It's hard to think of the entertainment industry these days without thinking of technology. Movies wouldn't exist without the technology of theaters and projectors. The same goes for the TV industry.

Streaming services and social media are the latest technologies that have opened up the scalability of content for movies, music, TV, UGC, and more. This is why entertainment technology is so important.

The latest in entertainment technology is generative AI. Able to assist in some areas of creativity, AI is increasing efficiency and expanding profitability. But when it comes to creative work, there's a lot of fear that it could take away human jobs.

As a result, there is still resistance from creative groups to the use of AI. The resistance to AI from the creative community, which began after ChatGPT appeared in 2022, culminated in the Hollywood actors and writers strike in 2023.

However, generative AI is already here, and Hollywood is slowly starting to accept it. Rather than simply rejecting AI, they are setting rules for its use and agreeing to provide data to train AI models. Disney, Netflix, and others are actively considering agreements that envision their content being used to train AI.

Content studios are moving quickly, especially with the rise of video-generating AI. High-quality video data is needed to develop sophisticated AI models. Some have suggested that the rise of AI could create new financial opportunities for companies that own IP (content providers), much like the Internet and social media markets.

The issue is copyright protection. Even last year's actors' and writers' union strike protecting rights to the use of AI was at the center of the issue.

However, Hollywood, with the exception of a few industries, is now shifting toward utilizing the technology rather than killing it.

최근 엔터테인먼트 산업은 테크놀로지를 빼곤 이해하기 어렵다. 영화는 극장과 영상기라는 기술이 없었으면 존재할 수 없었다. TV 산업도 마찬가지다. 스트리밍 서비스와 소셜 미디어는 최근 영화, 음악, TV, UGC 등은 콘텐츠의 확장성을 열어준 대표적 기술이다. 엔터테인먼트 테크놀로지가 중요한 이유가 여기 있다.

최근 엔터테인먼트 테크놀로지 기술의 핵심은 생성AI다. 인간의 창작을 도울 수 있는 생성AI는 효율성을 높이고 수익성을 확대하고 있다. 그러나 창작과 관련해서는 인간의 일자리를 뺏을 수 있는 두려움도 크다. 이에 AI사용에  대한 창작 집단의 반발도 여전하다. 챗GPT 등장 이후 제기된 AI에 대한 창작 집단의 거부감은 2023년 할리우드 배우와 작가 파업에서 극대화됐다.

하지만, 생성AI는 이미 와 있는 현재다. 할리우드도 서서히 AI를 받아들이기 시작했다. AI를 단순 배척하는 대신 사용 관련 룰을 정하고 AI모델 훈련 등을 위한 데이터 제공 계약도 이뤄지고 있다.

디즈니, 넷플릭스 등은 AI 학습에 자신들의 콘텐츠가 쓰이는 상황을 염두에 둔 계약을 적극적으로 검토하고 있다. 특히, 비디오 생성 AI가 늘어나면서 콘텐츠 스튜디오의 움직임은 더욱 빠르다.

정교한 AI모델 개발을 위해서는 고품질 영상 데이터(학습용)가 필요하다.  일각에서는 AI의 등장이 인터넷과 소셜 미디어 시장처럼 IP를 보유한 기업(콘텐츠 사업자)에게는 새로운 금전적 기회 창출의 기회가 될 수도 있다는 의견도 내놓고 있다.

문제는 저작권 보호다. 지난해 배우와 작가 노조의 파업에서도 AI 사용과 관련한 권리 보호가 핵심이었다.

그러나 할리우드는 일부 업종을 제외하고는 현재 이 기술을 죽이기 보다  활용하는 쪽으로 인식이 바뀌고 있다.

[소셜 미디어, 헐리우드, AI를 받아들이다]

페이스북과 인스타그램을 운영하고 있는 메타 플랫폼은 AI챗봇 출시에 앞서 유명 연예인들의 목소리 저작권을 확보하기 위해 할리우드 인사들과 논의 중이라고 블룸버그가 보도했다. 보도에 따르면 메타는 주디 덴치(Judi Dench), 아콰피나(Awkwafina), 키건-마이클 키(Keegan-Michael Key) 등과 AI 학습용 데이터 제공 이야기를 나누고 있는 것으로 알려졌다.

메타 AI챗봇은 정확히 공개되지 않았지만 시리와 같은 AI비서나 유명인의 목소리 등을 학습한 AI와 채팅을 할 수 있는 기능이 탑재될 것으로 보인다.  협상의 분위기는 나쁘지 않은 것으로 전혀졌다. 성우를 대표하는 주요 노조인 SAG는 성우를 위한 조건과 보호에 대해 메타와 합의에 도달한 것으로 알려졌다.

메타의 사례는 할리우드 엔터테인먼트 산업이  생성AI를 받아들이고 새로운 수익원으로 고민하고 시작했다는 것을 보여준다.

이미 할리우드 스튜디오들은 AI 더빙 등 제작 작업에 AI를 사용하고 있다. 로버트 저메키스 감독은 새 영화에서 AI를 이용해 배우들의 나이를 역할에 맞춰 바꿨다.

저메키스의 ‘히어(Here)’에서 톰 행크스와 로빈 라이트는 분장 대신 AI를 이용했다. 메타피직스 라이브(Metaphysics Live)라고 불리는 새로운 생성 AI 기반 툴을 사용하여 변신을 이뤄낸 것이다.

또 소니 뮤직은 핑크 플로이드의 데이비드 길모어가 참여한 프로젝트에 AI를 적용했다.  오픈AI는 생성AI 소라(Sora)를 현장에 적용하기 위해 할리우드 스튜디오들과 논의 중이다.

넷플릭스도 움직이고 있다.  넷플릭스의 공동 CEO 테드 사란도스도 실적 발표에서 귀중한 창작 도구의 원천으로 AI를 언급했다. 그는 애니메이션 산업의 예를 들며 “수작업에서 컴퓨터 그래픽으로 작업이 바뀌었지만 그 과정이 애니메이션이 더 저렴해지지 않았다”며 “비용 절감과 제작자가 AI로 대체될 것이라는 전반적인 두려움 속에서 이 분야의 일자리는 오히려 늘어날 수도 있다”고 주장했다.

사란도스는 “AI가 크리에이터가 더 나은 스토리를 전달할 수 있는 훌륭한 크리에이터 도구 세트를 만들어낼 것이라고 생각한다”며 “그리고 한 가지 확실한 것은 엔터테인먼트의 100년을 되돌아보면 테크놀로지와 엔터테인먼트가 함께 작동하여 어떻게 큰 비즈니스를 구축했는지 알 수 있다는 것”이라고 강조했다. (I think that AI is going to generate a great set of creator tools, a great way for creators to tell better stories. And one thing that’s sure, if you look back over 100 years of entertainment, you can see how great technology and great entertainment work hand in hand to build great big businesses)

특히,  콘텐츠 검색(Discovery)과 관련, 공동 CEO 그레그 피터스(Greg Peters)는 “넷플릭스는 수년 동안 유사한 기술을 사용해, 고객 참여를 유도해 왔으며 생성AI가 이를 개선할 수 있다고 믿는다”며 “고 말했다.

피터스 CEO는 “우리는 생성AI가 추천 및 검색 시스템을 한층 더 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다고 생각한다”며 “ 사람들이 순간에 딱 맞는 멋진 스토리를 더 쉽게 찾을 수 있도록 하고 싶다”고 설명했다.

그러나 생성AI 수용 속도는 각 업종에 따라 다르다.  음악 산업은 AI 사용에 상당히 보수적이다.

음악 산업에서의 생성AI 침투는 다른 어떤 산업보다 본격적이고 깊숙하기 때문이다. 아직은 갈등도 치열하다.  

지난  2024년 4월  빌리 아이리쉬, 미란다 램버트, 에어로스미스 등 수백 명의 뮤지션은  비영리 단체 아티스트 권리 연합(Artist Rights Alliance)을 통해 “인간 아티스트의 권리를 침해하고 가치를 떨어뜨리는" AI 사용을 중단할 것을 AI 개발자, 테크 회사 등에 촉구하는 공개 서한에 서명한 바 있다.  

동시에 레이블들은 빠르게 변화하는 테크놀로지의 창의적 잠재력과 아티스트의 권리 및 자체 수익을 보호하기 위해 노력하고 있다.

유니버셜 뮤직그룹, 워너뮤직그룹, 소니뮤직 엔터테인먼트 등이 속해있는 미국음반산업협회(The Recording Industry Association of America)는 지난 2024년 6월 수노 AI와 Udio AI 개발사인 언차티드 랩스(Uncharted Labs)를 상대로 두 건의 소송을 제기했다고 밝혔다.

고소장에서 협회는 두 회사가 저작권이 있는 방대한 양의 음원을 불법적으로 AI 모델에 학습시키고 있다고 주장했다. RIAA는 침해된 작품당  최대 15만 달러의 손해배상을 요구하고 있다. 전체 보상 금액은 수십억 달러가 될 수도 있다.

2022년 설립된 수노(Suno)는 미국 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 두고 있다.  2023년 음악 제작 소프트웨어를 처음 출시하고 5월 1억 2,500만 달러의 투자를 유치했다.  

전직 구글 딥마인드 연구원과 엔지니어들이 뉴욕에서 창업한 유디오(Udio)는 4월 소프트웨어의 '베타' 버전을 출시하고 1,000만 달러의 자금을 모금했다.

두 서비스 모두 사용자가 무료로 일부 곡(프롬프트 입력에 따라)을 만들 수 있으며, 더 많은 곡을 만들고 싶은 사용자에게는 월정액 구독 서비스를 제공한다.   이들 스타트업은 자신들의 AI 학습 시스템 로직을 공개하지 않았지만  저작권을 침해한 것은 아니며 훈련 데이터는 인터넷에서 공개적으로 사용 가능한 자료를 사용했다고 주장하고 있다.

[공적 사용과 저작권 침해 논란]

AI의 학습 데이터를 두고,  공적 사용(Fair use)이나 아니냐는 논란은 음악 업계 뿐만은 아니다. 특히, 비디오 업계의 갈등이 고조되고 있다.

미드저니(Midjourney), OpenAI, Stability AI 등과 같은 이미지 생성 AI기업들은 인터넷에서 이미지를 가져오는 데이터로 ‘미디어 생성 AI 모델’을 구축하고 있기 때문이다.

이들은 이런 관행이 미국 저작권법의 공정 사용 원칙에 따라 허용된다고 주장하고 있지만 저작권 기업이나 단체들은 반발하며 소송을 이어가고 있다.

때문에  AI테크 기업은  AI 모델 학습을 위한 안전한 데이터(저작권이 해결된)를 확보하려는 경쟁이 치열하다.  인터넷에서 스크랩할 수 없는 영화, 드라마나 언론사들이 생산하는 고품질 콘텐츠에 대한 수요가 높다. 버라이어티는 최근 언론과  생성AI 기업의 협업과 계약과 관련한 현황을 정리한 리스트를 발표했다. 이에 따르면 오픈AI, 마이크로소프트 등 생성AI 주요 개발사가 협업에도 앞서고 있다.

뉴스 미디어와 AI기업 간 계약은 보다 복잡하다. 보상금과 함께 언론사가 새로운 형태의 AI 기반 제품을 개발하는데 자금과 팀을 지원하는 등 다양한 형태 거래 조건이 붙고 있다. 저작권자에게 AI는 위기이자 기회다.

AI회사 동향

2022년 가을 챗GPT(ChatGPT)와 달E(DALL-E)를 출시한 오픈(OpenAI)는 가장 많은 뉴스미디어와 콘텐츠 제휴 및 협업 계약을 맺었다. 메타, 구글, 런웨이, 레카AI(Reka AI), Picsart 등도 빠르게 움직이고 있다.

빅테크 기업의 계약은 복잡하다. 로이터에 따르면 애플, 아마존, 구글은 콘텐츠 스톡 플랫폼 셔터스톡(Shutterstock)과도 비공개 계약을 체결한 것으로 알려졌다. 셔터스톡의 이미지와 영상, 음악 라이브러리와 관련 메타데이터를 AI훈련에 활용하는 조건이다.  로이터에 따르면 빅테크들은 포토버킷(Photobucket)과 같은 다른 동영상 클립 보유 사이트와도 라이선스 협상을 진행하고 있다. 포토버킷은 여200만 명의 이용자를 보유하고 있다.

애플은 2023년부터 뉴욕타임스, NBC뉴스 등 다양한 뉴스 미디어와 데이터 활용 계약에 나서고 있다. 5,000만 달러에 달하는 다년 계약이다. 유튜브(Youtube)도 소니 뮤직 엔터테인먼트(SME), 워너 뮤직 그룹(WMG), 유니버설 뮤직 그룹(UMG)의 AI 학습용 음원 라이선스 계약을 체결했다.

뉴스, 언론 미디어 동향

AI 기업과 콘텐츠 사용 계약을 체결한 뉴스 미디어들은 점점 늘고 있다. 전통적인 뉴스 미디어 뿐만 아니라 콘텐츠를 모아 서비스하는 플랫폼과 소셜 미디어 서비스도 AI기업과 계약을 서두르고 있다.

AP 통신, 악셀 스프링거(Axel Springer), 뉴스코퍼레이션(News Corp), 복스 미디어(Vox Media), Dotdash Meredith, 애틀랜틱(The Atlantic) 등이 빠르게 움직이고 있다.

스톡 콘텐츠(Stock content) 회사 게티 이미지(Getty Images)와 셔터 스톡(Shutterstock)도 여러 회사와 계약을 체결했다.  커뮤니티 기반 메시지 플랫폼도 라이선스 계약이 한창이다. 소셜 플랫폼 레딧(Reddit)과 특정 주제에 대한 지식을 공유하는 개발자 포럼 스택 오버뷰(Stack Overflow)도 빠르게 움직이고 있다.

라이선스 데이터(Licensed Data)

사용 계약을 맺는 데이터 포맷은 다양하다. 물론 텍스트는 가장 많은 라이선스 계약이 체결된 데이터 유형이다. 이미지, 동영상, 음악 등은 주로 스톡 콘텐츠 회사인 셔터스톡(Shutterstock)과 게티 이미지(Getty Image)를 통해 계약이 이뤄지고 있다.

할리우드 스튜디오나 음악 레이블과 같은 직접적 계약은 거의 알려지지 않고 있다. 영화나 TV 프로그램 등과 같은 프리미엄 비디오 콘텐츠와 관련 생성AI기업과 스튜디오가 맺은 공개 계약은 아직 없다. AI훈련 용도로 프리미엄 비디오 콘텐츠가 쓰이는 계약은 없다는 이야기다.

버라이어티는 워너브러더스디스커버리(Warner Bros. Discovery)는 일부 콘텐츠를 라이선스하는데 관심을 보이고 있지만월트 디즈니와 넷플릭스는 AI를 이용한 콘텐츠 제작이 아닌 AI훈련을 위한 콘텐츠 라이선스에는 관심이 없다고 보도했다.  그러나 움직임은 있다. 블룸버그는 지난 5월 알파벳, 메타, 오픈AI가 할리우드 스튜디오와 비디오 생성 모델에 대한 라이선스 계약을 논의 중이라고 보도했기도 했다.

[고품질 영상 콘텐츠에 대한 AI훈련 수요 높아]

고품질 영상 데이터에 대한 AI 훈련 수요는 높다. 그러나 이를 위한 데이터를 구하기는 매우 어렵다. 이에 고품질 합성(AI생성) 데이터를 이용한 AI모델 훈련도 고려되고 있다. 일부 포맷(특히 텍스트)에서는 AI가 만든 합성 콘텐츠를 이용한 훈련도 신뢰를 얻고 있다.

하지만, 여전히 문제는 많다. 합성 데이터를  반복적으로 학습할 경우 모델이 무너지고 퀄리티가 저하되는 '모델 붕괴(model collapse)' 현상이 벌어질 수 있다.

학술지 네이처(Nature)는 최근 모델 붕괴 현상이 실제 발생한다는 새로운 분석 결과를 내놓기도 했다.  연구팀은 위키피디아(Wikipedia) 데이터를 사용하여 대규모 언어 모델을 미세 조정(fine-tune)하고 이를 이용해  AI 모델에서 데이터를 생성했다. 또 이 AI데이터를 모델에 다시 공급해 미세 조정했다.

이런 과정을 반복하면서 이전 모델에서 생성된 데이터를 새로운 AI 모델에 공급했다. 연구진은 학습 데이터가 세대를 거듭하면서 오염돼 “결국 모델이 횡설수설하는 반응”을 보인다는 사실을 발견했다. 중세 시대를 언급하다가 시간이 지나면 토끼를 이야기하는 경우도 있었다.

때문에 합성 데이터는 AI비디오 모델 훈련에 효과적이지 않다는 의견이 많다. AI합성 모델은 여전히 3차원  현실을 완벽하게 시뮬레이션하지 못하고 실제 세계의 물리법칙을 재현하지 못하는 케이스도 있다.

[고품질 동영상 IP의 새로운 기회]

이는 고품질 동영상 콘텐츠 라이선싱(Licensing video data for AI model training)에 대한 AI기업들의 수요가 크다는 것을 의미한다. 특히, 소라, 젠3, 하이버(Haiper), 이무비디오(emu video) 등 AI비디오 생성 모델 개발 경쟁이 치열해지고 있다.

소라와 런웨이, 피카랩스, 하이퍼 등에 이어 최근 클링(Kling)과 루마AI(드림 머신 Dream Machine)까지 AI 비디오 생성 모델 시장은 가장 경쟁이 치열한 곳이기도 하다. 버라이어티는  65개에 달하는 AI비디오 생성 모델이 개발되고 있다고 보도하기도 했다.

동시에  정교한 비디오 결과물에 요구되는 상황에서 콘텐츠 스튜디오의 몸값은 높아지고 있다.  영화나 TV 스튜디오에게는 AI모델 학습을 위한 비디오 데이터 라이선싱은 상당한 금전적 기회가 될 수 있다. 라이브러리가 풍부한 오랜 스튜디오일수록 이런 기회는 많다. 최근 특정 사업자에게 최적화된 미세 조정(Fine Tuning)에 대한 수요가 높아지는 만큼, 스튜디오들에게는 AI가 여는 시장에 대한 더 많은 관심을 기울일 필요가 있다.