요약

딥러닝과 자연어 처리 발전을 통해 등장한 생성형 AI 기술은 콘텐츠 생성 방식에 혁신을 가져왔다. 특히 2017년 구글의 트랜스포머 아키텍처와 2020년 GPT-3 출시 이후, 텍스트 및 이미지 기반 AI 생성 모델의 활용이 빠르게 증가 중이며, 최근에는 텍스트를 영상으로 변환하는 SORA 모델이 공개되어 미디어 콘텐츠 제작과 소비에 커다란 변화를 예고하고 있다.
생성형 AI 등장으로 미디어 산업에서 AI는 기존의 예측형 분석을 넘어 콘텐츠 생산 및 유통의 여러 단계에 직접 개입하며, 콘텐츠 제작, 편집, 맞춤형 추천 등 다양한 영역에 활용되기 시작했다. 로봇 저널리즘을 통한 기사 작성 자동화나 영상 생성 기술을 통한 고품질의 영상 제작 등이 대표적인데, 이러한 변화는 콘텐츠 생산의 효율성을 크게 높이면서 비용 절감 효과를 제공한다.
하지만 AI가 생성하는 콘텐츠는 무분별한 딥페이크의 생성과 허위 정보의 확산과 같은 문제를 동반할 수 있으며, 창작자 권리와 저작권 보호에 대한 논란 등 사회적, 윤리적 문제를 야기하기도 한다. 딥페이크 기술의 경우 개인의 초상권 침해와 정치적 악용 가능성을 배제하기 어려워, 이에 대한 제도적 장치가 필요하다는 목소리도 커지는 중이다.
일반적인 산업 부문과 마찬가지로, 생성형 AI의 확산으로 인해 미디어 산업 내 일자리 변화도 예상된다. 콘텐츠 제작에 필요한 인력 수요가 감소하면서 신입 기자, 편집자 등의 초급 인력의 수요에 직접적 변화가 예상되고, 창작 활동에 있어 AI를 이해하고 활용할 수 있는 역량이 중요해질 것이다.
이미 AI의 확산에 대응하기 위해 노력 중인 각국 정부는 생성형 AI 등장 이후, AI가 생성한 저작물의 저작권 인정 여부, 딥페이크 규제 방안 등을 본격 논의하는 등 더욱 적극적으로 대응책 마련에 나서고 있다. AI가 생성한 콘텐츠에 대한 투명성 강화를 요구하고, 저작권 준수를 강조한 유럽연합의 디지털 서비스법이 그 대표적인 사례이다.
생성형 AI 기술의 확산으로 콘텐츠 제작의 진입 장벽이 낮아지면서 창의적 콘텐츠의 공급이 폭증할 가능성이 커지고, 이에 따라 미디어 생태계의 재편이 예고되고 있다. 그러나 이에 대해 일반 국민과 정부의 인식 수준은 아직 높지 않고, 다른 나라에 비해 경직된 편인 한국의 미디어 규제는 아직 다가오는 미디어 생태계 변화에 유연하게 대응하기에는 준비가 충분하지 못하다. 또한, 생성형 AI로 인한 시스템적 변화 외에도 한류로 대표되는 우리 고유의 콘텐츠 경쟁력에 미칠 영향을 예측하고 대비하는 정책적 노력과 함께, 생성형 AI에 대한 대중들의 인식 수준 제고에 미디어가 더 적극적인 역할을 하는 방안 마련도 필요하다.