난해 10월 구글의 인공지능 ‘페나키’(Phenaki)가 공개한 영상에는 화려한 도시의 야경과 작업 중인 우주인이 함께 등장해요. “미래 도시에 교통량이 많다”와 같이 몇 개의 문장을 입력하자 페나키가 스스로 만든 영상이었어요. 영상을 만드는 인공지능의 시대가 도래한 거죠.

인공지능이 어떻게 영화를 만들 수 있을까요? 영상을 생성하는 기술은 이미지를 생성하는 것보다 훨씬 까다로운 작업이에요. 이미지와 달리 영상은 시간의 흐름과 동작의 변화까지 계산해야 하기 때문이죠. 영상을 생성하는 인공지능은 '페나키' 외에도 런웨이의 ‘젠2(Gen-2)’와 구글의 ‘이매젠’(Imagen) 등이 있어요. “외계 우주선이 미래에 도착했다”와 같이 완성된 문장을 입력하고 엔터키를 누르면 딥러닝 기반의 인공지능이 스스로 영상을 생성한답니다.

인공지능 시각화 기술은 점점 더 고도화되고 있어요. 예를 들어, Gen-2에는 텍스트를 영상으로 전환하는 ‘모드1’ 말고도 7가지 모드가 있어요. 이미지를 입력받아 새로운 영상을 만들거나 생성할 수도 있죠. 다양한 소스를 활용하면 텍스트만 명령어로 입력 받는 ‘모드1’보다 창작자의 의도가 더 정확하게 반영된 영상을 생성할 수 있어요. 이러한 비디오 생성형 인공지능은 영화 제작뿐만 아니라 수업 자료 제작, 광고 제작 등에도 활용할 수 있다고 해요.

2021년 1월 오픈 에이아이(OPEN AI)가 출시한 ‘달리’(Dall-E)는 텍스트를 입력하면 고품질 이미지로 전환해주는 인공지능이에요. 단순한 사물뿐만 아니라 동작을 나타내는 키워드까지. 달리는 입력한 키워드에 맞는 사실적인 이미지를 만들어 낼 수 있어요. 단편 애니메이션 <크리터즈>(CRITTERZ)는 달리가 생성해낸 이미지를 바탕으로 제작되었답니다.

인공지능을 활용한 영화 제작 사례가 점점 늘고 있는 이유는 무엇일까요? 시간과 비용을 줄일 수 있기 때문이에요. 크리터즈를 제작한 차드 넬슨 감독은 “보통이었으면 6개월은 족히 소요됐을 이미지 제작을 일주일 만에 끝낼 수 있었다. 작업 비용도 많이 줄일 수 있었다”고 말했어요.

물론 영화 제작 현장에서는 인공지능이 발전해도 전통 영화를 완전히 대체하기에는 어렵다고 보는 목소리가 커요. 생동감 있는 연기를 보여주는 배우와 그것을 담아내는 카메라 역할을 인공지능이 대신할 수는 없다는 것인데요.

그러나 인공지능이 전통 영화를 대체할 만큼 발전할 수 있음을 보여주는 사례가 등장하고 있어요. 예를 들어, 일인칭 슈팅 게임 ‘언레코드’(Unrecord)가 보여준 영상은 현실 세계를 촬영했다고 의심될 수준이었어요.

인공지능 영화가 전통 영화의 ‘사실성’을 확보한다면, 인공지능이 현장의 배우와 카메라를 모두 대체할 날이 올지도 모릅니다.

영화 제작은 일부 전문가들의 전유물이었어요. 영화를 제작하려면 엄청난 비용이 들고, 또 기술의 장벽도 만만치 않았기 때문이에요. 카메라 장비와 편집 장비를 다루는 기술은 난이도가 높아 일반인이 쉽게 도전하기 힘든 분야였고요. 다양한 제작자의 참여가 어려웠죠.

또한 영화산업은 등장 인물의 다양성 측면에서 아쉬움을 갖게 했는데요. 예를 들어, 한국 영화의 주인공은 주로 '40대 남성'에 집중되어 있었어요. 실제 한국 인구 비율을 살펴보면 남녀 비율이 유사하고, 60대 이상의 인구 비율이 훨씬 높다고 해요. 

인공지능은 ‘영화 제작의 민주화’를 가져올 거예요. 영화 제작의 민주화는 성별, 인종, 나이 등에 관계 없이 다양한 주인공을 다루는 것을 말하는데요. 전문가가 아니어도 영화 제작에 참여할 수 있게 됨으로써 다양한 문화적 배경을 지닌 이들이 자신의 이야기를 영화화하는 것이 기대되고 있어요.인공지능의 도움을 받는 영화 제작, 앞으로 다양한 등장 인물과 문화적 배경이 스크린에 드러나기를 바라봅니다. 

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