AI 창작 도구, 어떤 거 쓰세요?
여러분은 유료로 구독하는 AI 솔루션이 있으신가요?
저는 새롭고 신기한 기능이 있는 AI 도구를 발견하면 한달 정도 유료로 쓰기도 하고 일회성으로 사용해보기도 합니다. 그리고 괜찮으면 꾸준히 매월 돈을 내고 씁니다.
(출처: 디지털 비즈온)
현재는 릴리스 AI, 오픈 AI 를 비롯해 3-4개 정도 AI 솔루션에 비용을 내고 있습니다.
마케팅 업무를 하다보니 AI가 있고 없고 차이가 요즘 많이 난다는 걸 실감해요. 자료를 찾는 부분에 있어서나 미처 생각하지 못했던 아이디어를 제시해주는 것들을 보면서 이제까지 짧은 식견으로 살았구나 하는 생각도 많이 합니다.
그래서 일상 속에서도 다양한 AI 도구를 활용하고 있어요. 예를 들어 텍스트로 던지는 질문의 경우 챗GPT, 구글 제미나이, 퍼플렉시티, 끌로드를 돌아가면서 많이 사용하고요. 퍼플렉시티와 챗GPT는 거의 매일 사용하는 것 같아요 . PDF나 번역, 유튜브 요약 등의 경우 Deep L과 릴리즈 AI를 옆에 켜놓고 보고 가끔 구글의 노트북 LM도 사용하고 재미로 수노, 냅킨AI, 헤이젠도 쓰고 있습니다.
이 중에서 챗GPT의 경우 제가 유료 버전을 사용하면서 기능 중에 ‘프로젝트’를 만들어서 주제별로 내용을 관리하는데요. 하나의 프로젝트 안에는 하나의 주제 하에 기존 작성한 문서, 외부 전문 문서도 학습시키면서 고도화하고 있습니다. 그러다보니 프로젝트 단으로 제법 심층적인 아이디어도 많이 얻곤 합니다.
위에서 이야기한 AI 도구 중 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티는 광고 카피, 시나리오, 블로그 작성 등을 위해 일반인들도 많이 쓰는 AI 일 거에요. 그 외에 이미지를 생성하기 위해서는 미드저니, 달리, 스테이블 디퓨전과 같은 솔루션을 많이 쓰고요. 영상을 생성하기 위해서는 런웨이, 소라를 많이 찾습니다.
(출처: 캔바)
이처럼 AI가 창작을 위해 꽤 쓸만한 도구 수준으로 올라오면서 저도 책을 쓰거나 자료를 찾을 때 매일 곁에 두고 쓰면서 활용하고 있어요.
AI 기반 창작 도구 시장은 2023년 기준으로 141억 달러 정도의 규모인데, 2030년이 되면 1,099억 달러로 성장할 전망이라고 합니다. 그리고 일부 예측을 보면 2026년 정도가 되면 전체 디지털 콘텐츠의 90% 정도는 AI를 활용한 콘텐츠일 거라고 예측하기도 합니다. 근데 생각해보면 거의 그럴 것 같습니다.
지금도 콘텐츠를 만들 때 그냥 처음부터 만드는 것보다 백그라운드 조사나, 정보를 서칭할 때 AI를 사용하고 있고, 이를 기반으로 콘텐츠를 만들게 된다면 AI를 활용한 콘텐츠가 맞거든요. 현재 넷플릭스, 디즈니 마블의 경우 AI 기반 스토리 보드나 애니메이션을 제작하는 테스트도 진행하고 있다고 합니다. 즉 AI 솔루션들이 단순 창작의 보조 도구가 아니라 독립적인 창작자로 올라서고 있는 건 아닌가 라는 생각도 들어요.
콘텐츠 루프도 문제지 않나?
하지만 가끔 그런 의문도 듭니다. 만약 AI 기반으로 창작물들이 디지털 상에 넘쳐나게 될 경우 잘못된 정보를 학습하게 될 수도 있고, 이미 AI가 생성한 콘텐츠를 다시 학습하는 AI 콘텐츠 루프(AI Feedback Loop) 현상이 발생할 수도 있습니다.
(출처: 캔바)
AI 콘텐츠 루프란 AI가 만든 글을 사람이 그대로 퍼 나르고, AI가 이를 다시 학습하는 과정에서 콘텐츠의 사실성이 떨어질 리스크가 발생하기도 하고, 잘못된 콘텐츠가 내부에서 계속 도는 현상을 의미합니다. 그래서 똑같은 문장, 문체의 블로그 글이 여러 곳에서 반복되고, AI가 작성한 기사에서 출처가 불분명한 정보가 불쑥 등장하는 겁니다. 아울러 AI가 잘못된 여행 가이드 자료를 학습하면서 존재하지 않는 장소를 관광지로 추천하는 사례도 있었어요.
즉 AI 는 기본적으로 방대한 양의 데이터를 학습해 텍스트를 생성하는데 그 데이터 출처가 반드시 신뢰할 수 있느냐? 라는 질문을 던졌을 때 아닐 수 있다는 겁니다. 특히 AI로 생성해서 할루시네이션이 발생한 오류있는 글을 AI가 다시 학습하면 잘못된 정보가 더 확산될 수 있거든요. 마치 가짜 뉴스가 양산되는 것처럼요.
2024년 기준으로 인터넷으로 생성된 콘텐츠 중에 AI가 만든 콘텐츠 비중은 이미 30%이상이라는 오픈AI의 내부 보고서가 있고, 코넬 대학교 어느 연구팀에서는 AI 모델이 기존의 AI 생성 콘텐츠를 다시 학습하게 될 경우 정확도가 33-88%까지 감소할 가능성이 있다고 이야기를 했어요.
그리고 2023년 기준 AI에 기반한 기사의 32%는 사실과 다르거나 과장된 정보가 포함되었다는 이야기가 나오면서 창작을 할 때 AI 생성 콘텐츠 감수 시스템이 도입의 필요성도 나오고 있습니다.
이와 관련하여 저도 AI 솔루션을 활용할 때 가끔 AI가 잘못된 정보를 보여주는 경우가 있어서, 해당 내용은 숫자가 잘못되었어. 오류가 있어라 지적하면 그 때 다시 수정을 해주는 걸 경험한 적이 몇 번 있습니다. 결국 콘텐츠 감수를 하기 위해서는 인간이 해당 내용이 잘못된 것을 알아야만 그걸 지적해 줄 수 있는 거죠. 딜로이트에서는 기업의 45%가 AI가 작성한 콘텐츠의 신뢰도를 높이기 위해 인간 감수 시스템을 도입했다고 이야기하고요. 글로벌 미디어 기업 80%가 AI 도구를 사용하지만 최종 콘텐츠 검토에는 여전히 인간 전문가가 필요하다고 이야기하고 있습니다.
마케터의 시선
이와 관련하여 마케터의 시선에서 이야기하자면 앞으로의 창작활동에서 인간과 AI의 결합의 거의 필수가 될 것 같다 입니다.
이미 많은 사람들이 AI에 기반하여 정보를 탐색하고 이미지를 제작하고, 영상을 만들어 활용하고 있으며 일부 사람들은 아예 AI 기반한 글을 생성해 블로그에 퍼 나르는 경우도 꽤 있습니다.
그러다보니 AI가 만든 창작물, 인간이 만든 창작물이라는 구분도 모호해지고, 그 안에서 잘못된 정보, 신뢰할 만한 정보를 탐색하는 것이 더 어려워졌어요.
(출처: 캔바)
최근에는 사람들이 네이버, 구글에서 검색하기 보다 유튜브에서 혹은 챗GPT와 같은 AI 도구를 활용해 검색하는 비중이 높아지고 있다고 하는데요. 결국 챗GPT와 같은 AI 솔루션은 웹 상에서의 방대한 데이터를 학습해 다시 정보를 제공하기 때문에 정보의 신뢰성 측면에서 매의 눈으로 봐야 합니다.
저도 최근 유료 버전을 쓰면서 챗GPT에 프로젝트를 만들어 학습을 시키고 있는데요. 기본적으로 신뢰도를 높이기 위해 기존에 제가 가지고 있는 파일들을 올려 학습시키고, 제가 아는 부분에 있어 제대로 답을 하는지 살피고, 잘못된 답변을 낼 경우 지적해 가면서 일종의 인간 튜닝을 하고 있습니다.
어떻게 보면 그런 생각도 들어요. 결국 AI도구도 잘 쓰기 위해서는 프롬프트도 잘 써야 하지만, AI가 답변한 내용이 맞는지 틀린지 걸러낼 수 있는 눈도 있어야 하지 않을까라고 말이죠. 하지만 기술 개발로 인해 이러한 부분들을 어떻게 보완하고 신뢰도 높은 정보들만 학습시킬지에 대한 개발 사이드의 고민은 계속 이어지리라 봅니다.
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