핵심 요약

  • 앤드루 첸은 할리우드와 게임 기업이 AI의 가능성을 알면서도 기존 사업과 제작 방식에 대한 위험 때문에 적극적인 도입을 주저한다고 본다.
  • 기존 제작 과정에 AI를 추가하면 비용을 줄일 수 있지만, 첸이 기대하는 새로운 콘텐츠 형식을 만들려면 별도의 실험이 필요하다.
  • 학습 데이터의 저작권과 기업 보유 콘텐츠의 유출 우려는 제품 개발과 외부 AI 기업과의 협력을 어렵게 한다.
  • 창작자의 반발과 AI 엔지니어 채용 경쟁도 기존 기업의 도입 속도에 영향을 준다.
  • 첸이 제시한 ‘1,000달러 블록버스터 영화’는 개인이 적은 비용으로 장편 영화를 만들 수 있게 되는 미래를 가정한 구상이다.

잘 돌아가는 사업을 바꾸기 어려운 이유

첸에 따르면 그가 만난 엔터테인먼트·게임 업계 경영진은 기술 변화를 지켜보고 있으며 AI가 산업을 바꿀 가능성도 인정한다. 그러나 이미 성과를 내는 프랜차이즈와 유통 채널이 있는 기업에는 사업 모델과 제작 과정을 다시 설계할 유인이 크지 않다. 고객이나 직원의 반발을 감수하고도 새 방식이 성공할지는 불확실하다.

첸은 게임 대기업이 모바일과 무료 플레이 방식을 받아들이는 데 오랜 시간이 걸렸다고 지적한다. 사례로 든 모바일 게임 《콜 오브 듀티》는 2019년, 《디아블로 이모탈》은 2022년에 출시됐다. 그는 AI를 중심에 둔 게임도 비슷한 지연을 겪을 수 있다고 본다.

비용 절감과 새로운 콘텐츠는 다르다

기존 기업이 택하기 쉬운 방식은 익숙한 영화나 게임의 제작 과정에 AI를 붙이는 것이다. 영화와 게임 개발에는 수억 달러가 들 수 있어 기업에는 비용을 줄일 이유가 있다. 하지만 첸은 AI의 기회를 제작비 절감에만 한정하지 않는다.

그는 이용자가 직접 콘텐츠를 만드는 방식이 브이로그, 언박싱, 댄스 영상, 제품 리뷰 같은 형식을 낳은 사례를 든다. AI도 지금과 다른 형식을 만들 수 있다는 것이 그의 전망이다. 다만 게임 업계의 인수합병과 인력 감축, 영화 시장의 정체 또는 축소와 스트리밍 전환 속에서 기존 기업이 새로운 형식에 투자하기는 쉽지 않다고 본다.

첸은 몇 주만 즐기는 짧은 게임이나 소규모 취향을 겨냥한 게임을 가능한 형태로 상상한다. 콘텐츠와 등장인물이 많이 필요한 시뮬레이션·서사 게임도 먼저 변할 수 있다고 예상한다. 모두 현재 확인된 성과가 아닌 전망이다.

학습 데이터와 저작권의 장벽

AI 모델은 많은 텍스트·이미지·영상·3D 자료로 학습한다. 첸은 이 자료의 권리 관계가 불분명하거나 특정 입력에 저작권 보호 콘텐츠와 비슷한 결과가 나올 수 있어, 기업의 법무 부서가 제품 실험을 제약한다고 설명한다. 기업이 자사 콘텐츠를 AI 업체에 제공했을 때 모델에 반영될 수 있다는 의심도 협력을 어렵게 한다.

첸은 스타트업이 먼저 이용자 수요를 확인한 뒤 법적 문제에 대응하려 할 수 있다고 보지만, 그런 접근이 옳은지는 불확실하다고 명시한다. 기업 내부 데이터를 제한적으로 쓰는 자체 AI 모델도 하나의 가능성으로 제시한다.

창작자와 AI 인력 문제

예술가·작가·디자이너에게는 다른 사람의 작업물로 만든 모델을 사용하는 것 자체가 문제일 수 있다. 첸은 AI의 영향에 대응하려는 사례로 배우·방송인 노조 SAG-AFTRA의 파업을 언급한다. 동시에 더 나은 도구가 창작자의 시제품 제작이나 창업을 도울 수 있다고 기대한다. 그는 그 과정에 승자와 패자가 생길 수 있다는 점도 인정한다.

AI 엔지니어를 채용하기 어렵다는 문제도 있다. 첸에 따르면 높은 보수와 지분 보상을 제공하는 기술 기업도 인재 확보에 경쟁하고 있다. 큰 지분 상승 가능성을 제시하기 어려운 기존 엔터테인먼트 기업은 외부 업체에 의존해야 할 수 있으며, 여기에도 별도의 어려움이 따른다.

‘1,000달러 영화’라는 가정

첸은 노트북과 시간으로 책을 쓰듯 개인이 장편 영화를 만들 수 있다면 어떨지 묻는다. ‘1,000달러 블록버스터 영화’는 실제 제작비 사례가 아니라 제작 도구의 비용이 크게 낮아질 가능성을 설명하는 가정이다. 그는 이런 도구가 작가의 게임 제작이나 게임 디자이너의 TV 시리즈 제작처럼 매체를 넘나드는 작업을 가능하게 하리라 기대한다. 좋은 작품을 만드는 데는 여전히 많은 노력과 끈기가 필요하다고 덧붙인다.

기존 기업이 AI를 도입하기 어려운 이유는 사업의 관성, 법적 위험, 조직 내부의 반발, 인력 확보 문제가 겹쳐 있기 때문이다. 첸은 이 제약이 스타트업의 실험 기회가 될 수 있다고 본다.