5만원 주고 만들던 것 15원이 됐다

그런데 인공지능이 그린 아니메 스타일 일러스트가 웬만한 평범한 일러스트레이터의 수준을 뺨치는 결과물들이 나오기 시작했습니다.

이 노블AI 의 결과물 때문에 우리나라 뿐만 아니라 전 세계 소셜미디어와 온라인 커뮤니티가 떠들썩했습니다. 왜냐면 일러스트레이터들 입장에서는 수년간 공부를 통해서 어렵게 익혔던 기술이 AI가 순식간에 따라할 수 있는 것으로 나타났기 때문입니다. 한 장의 AI 일러스트가 만들어지는데 걸리는 시간은 약 1분. 노블AI 의 경우 월 10달러 구독서비스를 가입하면 일러스트를 그리는데 쓸 수 있는 화폐를 주는데 이것으로 환산한 그림 한 장당 가격은 15원에 불과했습니다. 보통 커미션의 가격은 그림의 타입과 필요한 노력에 따라 다르지만 장당 1만원~10만원 범위에 들었던 것을 감안하면 충격적인 비용이었습니다.

실제로 제가 사용해보니 그 자체로 완결되는 작업물이 나오는 경우는 드물었고 약간의 수정작업이 필요했습니다. 특히, AI 화가는 손가락을 잘 못 그리는 경우가 많았는데요. 한 명의 캐릭터만 나오는 일러스트의 경우 그럭저럭 쓸만 했지만 등장인물을 여러 명으로 늘리자 실망스러운 결과물이 많았습니다. 하지만 이런 단점들이 향후 개선될 여지가 있다는 걸 생각해보면 '돈 내고 써볼만한데?'라는 생각이 들었습니다. 

혜성처럼 나타난 스테이블 디퓨전

생성형AI 는 사실 몇 년 전에도 있던 개념. AI를 이용해서 뭔가를 만들어내는 것이 모두 생성형AI 이기 때문이죠. 하지만 생성형AI 가 갑자기 유행어가 된 것은 이것을 이용해서 실제로 돈을 벌 수 있는 방법이 생기고, 평범한 개인들의 생활에도 영향을 미치기 때문인 것 같아요. 최근의 생성형AI 시장 트렌드에서 발견할 수 있는 몇 가지 시사점을 정리해볼 게요.  

1. 생성형AI 시장은 무한 경쟁으로 이미 접어들었다.

텍스트 투 이미지를 처음 연 것은 누가 뭐래도 오픈AI의 DALL-E 2. 하지만 최근의 붐을 주도하는 것은 스테이블디퓨전을 만든 스테빌리티AI 라는 곳이에요. 인공지능학회 CVPR 2022년에서 발표된 ‘Latent Diffusion Model’을 바탕으로 AI커뮤니티와의 협업으로 기존보다 훨씬 빠르고 저비용으로 인공지능 화가를 만들었어요. 구글이나 메타같은 거대기업이 아니더라도 AI 연구자들의 협업으로 엄청난 성과를 낼 수 있다는 것을 보여줬어요. 놀라운 것은 이 모든 결과를 오픈소스로 공개해서 누구든 스테이블 디퓨전의 모델을 가져와서 사용할 수 있다는 점이에요(API 쓰는 건 유료에요). 노블AI도 스테이블 디퓨전의 것을 일부 수정했죠.

이렇게 되자 DALL-E 2 도 9월말 사용자를 제한적으로 받는 것을 중단하고 누구든지 사용할 수 있게 정책을 바꿨습니다. 문장을 입력 만해도 그림을 그려주는 기술이 신기했는데 이제는 기술 자체가 순식간에 대중화되어버렸습니다. 

일본의 경우 린나(Rinna)라는 일본기업의 주도로 일본어 캡션 데이터를 기반으로 파인튜닝을 하는 '일본어 스테이블 디퓨전' 프로젝트이 시작됐습니다. 아마 일본인 고객들이 가장 맘에 들어하는 결과물은 여기서 나오게 되지 않을까요? 

2. AI를 가지고 돈을 버는 방법이 ‘더’ 중요 해진다

똑같은 AI 기술이지만 기존의 AI가 그린 그림과 노블AI 가 그린 그림이 사람들에게 주는 충격이 달랐던 것은 후자는 구체적으로 파괴하는 시장이 있었고, 거기에 추가로 새로운 시장을 만들어낼 가능성을 보여줬기 때문이에요. 즉, 기술보다는 그 기술을 가지고 어떤 시장을 공략하고 어떻게 돈을 벌 수 있는지가 중요해졌습니다. 

만화 풍 일러스트를 그리는데 15원 밖에 돈이 들지 않는다면 어떤 일이 벌어질까요?

1) 만화를 좋아하는 사람들은 자신의 프로필 사진으로 AI가 그린 ‘나만의 만화캐릭터’를 사용할 거에요.

2) 아마추어 웹소설 작가들도 커미션을 부탁하지 않아도 멋진 표지를 갖게 될 거에요. 

3) 만화는 못 그리지만 이야기를 만들 수 있는 사람은 이미지를 여러 장 생성해 직접 만화(웹툰)를 만들려고 할거에요. 만화뿐일까요? 이모티콘을 만들 수도 있죠! 캐릭터로 굿즈도 만들 수 있어요! (저작권 문제는 아직 해결 안되었지만) 

생성형AI가 의미 있는 것은 기존의 시장을 파괴하고 사람들이 일자리를 잃게 만드는 것이 아니라, 기존에는 이를 사용하지 못했던 사람들이 여기에 기꺼이 돈을 내도록 만드는데 있을 것 같아요. 저작권에 민감한 기업이나 유니크한 일러스트가 필요한 사람들은 기존의 유능한 일러스트레이터들에게 비용을 그대로 지불할 것 같아요. 반면 경쟁력이 낮은 일러스트레이터들은 시장에서 퇴출될 가능성이 높아 보입니다.  

3. AI모델보다 데이터가 중요하다.

노블AI 는 당연히 일본 아니메 스타일의 일러스트를 학습할 필요가 있었어요. 인공지능 화가는 완전히 새로운 것을 창조하는 것이 아니라 인간들이 수없이 만들어놓은 기존 작품을 참고해서 그 스타일을 모방하게 되요. 그러므로 아니메 스타일의 결과물을 원하는 사람들을 위해서는 그런 스타일의 데이터를 학습시켜야하죠.

이 과정에서 노블AI가 ‘불펌’사이트의 데이터를 사용했다는 것이 알려져서 논란이 되기도 했습니다.

AI 일러스트가 넘쳐나면서 제일 위험해보일 수 있는 회사. 바로 게티이미지인데요. 게티이미즈는 AI가 생성한 이미지를 자신들의 사이트에 올리는 것을 금지했어요. 이것은 해당 이미지가 저작권문제가 생길 수 있다고 봤기 때문이에요. AI 화가가 학습한 수많은 이미지가 있을텐데요. 그중에 저작권 문제가 있는 그림이 있었을 수도 있죠.

이것은 어떻게 알 수 있냐구요? 인공지능에게 어떤 이미지를 생성하도록 했을 때, 게티 이미지의 워터마크(불법 복제를 막기위한 글씨)가 함께 생성된 경우가 많았거든요. 즉, 저작권이 있는 게티이미지를 불법으로 사용했다는 의심을 주고 있습니다. 

이런 점에서 생성형AI에 사용할 수 있는 우수하고 저작권 문제가 없는 데이터를 만들어내는 일이 중요해질 것 같아요. 최근 AI 업계는 ‘합성데이터(Synthetic Data)’라고 하는 AI가 만든 데이터가 많이 사용되고 있는데요. 데이터를 취득하는 비용이 높기 때문에 실제 데이터가 아닌 인위적인 데이터를 만들어서 학습에 사용하는 것이랍니다. AI 모델보다는 AI 학습에 사용되는 데이터의 중요성을 보여주는 것이죠! 

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