*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. OpenAI ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Bard, xAI Grok. 이들의 공통점이 무엇일까요? 모두 AI를 대표하는 서비스라고 할 수 있습니다. 사람들의 인식 속에서 AI는 이런 서비스로 채워지고 있습니다. 빠진 기업이 하나 있습니다. 애플이에요. 애플은 이렇다 할 AI 서비스를 내지 못하고 있습니다. iPhone도 잘 만들고 애플 Watch도 잘 만드는데, AI 영역에서는 힘을 쓰지 못하는 것처럼 보입니다. 애플 제품에서 AI라는 명칭으로 분류할 수 있는 서비스는 Siri 정도만 떠오르고요. ChatGPT와 비교해 보면 초라해 보일 정도로 부족함이 크게 느껴지죠. 애플이 AI 경쟁에서 뒤처졌다는 의견도 나오기 시작했습니다. 뒤처졌다는 표현은 과할 수 있죠. 경쟁 우위에 서지 못하고 있다는 톤의 분석 보고서도는 어렵지 않게 찾아볼 수 있고요. 저는 애플이 AI 기술에서 뒤처졌다는 시각은 아직은 섣부른 판단이라는 생각이 듭니다. 애플 제품의 포지션이 일반 고객을 대상으로 제공하는 만큼, 기술적 완결성을 갖춘 뒤 공개하기 때문에 발생한 간극이라 생각해요.

기술 기업이 항상 마주하는 고민이 있습니다. 원천 기술이 있다고 해도 그 기술로 돈을 버는 것은 쉽지 않다는 점인데요. 고객들이 정말 돈을 낼 의향이 있는 지점이 어디인지를 찾는 것이 매우 힘들기 때문입니다. 2022년 말부터 뜨거운 관심의 대상이 된 생성형 AI 기업들도 이런 고민은 마찬가지입니다. 흥미로운 기술과 서비스이지만 '정말 돈을 버는가'는 아직 미지수인데요. 사실 우리나라에는 몇 년 전부터 이미 생성형 AI를 활용해 실제로 작동하는 수익 모델을 찾아낸 회사가 있습니다. 바로 오늘 소개할 '네오사피엔스'인데요. 가상 성우 서비스 '타입캐스트'를 만들고 있죠. 타입캐스트는 텍스트 대본을 입력하고 원하는 목소리를 선택해 조정한 뒤 오디오 파일을 내려받을 수 있는 음성합성 서비스입니다. 2019년 출시된 이후 현재는 유튜버들이 많이 쓰는 서비스로 정착했는데요. (참조 - 타입캐스트 홈페이지) 실제로 타입캐스트에 들어가 가상 성우들의 목소리를 들어 보면.. "어제 본 영상에서 나왔던 목소리인데?" 이런 생각이 드는 목소리가 정말 많습니다. 예를 들어 구독자 250만명이 넘는 유튜버 '1분요리 뚝딱이형'의 경우에는 두 사람이 대화를 나누는 형식으로 콘텐츠를 만들고 있는데요.

2019년 국내의 한 AI 스타트업이 약 2300억원이라는 거액에 매각된 일이 있었죠. 이야기의 주인공은 바로 '수아랩'인데요. 제조업 현장에서 불량 제품을 검사, 식별하도록 도와주는 머신 비전 제품을 출시하고 유의미한 성과를 낸 곳으로 잘 알려져 있습니다. (참조 - "진짜 기술력은 고객지갑 여는 것" 2300억원에 인수된 수아랩 이야기) 거액의 엑싯 이후 수아랩의 창업 멤버들은 저마다의 길을 찾아갔는데요. 그중 일부는 성공의 경험을 바탕으로 재창업에 뛰어들어 다시 한번 치열한 비즈니스의 세계에 도전장을 던지고 있죠. 수아랩의 공동창업자이자 전 사업총괄이었던 이동희 딥블루닷 대표를 인터뷰했습니다. 엑싯 후 재창업을 위해 미국으로 건너가 경험과 네트워크를 쌓은 이야기부터 옛 동료를 설득했던 이야기, 재창업의 아이템을 구상하게 된 배경 등 다양한 질문을 던졌습니다. 그가 엑싯 후 미국으로 향한 이유 "코그넥스가 수아랩을 인수한 게 2019년이었죠" "엑싯 후 2021년 딥블루닷을 설립하기 전까지 뭐하며 지내셨나요?" "엑싯 후에는 하버드비즈니스 스쿨에서 MBA 과정을 시작했어요, 2년 정도 되는 과정이었죠" "동시에 클라우드플레어라는 B2B SaaS 회사에서도 일했어요" "말씀하신 것처럼 딥블루닷 설립은 2021년에 했는데요" "실질적으로 일하기 시작한 건 2022년, 그러니까 작년이었네요" "치열한 창업 및 사업을 해온 만큼 좀 더 쉬고 싶었을 법도 한데요" "재창업을 결심한 사연이 궁금해지네요"

*이 글은 외부 필자인 서양수님의 기고입니다. 전 세계에서 슈퍼챗을 가장 많이 받은 유튜버는 누구일까요? 1위가 '루시아', 2위가 '코코'입니다. 작년 한 해 슈퍼챗 수익만 각각 20억원, 18억원 수준이었는데요. 사실 둘 다 버츄얼 유튜버, 즉 '버튜버'입니다. 실제 사람이 아닌, 애니메이션 캐릭터 형태로 영상에 등장하죠. 심지어 2022년 슈퍼챗 순위 20위 중 11개가 버튜버 채널이라는 사실이 상당히 놀랍습니다. (참조 - "슈퍼챗만 40억" 대박 난 그녀의 정체…'버츄얼 캐릭터'라고?) 이러한 흐름만 보자면, 적어도 유튜브 라이브 방송에서만큼은 버튜버가 확고한 입지를 다진 듯합니다. 아직 국내에서는 버튜버가 활성화되었다고 하긴 어렵지만요. 새로운 흐름을 발 빠르게 캐치하고, 이미 활용하는 기업도 분명히 보입니다. 이번 글에서는 버튜버가 과연 어떤 존재이며, 기업 마케팅에는 어떤 의미를 갖는지 살펴보겠습니다. 그리고 실제 버튜버 사례를 3가지로 분류해서 정리했습니다.

*이 글은 외부 필자인 이재훈님의 기고입니다. 해외에서 더 유명한 한국 스타트업이 있습니다. "창업 2년 만에 누적투자금 1710만달러(224억원)! 그것도 시드 단계에서만!" "2년 연속 세계 100대 AI기업(2022, 2023년)! 세계 50대 생성 AI 스타트업(2023년)!" (CB 인사이트) "전 세계에서 가장 유망한 AI 스타트업 34곳 중 하나(2023년)" (비즈니스 인사이더) 모두 한 기업이 이룬 기록입니다. 혹시 떠오르는 기업이 있으신가요? 오픈AI나 허깅 페이스(Hugging Face) 같이 국제적으로 유명한 기업처럼 보이는데요. 모두 우리나라 스타트업 '트웰브랩스(Twelve Labs)'의 성과입니다. 이중 CB 인사이트 기사를 조금 더 들여다보면요. '세계 100대 AI 기업'을 선정하는 과정에서 후보로 살펴본 기업이 9000곳에 달했다고 합니다. 100대 기업에 선정되었다는 말은 상위 1%에 포함된다는 의미죠.

두물머리는 2015년 설립된 기업으로 연금, 인공지능(AI) 로보어드바이저인 불리오를 운영하고 있습니다. 로보어드바이저는 투자자문인력을 대신하고 딥러닝 등 인공지능(AI) 기술을 적용해 비용과 시간을 줄일 수 있다는 장점이 있는데요. 개인의 투자 성향 등을 반영해 자동으로 투자 포트폴리오를 구성하고 리밸런싱(재구성)하며 운용하는 온라인상의 자산 관리 서비스입니다. (참조 - 로보어드바이저 TOP 5를 알아보자) 두물머리는 인공지능을 활용한 투자로 개인이 경제적 자유를 이룰 수 있게 돕고자 하는데요. 이를 위해 여러 시행착오를 겪으며 변화를 거듭하고 있습니다. 앞서 두물머리는 연금, 펀드 자문 서비스인 불리오와 로보어드바이저 서비스인 불릴레오를 각각 운영해왔는데요. 이를 2023년 5월에 불리오로 통합했습니다. (참조 - 인공지능 열풍 시대, 로보어드바이저 기업들 근황은) 이어 두물머리는 대화형 인공지능 투자 애널리스트 분야에 진출하고 있는데요. 자체 인공지능 데이터 분석 엔진에 인공지능 챗봇 챗GPT를 접목한 인공지능 투자 애널리스트를 일반 투자자용(불리오 인베스트)과 기업용(불리오 AI)으로 제공하고 있습니다. 천영록 두물머리 대표를 만나 두물머리가 새롭게 개척하고자 하는 영역에 대한 이야기를 나눠봤습니다. 두물머리는 어떻게 챗GPT를 활용할까 두물머리는 2023년 5월 챗GPT 플러그인인 불리오 인베스트를 출시했습니다. 챗GPT 플러그인이란 챗GPT 안에 외부 서비스를 담은 확장 소프트웨어를 의미합니다. 즉, 다른 앱이나 서비스가 챗GPT의 기능을 쓸 수 있도록 연결을 돕는 방법이라 할 수 있죠. (참조 - 챗GPT 플러그인은 애플 앱스토어를 떠올리게 합니다)

*이 글은 외부 필자인 이경혁님의 기고입니다. 웰메이드 국산 소울라이크 등장 네오위즈 산하 '라운드8 스튜디오'에서 국산 게임으로는 굉장히 보기 드물었던 장르의 작품 하나를 선보였습니다. 'P의 거짓(Lies of P)'입니다. 이 게임은 3인칭 액션 롤플레잉, 그중에서도 이른바 '소울라이크'라고 부르는 장르로 분류할 수 있습니다. 소울라이크(Soul-like)는 단어 그대로 '소울과 비슷한 게임'을 통칭하는 장르입니다. 여기서 소울은 '다크 소울'이란 게임을 가리킵니다. 수많은 3인칭 액션 롤플레잉 게임이 있지만, 독특한 콘셉트와 규칙 등 독보적인 스타일을 앞세워 새로운 장르를 탄생시켰다고 평가받는 게임이죠. 소울라이크 게임의 특징으로는 플레이어가 고달픈 도전을 겪게 만드는 높은 액션 난도를 첫 번째로 꼽습니다. 적 공격 한방 한방이 묵직한 피해를 주는 데다가 피하기도 어렵습니다. 곳곳에는 플레이어를 대놓고 노린 듯한 함정이 계속 튀어나오고요. 어지간한 게이머도 혀를 내두르게 만들고, 초심자들은 튕겨내 버립니다. 그만큼 도전적인 난도 덕분에 게임을 클리어해 가는 묘미만큼은 출중해 하드코어 게이머로부터 큰 사랑을 받기도 하죠.

*이 글은 외부 필자인 조하나님의 기고입니다. 사람들은 말합니다. 블록체인(을 활용한 메타버스 등등)은 가고 AI가 뜬다고. 업계 전문가도 다르지 않습니다. 가령 AI 챗봇 회사 '아이코닉'의 로렌 쿤제 공동 CEO는 한 행사에서 이렇게 말했습니다. "챗GPT는 출시 후 불과 3개월 만에 사용자 1억명을 모으며, 인터넷에서 가장 빠르게 성장하는 애플리케이션이 됐습니다" "웹3.0 사업을 하는 회사는 모두 AI가 포함되어 있다고 주장하지만, 사실 블록체인 기반 세계는 일 활성 유저가 0명인 '무인' 세계일 뿐입니다" "생성 AI는 대화하고 싶다는 인간의 욕망을 담은 실체가 있는 기술로, 인터넷 혁명 이상의 거대한 변화를 이끌리라 믿습니다" (로렌 쿤제 아이코닉 공동CEO) (참조 - 로렌 쿤제의 모바일 월드 콩그레스 2023 기조연설) 왠지 뼈 때리는 것 같기도 한데요.. 정말 AI는 뜨고, 블록체인은 한물갔을까요? 저는 블록체인을 이야기할 때, '기반 기술'이라는 표현을 좋아합니다. '기반'이란 말이 가진 의미처럼 사회/기술 전반에 토대가 되지만, 드러나지는 않는 시스템이란 뜻이죠.

요즘 SNS 피드에서 이런 사진 한번쯤 보셨죠? 90년대에 미국에서 학교를 졸업한 사람들이 찍었을 법한 사진들 말입니다. 인터넷상에서 워낙 핫해져서 다들 이 사진의 정체(?)를 아실 텐데요. 바로 AI 카메라 앱으로 생성한 '90년대 미국 이어북(Yearbook)' 컨셉 사진들입니다. 다시 말해 미국의 90년대 졸업사진 컨셉으로 AI가 생성해준 사진들이죠. 미국 하이틴 영화에 흔히 나오는 미식축구나 아이스하키부 주장, 그리고 그 주장과 사귀었을 법한(?) 잘 나가는 치어리더, 혹은 학급회장을 도맡았을 것 같은 모범생으로 변신해볼 수 있습니다. 내가 90년대에 미국 고딩이었다면 이런 모습이지 않았을까 하고 상상해보면서요ㅎㅎ 이 'AI 이어북' 서비스는 우리나라는 물론이고 전세계에서 폭발적인 인기를 끌고 있습니다. 연예인, 인플루언서들이 이 AI 서비스를 활용해 생성한 사진들을 본인 SNS 계정에 올리면서 더욱 핫해졌죠. 사람들이 연예인 사진을 넣어 AI 이어북 사진을 만들어보기도 하고요. SK최태원 회장이 본인 인스타그램 계정에 추석 인사 포스팅과 함께 AI 이어북 프로필 사진 20여장을 올리면서 화제가 되기도 했습니다. 이 AI이어북 서비스는 에픽(EPIK)이라는 앱에서 지난 9월 18일 출시한 유료 상품입니다. 에픽 앱에서 'AI 이어북' 상품을 선택하고 얼굴이 잘 나온 셀카 8~12장을 업로드하면 다양한 이어북 컨셉의 프로필 사진 60장이 생성됩니다. 가격 옵션은 독특하게도 생성에 걸리는 시간에 따라 두 가지로 나뉘어 있습니다. 24시간 내에 받고 싶으면(Standard) 5500원, 2시간 내로 받고 싶으면(Express) 8800원을 내야 합니다.

*이 글은 외부 필자인 서양수님의 기고입니다. 생성형 AI(Generative AI)를 처음 봤을 때, 충격이 대단했습니다. 간단한 텍스트 입력으로 이미지나 동영상을 생성해 내는 모습을 직접 경험해보니 놀라웠죠. 몇 가지 키워드를 던져주기만 하면, 불과 몇십초 안에 결과물을 만들어 내거든요. "이게 이렇게 간단한 거였어?"라는 말이 나올 수밖에 없었습니다. 동시에 제가 일하는 마케팅 커뮤니케이션 분야에 상당한 변화가 있겠다는 생각도 들었습니다. 콘텐츠 제작자, CG 작업자, 디자이너의 업무를 상당 부분 대체할 수 있을 테니까요. 실제로 미국 할리우드에서 배우와 작가들이 동반 파업을 하기도 했습니다. 생성형 AI가 그들의 모습과 대본을 학습해서 모방적 창조물을 수도 없이 만들 수 있다는 이유였죠. 이러한 AI의 등장이 일자리 대체는 물론이요, 산업의 지평을 상당 부분 바꿔놓을 수 있다고 대부분 짐작했으리라 봅니다. (참조 - "AI가 내 것 뺏어가" 할리우드 배우-작가, 63년 만에 동반파업) 우리는 여기서 이런 변화를 읽어내고, 어떻게 대응해야 하는지 생각해야 한다는 걸 절대 놓쳐선 안 됩니다. 거의 모든 영역에서 영향을 미칠 AI의 역할과 활용에 대해 알아내고, 자기 업에 어떻게 적용할 수 있는지 고민해 보시면 좋을 것 같습니다.

*이 글은 외부 필자인 최정훈님의 기고입니다. 얼마 전 네이버에서 하이퍼 클로바 X를 발표했습니다. 조만간 카카오도 AI를 발표할 예정이라고 하죠. 지난번에 2023년 상반기 트렌드를 정리하는 글을 기고한 적이 있습니다만, 향후 몇 년간 가장 중요한 트렌드는 AI일 것이라고 예측해 볼 수 있을 것 같습니다. 물론 이런 견해에 의문을 갖는 분도 있을 겁니다. 그동안 이런 호들갑(?)이 한두 번도 아니었고, 얼마 전까지는 메타버스가 세상을 바꿀 것처럼 떠들썩했으니까요. 또 코로나 이후 다시는 이전 세상으로 돌아갈 수 없을 거라더니 화상회의가 좀 늘어난 것 말고 달라진 게 뭐냐고 할 수도 있습니다. AI도 잠깐의 유행에 그치고 말까요? 오늘은 작은 회사나 개인의 입장에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이야기해 볼까 합니다. AI의 쓸모 최근 딜로이트는 '인공지능 활용서'라는 제목의 보고서를 발표했는데요. 이 보고서의 서문에서 '6대 산업에서 바로 적용할 수 있는 강력한 AI 활용사례를 소개'한다고 밝히고 있습니다. 그리고 각 사례를 종합적으로 봤을 때 AI는 대략 아래 6가지 형태로 가치를 창출한다고 분석하고 있죠. (참조 - 인공지능(AI) 활용서: 6대 산업별 활용사례)

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. 잘나가는 NVIDIA 지난 8월 23일, NVIDIA의 실적 발표가 있었습니다. 올해 2분기 EPS 기준 29%의 어닝 서프라이즈를 기록했고, 매출은 전년 동기 대비 101% 성장, 전분기 대비 88% 성장했습니다. 가히 폭발적인 성장이라 말할 수 있습니다. *EPS : 주당순이익. 당기순이익을 유통주식수로 나눈 값으로, 1주당 창출한 이익을 말한다. 기업의 수익성 증감을 판단할 때 통상적으로 EPS 변화를 관찰한다. 구성요소를 뜯어보면 Data Center가 매출의 73%를 차지하고, 전년 동기 대비 141% 성장을 보였습니다. 세계 경기가 안 좋다고 하고 빅테크 기업은 연일 투자를 축소한다고 하는데요, NVIDIA는 어떻게 데이터 센터 영역에서 성장을 이끌어낼 수 있었는지 많은 사람들이 궁금해했습니다. 이에 대해 젠슨 황은 주주총회에서 다음과 같이 언급했습니다. "The data centers around the world are taking that capital spend and focusing it on two most important trends of computing today, accelerated computing and generative AI, and so I think this is not a near-term thing, this is a long-term industry transition." 데이터 센터의 수요는 가속 컴퓨팅과 생성형 AI*로 산업이 전환됨에 따라 발생하는 장기 수요라고 말합니다. *생성형 AI : Generative AI. 특정한 요구에 따라 텍스트와 이미지 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능을 말한다. 텍스트 영역에서는 ChatGPT가, 이미지 영역에서는 Midjourney가 생성형 AI의 대표적인 사례다. 빅테크 회사들이 AI에 집중하고 투자를 집행해 나가는 모습에서 산업이 전환되어 가는 모습을 교차로 확인할 수도 있었고요. 반짝 실적이 아닌, 해자를 구축하여 실적을 뽑아 내는 단계로 볼 수 있을 겁니다. NPU 시장은 어떻게 되는 건가요? AI 반도체의 주요 섹터인 NPU 시장은 여전히 뜨겁습니다.

인공지능(AI) 관련 기업들이 주목을 받기 시작하면서 로보어드바이저에 대한 관심도 덩달아 높아지고 있습니다. 코스콤의 로보어드바이저 테스트베드 운영 현황에 따르면 2022년 12월 말 기준 로보어드바이저 계약자수는 33만8179명이었는데요. 2023년 7월 말 기준 계약자수는 11.52% 증가해 37만7126명을 기록했습니다. 로보어드바이저는 투자자문인력을 대신하고 딥러닝 등 인공지능 기술을 적용해 비용과 시간을 줄일 수 있다는 장점이 있는데요. 개인의 투자 성향 등을 반영해 자동으로 투자 포트폴리오를 구성하고 리밸런싱(재구성)하며 운용하는 온라인상의 자산 관리 서비스입니다. 국내에 출시된 로보어드바이저는 서비스 관점에서 크게 상품추천형, 정보제공형 투자자문형, 투자일임형으로 구분할 수 있습니다. 상품추천형은 금융회사 등이 금융상품을 판매할 목적으로 단일 금융상품이나 금융상품 포트폴리오를 추천하는 로보어드바이저인데요. 은행의 펀드 로보어드바이저가 해당됩니다. 정보제공형은 금융상품이나 상장종목 등에 대한 정보를 제공하는 로보어드바이저를 뜻하죠. 투자자문형과 투자일임형은 자본시장법에 따라 금융위원회에 등록한 투자자문업자 또는 투자일임업자가 제공하는 로보어드바이저입니다. 투자자문형은 투자자에게 자산구성과 재구성 사항을 추천하고 투자자의 의사결정에 따라 자산을 운용하고요. 투자일임형은 투자자로부터 전권을 부여받아 투자자 대신 로보어드바이저가 직접 자산을 운용합니다. 오늘 살펴볼 7개의 기업(서비스) 중 투자자문형은 에임과 불리오고요. 파운트, 핀트, 콴텍, 든든, 퀀팃은 투자자문과 일임형 모두 하고 있습니다. 1. 파운트 파운트는 2015년 11월에 설립된 기업입니다. 파운트의 자회사 파운트투자자문은 파운트 앱을 운영하고 있는데요.

*이 글은 외부 필자인 이재훈님의 기고입니다. 도메인(domain)은 서비스에 접속할 수 있게 해주는 매개체이자 기업 정체성을 상징하는 닉네임이기도 합니다. 일반적으로는 자신들의 기업 이름이나 서비스명을 도메인으로 선택합니다. 하지만 브랜드를 대표하는 직관적인 단어나 널리 알려진 약어, 즉 '프리미엄 도메인'을 같이 활용하기도 합니다. 이런 프리미엄 도메인은 그 자체만으로도 큰 가치를 지닙니다. 지금까지 공개 거래된 도메인 가격 순위를 보면 다음과 같습니다. 1) business.com : 3억4500만달러(4602억원) 2) lasvegas.com : 9천만달러(1200억6000만원) 3) carinsurance.com : 4970만달러(663억원) 4) insurance.com : 3560만달러(475억원) 5) vacationrentals.com : 3500만달러(467억원) (참조 - Top 5 Most Expensive Domain Names) 일론 머스크의 도메인 사랑 일론 머스크는 이런 프리미엄 도메인을 선호하기로 유명합니다. 최근에도 오픈AI가 소유하고 있던 도메인 주소 'ai.com'을 인수한 뒤, 자신이 소유한 'x.ai'로 리디렉션했습니다. x.AI는 일론 머스크를 비롯해 딥마인드, 오픈AI, 마이크로소프트 등 AI 분야 전문가 12명이 모여서 '우주의 본질을 이해한다(Understand The Universe)' 라는 목표로 세운 AI 기업입니다. 앞서 소개한 도메인들은 공개적인 거래 기록이 있지만, 사실 이렇게 상징성이 높은 도메인 거래는 대부분 비공개로 이루어집니다.

네이버웹툰에게 'AI 웹툰 보이콧' 사태가 지니는 의미 "최근 생성형 AI에 많은 저작권 논란이 있다는 것을 잘 압니다" "이런 논란이 없으면서도 실제로 쓸 수 있는 (AI에) 접근하려고 합니다" (김준구 네이버웹툰 대표, '단23' 컨퍼런스 중) 지난 2023년 8월 네이버는 AI를 대대적으로 다루는 '단23'이라는 대형 컨퍼런스를 열었습니다. (참조 - 네이버 C레벨들 총출동한 하이퍼클로바X 발표 총정리) 이 자리에서 네이버웹툰 김준구 대표는 생성형 AI와 관련된 논란을 언급하며, 이를 어떻게 해결해 나갈 예정인지 이야기했죠. 잠시 이 '생성형 AI 관련 논란'이 무엇인지 짚고 갈까요. 지난 2023년 5월, 네이버웹툰에서 연재를 시작한 웹툰 '신과함께 돌아온 기사왕님'은 1화를 공개한 직후 독자들의 반발과 보이콧에 직면했습니다. 1화에 공개된 몇몇 장면들이 AI로 작업된 것처럼 부자연스럽다는 의혹을 받았기 때문인데요. 현재 저작권 논란이 있는 생성형 AI를 활용했다는 점에 대해 거센 비난을 받았습니다. 이에 제작사 측에서는 후보정 과정에만 AI를 활용했으며 앞으로는 AI를 쓰지 않겠다고 해명문을 올렸는데요. 해당 사태 직후 네이버웹툰은 공모전에서 AI 활용을 제한하는 등, AI와 관련해 한결 조심스러운 움직임을 보였습니다. (참조 - AI에 그림체를 학습당한 작가들은 저작권을 인정받을 수 있을까?) AI 도입에 적극적이었던 네이버웹툰의 그간 행보를 생각하면 중요한 사건입니다. 네이버웹툰은 2019년 이미지 인식 AI 스타트업 '비닷두'를 인수해 내부 AI 조직을 운영하기 시작했고요. 불법 복제 차단 프로그램인 '툰레이더'에 AI를 적용하기도 하고,

*이 글은 외부 필자인 박태영님의 기고입니다. 새로운 골드러시 2022년 11월 OpenAI사의 ChatGPT가 발표되자 전 세계는 열광하였습니다. 오랜 기간 말로만 가능하다 믿었던 "사람처럼 자연스럽게 대화하는 인공지능(AI)"이 등장한 것입니다. OpenAI는 거기서 멈추지 않았습니다. 2023년 3월 1일 API를 공개하면서 누구나 ChatGPT를 이용하여 자신만의 서비스를 개발할 수 있도록 허용했습니다. API란 Application Programming Interface의 약자로 여기서는 개발자들이 ChatGPT를 끌어다 쓸 수 있는 약속된 방법을 의미합니다. 미국의 테크 언론사 WIRED는 이에 대해 "Let the AI Gold Rush begin", 즉 인공지능 골드러시를 개막한다는 표현을 사용했습니다. (참조 - ChatGPT's API Is Here. Let the AI Gold Rush Begin) 그 뒤 ChatGPT를 활용한 서비스는 폭발적으로 증가하기 시작했습니다. OpenAI는 전년도 월평균 300억원가량의 매출을 기록했습니다. 그런데 2023년 여름에는 월 매출이 1000억원을 충분히 초과하며, 매출의 상당량이 ChatGPT API 사용에서 나온다는 분석이 로이터 등 여러 매체에서 언급되었습니다. 정확한 통계는 아직 확인이 불가하지만, ChatGPT를 이용해 개발한 서비스들이 그만큼 빠르게 늘고 있다는 의미입니다. IT 서비스 기업들이 ChatGPT를 앞다투어 도입하는 이유는 분명합니다. 클릭과 응답이라는 한정된 상호작용을 자연스러운 대화라는 상호작용으로 확장해 주기 때문입니다. 그 이전에 실제 사람이 직접 해야 했던 서비스를 훨씬 저렴한 비용으로 대체할 수 있는 것입니다. 예를 들어 영어로 얘기하면 표현을 원어민이 자주 사용하는 형태로 수정해 주는 기능은 ChatGPT 이전에는 개발이 거의 불가능했습니다.

*이 글은 외부 필자인 이두형님의 기고입니다. 지난 글에서 말씀드렸듯이, 얼마 전 열린 '비바테크 2023'에 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령도 참석했습니다. '스타트업 국가'를 내세우며 프랑스 스타트업 생태계 활성화에 큰 관심을 기울이는 마크롱이고, 유럽 최대 스타트업 박람회가 안방이나 다름없는 파리에서 열리니 특별히 놀랄 일은 아닙니다. (참조 - 유럽 최대 스타트업 포럼, '비바테크'에 다녀왔습니다) 다만 이 자리에서 밝힌 메시지는 곱씹어 볼 만합니다. "어떻게 우리의 AI 분야 챔피언들을 튼튼하게 할 수 있을까요?" "(답은) 더 많은 투자입니다" "앞으로 5억유로(7302억원)를 AI 분야에 투입하겠습니다" "또한 프랑스 대학과 기업을 연계한 AI 산업 클러스터를 5~10개 구축하고, 글로벌 중심축도 2~3개 확보하겠습니다" (에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령) 사실 프랑스 정부는 2018년부터 2022년까지 15억유로(2조2000억원)를 투입하는 AI 육성 지원 정책을 이미 시행했습니다. 마크롱 대통령이 밝힌 내용은 제2차 AI 육성안으로 해석할 수 있을 듯합니다. 그런데 다른 어떤 분야도 아닌 'AI'를 콕 집어서 투자 의지를 밝힌 이유는 무엇일까요?

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. 8월 24일 오후 4시, 드디어 네이버의 초거대 언어모델 하이퍼클로바X가 공개되었습니다. 많은 이들이 한국형 ChatGPT라 할 수 있는 클로바X를 기다렸습니다. 저도 열심히 질문을 던지며 ChatGPT는 물론 구글 BARD와도 비교를 하였습니다. 참고로 몇 가지 제원을 소개하면, 클로바X의 백본(backbone) 언어모델인 하이퍼클로바X는 모델의 크기가 약 2040억개로 ChatGPT (GPT-3)의 1750억개를 넘는 크기입니다. 무엇보다도 한글을 경제적으로 표현할 수 있는 토큰 체계를 가지고 있기 때문에 ChatGPT의 한글 표현보다 약 3배 경제적입니다. 참고로 글을 언어모델에 넣으려면 먼저 토큰으로 변환해야 하는데, ChatGPT의 경우는 영어 위주의 토큰체계를 지원하기 때문에 한글은 토큰 변환 시 매우 불리합니다. 한글 문서의 경우 하이퍼클로바X는 ChatGPT 대비 이 토큰의 길이가 약 1/3로 줄어들고 따라서 처리시간 측면에서도 매우 유리해집니다. (참조 - 왜 한국어 중심 ChatGPT가 필수적인가) 하이퍼클로바X 훈련에 한글 문서가 많이 사용이 되었는데, 네이버의 소개에 의하면 ChatGPT 대비 무려 6500배의 한글문서가 사용되었다 합니다. 하이퍼클로바X는 한국어가 모국어라 할 수 있습니다. 당연히 한국 사람들은 하이퍼클로바X에 대한 기대가 클 수밖에 없습니다. 제가 전에 ChatGPT에 대해서 분석했듯이 클로바X 역시 크게 다섯 가지 영역에서 사용될 수 있습니다. 1. 창의적 글쓰기와 번역 2. 퓨샷러닝 또는 따라 하기 3. 백과사전 형식의 질문에 답하기 4. 숫자계산 5. 추론

챗GPT이후 인공지능(AI)에 대한 관심이 높아지면서 산업 분야 곳곳에 도입되고 있는데요. 한정된 시간과 인원 내에서 인재를 찾아야 하는 여러 기업들이 적극적으로 인공지능 면접 기술을 활용하고 있습니다. 인공지능 영상 면접을 제공하는 기업은 크게 제네시스랩과 무하유 등이 있는데요. 제네시스랩과 무하유는 각각 인공지능 영상 면접 솔루션인 뷰인터HR과 몬스터를 제공하고 있습니다. 뷰인터HR은 200만개가 넘는 면접 영상을 데이터의 기반으로 합니다. 얼굴 검출, 머리 움직임 등의 기술로 면접 영상을 분석하고 있죠. 몬스터는 직무별 50만개 이상의 면접 질문을 딥러닝(학습) 한 인공지능을 기반으로 합니다. 지원자의 자기소개서에 자사 문자인식 기술을 적용해 맞춤형 면접 질문을 생성하는데요. 이를 인공지능 음성 기술로 인식하고 분석해 결과를 내놓습니다. 인공지능 영상 면접을 도입한 기업들에게 왜 쓰고 있는지 장단점은 무엇인지 등을 물어봤습니다. 인공지능 면접을 도입한 계기는 인공지능 면접을 도입한 기업들 대부분은 면접의 결과를 채용의 참고 자료로 활용하고 있습니다. 인공지능 면접의 결과가 지원자의 당락을 결정하게 되면 이를 객관적이라 보기 어렵다는 세간의 인식을 반영한 것인데요. 다만, 인공지능 면접이 보편화되면서 단순 참고 자료가 아니라 일정 부분 반영되고 있기도 합니다. "인적성 검사 과정에 인공지능 면접을 도입해 운영하고 있습니다" "인공지능 면접의 결과만으로 지원자의 당락을 결정하기에는 아직 조심스러운 면이 있어 참고 자료로 활용하고 있는데요" "저희 기업에서 인공지능 면접을 도입한지 얼마 되지 않았고 인재를 놓칠 위험도 있기 때문이죠" (A 대기업)

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 사람들이 '프롬프트 엔지니어링'을 배우기 시작했습니다. 챗GPT, 구글 바드(Bard) 등이 등장하면서 대규모 언어모델(LLM)로 만든 생성 AI가 널리 퍼졌습니다. 이 생성 AI를 다양하게 활용하고자 하는 욕구도 덩달아 크게 늘었죠. 그 반작용으로 과제나 글을 공모하는 곳에 생성 AI를 무단으로 활용하는 사례가 발생하면서 이에 대한 대책을 급히 마련해야 했고요. 생성 AI 사이트에 질문하는 과정에서 기업 자산인 코드를 업로드해서 보안 문제가 생기기도 했습니다. 생성 AI를 업무와 학습에서 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을지를 두고 다양한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. (참조 - 생성형AI가 실제로 업무 효율을 높인다는 실험 결과가 나왔습니다) 하지만 생성 AI는 이런 열광적인 반응을 완벽하게 만족시켜 주지 못했습니다. 기본적으로 '할루시네이션(hallucination)'이라는 큰 약점을 피하기 힘들고요. (참조 - GPT-4는 ChatGPT의 한계를 넘어설 수 있을까?) 이를 제외하더라도 답변이 다소 모호하거나 입력한 사람이 원하는 방향과 다른 방향으로 답하는 등 불만족스러운 상황이 적잖게 발생합니다. 정해진 답이 없는 글이나 그림, 혹은 반대로 아주 명확한 답이 있는 코드나 단순 지식을 찾는 경우에는 꽤 도움이 되지만요. 그 이상의 답을 원하는 이용자에겐 생성 AI가 아직 미숙해 보입니다.

*이 글은 외부 필자인 민동규님의 기고입니다. 붉은 셔츠에 잔뜩 끌어 올린 배바지, 콧수염과 부스스한 머리의 테오도르는 오늘도 한쪽 귀에 무선 이어폰을 꽂습니다. 통화 연결음 한번 없이, 이어폰 너머에선 매력적인 여성의 목소리가 들려오는데요. 그녀의 따뜻한 위로와 재치 있는 농담에 테오도르는 어느새 웃음 짓는 자신을 발견합니다. 둘은 함께 놀이공원 데이트를 하고, 기차여행을 떠나 노래 부르며, 밤새 사랑을 나누기도 합니다. 하지만 놀랍게도 영화 속에서 이 둘이 실제로 만나는 장면은 단 한번도 볼 수 없습니다. 이어폰 너머 목소리의 주인공은 실체가 없는 인공지능 OS이기 때문입니다. '그녀(Her)'는 아내와 이별한 뒤 외롭고 공허한 나날을 보내던 테오도르가 자신의 말에 귀 기울여주는 AI 사만다를 만나 사랑에 빠지는 과정을 그린 영화입니다. 영화 속 사만다를 보고 있으면 '저런 AI라면 정말 친구가 될 수 있을지 몰라' 라는 생각이 절로 드는데요. 이 사만다의 등장, 어쩌면 먼 미래의 일이 아닐지도 모릅니다. 최근 '현실 사만다'를 꿈꾸는 소셜 챗봇이 무서운 속도로 성장하고 있거든요. 오늘은 소셜 챗봇이 등장하게 된 배경과 주요 기능에 대해 알아보고요. 현재 인기를 끌고 있는 소셜 챗봇들을 통해 시장의 흐름도 함께 파악해 보겠습니다. 챗봇은 처음부터 사람을 위로해 주기 위해 탄생했습니다.

*이 글은 외부 필자인 박홍준님의 기고입니다. 여러분은 자동차, 특히 고급차를 선택할 때, 어떤 요소를 가장 따지시나요? "아무래도 편안하게 이동할 수 있는 승차감과 하차감이 가장 중요하겠죠?" "일반적인 승용차와는 다른 강력한 성능도 중요하다고 생각해요" 종합해 보면, 결국 A에서 B까지 이동하는 '과정' 얼마나 편안하고 빠르게 갈 수 있느냐로 귀결됩니다. 실제로 오래전부터 고급차를 선택하는 기준인 동시에 자동차 제조사에서 말하는 '완벽한 차'의 기준이기도 했죠. 메르세데스-벤츠가 딱 그런 브랜드입니다. 라이벌 BMW가 '이동 과정'에서의 즐거움, 즉 운전의 즐거움을 강조해 왔던 반면, 벤츠는 목적지까지 빠르고 편안하게 이동하는 걸 최고의 가치로 여겨왔습니다. 두 브랜드 차량의 실내만 봐도 알 수 있습니다. 운전하면서 속도계 못지않게 자주 봐야 하는 수치가 회전계, 이른바 'RPM 게이지'입니다. 일반적인 자동차는 회전계가 왼쪽, 속도계가 오른쪽에 있는데요. BMW는 회전계를 더 자주 봐야 한다고 생각해서 오른쪽에 배치했습니다. 반면, 벤츠는 2000년대까지 RPM 게이지를 아예 표시하지도 않았습니다.

지난해 요맘때 즈음이었죠. 생성형AI는 전 세계 시장을 강타했고, 업무부터 일상까지 꽤 많은 부분에서 거대한 혁신이 있을 것이란 전망이 나왔습니다. 텍스트, 이미지, 영상, 음악 등 AI가 개입하지 않는 분야를 찾기 힘들게 될 것이며 하급 스킬을 지닌 근로자들의 일자리가 사라질 것이란 예측도 나왔죠. 실제로 뭇 IT 스타트업들은 다양한 생성형AI 서비스를 출시했고, 업무 현장에서 AI를 활용하는 사례 또한 폭발적으로 늘어났습니다. 저 역시 취재를 하고, 시장을 관찰하면서 정말 많은 것이 바뀌고 있고, 변화의 속도 또한 빨라지고 있음을 느낍니다. 지금 이 순간에도 다양한 분야의 다양한 사람들이 다양한 이유로 생성형AI를 사용하고 있는데요. 누가, 어떤 목적으로, 어떤 AI서비스를, 어떻게 사용했는지 하나하나 살펴본다면 앞으로 일어날 변화에 대해 실마리를 얻을 수 있을 것입니다. 이러한 맥락에서 한 가지 사례를 공유하고자 하는데요. 바로 국내의 한 인디밴드가 음원을 제작하는 과정에서 사람에게 외주를 맡겼다가 실패하고, 생성형 AI 활용으로 선회하게 된 사례를 소개하려고 합니다. 시장을 살펴보고 관련 서비스를 기획하거나 잠재 고객을 가늠하는 데 조금이나마 도움이 되길 바라며 이야기를 시작해 보겠습니다. 우리가 앨범 커버 제작에 애를 먹은 이유 우선 이야기의 주인공에 대해 간단히 소개하겠습니다. 이야기의 주인공은 '코지앤노이지'라는 이름의 국내 인디밴드인데요. 아시는 분들은 아시겠지만.. 이 기사를 쓰고 있는 제가 결성해서 이끌고 있는 팀입니다. (기자로 일하며 곡도 쓰고, 기타도 치면서 밴드 생활을 이어가고 있어요) (참조 - 코지앤노이지)

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. 얼마 전 뉴스에 의하면 6월 한 달 동안 ChatGPT의 PC와 모바일 트래픽이 전달보다 거의 10% 감소했다고 합니다. (참조 - 챗GPT 인기 주춤? 출시 후 '방문자 수' 처음 감소) 학생들의 방학 시즌 시작이나 경쟁 AI모델인 BARD의 출시, 부정확한 대답을 그 이유로 들기도 하지만, 기본적으로 ChatGPT는 학생이나 지식근로자를 위한 도구라고 할 수 있습니다. 따라서 초반의 화제를 넘어 ChatGPT로 대표되는 거대언어모델(LLM)이 더 넓은 확장성을 가지기 위해서는 일반인을 위한 용도가 있어야 할 것입니다. 대표적으로 챗봇(chatbot)을 생각해 볼 수 있습니다. 일례로 회사나 기관의 규정 등은 모두 다르고, 또 회사에서는 전자제품 또는 자동차 등을 소비자에게 팔면서 사용설명서를 배포합니다. 그런데 이 사용설명서를 꼼꼼히 읽어보는 소비자는 별로 없습니다. 그래서 문제가 있을 때 소비자가 고객 콜센터에 전화를 하는 경우도 많은데 이러한 콜센터 운영 비용이 어마어마하게 큰 경우도 있습니다. 물론 지금까지 이러한 일을 돕기 위한 챗봇이 있었습니다. 그런데 챗봇이 질문자의 의도를 잘 알아듣지 못하고 오히려 짜증만 유발하는 경우가 많았습니다. ChatGPT를 통해서 최신의 거대언어모델은 질문자의 의도를 정확히 파악하는 능력이 있는 것을 확인했습니다. 이러한 거대언어모델은 질문을 찰떡같이 알아듣는 챗봇을 개발하는 목적으로도 매우 유용하게 사용될 수 있습니다. 미세학습을 통해 챗봇의 만들기 어려운 이유 ChatGPT 훈련과정을 아시는 분들은 GPT와 같은 사전학습모델(pre-trained model)을 사용자 데이터로 미세학습(fine-tuning)을 시키면 가능하겠다고 생각할 수 있습니다. 물론 더 나은 답변을 얻을 수 있고, 의료나 법률 등 특화된 응용의 모델이 개발되고 있다고 합니다. 그렇지만 이 경우에도 다음의 문제가 있습니다.

*이 글은 외부 필자인 서양수님의 기고입니다. 2023년 상반기를 리뷰해 보기 위해 놓치지 말아야 할 콘텐츠 마케팅 사례 10개를 모아봤습니다. 지난 글에 이어, 이번 글에서는 해외 사례를 소개해 드릴까 합니다. (참조 - 2023년 상반기 놓쳐선 안 될 국내 광고 TOP10) 이번 상반기에 콘텐츠 마케팅 분야에서 나타난 두드러진 특징을 꼽자면, 단연 'AI'입니다. 특히 '생성형 AI'는 텍스트 입력만으로 이미지뿐만 아니라 영상까지도 만들 수 있죠. 비용이 많이 드는 후반 작업이나 예측불가능한 셀럽을 활용하지 않고도 다양한 소스를 손쉽게 얻어낼 방법이기에 많은 업계인들이 주목하고 있습니다. 이번 글에 모아본 10가지 사례 중에서도 AI를 활용한 콘텐츠가 눈에 띕니다. 앞으로 AI가 콘텐츠 마케팅 업계에 어떤 파장을 만들어 낼지 기대도 되면서, 저 또한 업계에 있는 사람으로서 많은 준비를 해야겠다는 생각이 듭니다. 저는 지난 3년간 반기 단위로 주목해야 할 콘텐츠 마케팅 사례들을 모아서 아웃스탠딩에 발표해 왔는데요. 그간의 글과 비교하며 보시면 분명한 경향성이 나타납니다. (참조 - 2022년 해외 광고 TOP10과 성공 포인트 5가지) (참조 - 2022년 상반기 놓치지 말아야 할 광고 '국내편' TOP 7) (참조 - 2021년 결산, 놓쳐선 안 될 국내 광고 TOP10) (참조 - 2021년 결산, 놓쳐선 안 될 해외 광고 TOP10)

*이 글은 외부 필자인 박태영님의 기고입니다. 매쓰플랫을 운영하는 스타트업 프리윌린이 저작권 분쟁에 휩싸였습니다. 매쓰플랫은 강사가 학생에게 맞춤 문제집을 제공할 수 있도록 초중고 수학 영역에서 대규모 문제은행을 제공하고 있습니다. 최근에는 알토스벤처스, 스마일게이트 인베스트먼트 등 벤처캐피털로부터 70억원 규모 투자를 성공적으로 유치하였습니다. 홈페이지에 들어가 보면 "시중교재/교과서 유사문제 무제한 이용하세요"라고 표기하고 해당 교재들의 표지 이미지를 나열하면서 어떤 시중 출판물들을 활용했는지 공개적으로 홍보를 하고 있습니다. 이에 대해 해당 출판사들은 저작권 침해라며 강력하게 반발하고 있는 상황입니다. 이미 작년 말부터 법률대리인을 통해 민사와 형사 대응을 해오고 있다고 합니다. 이에 대해 매쓰플랫 측 입장은 수학 문제 특성상 유사하거나 같은 문제가 나올 수밖에 없고 이를 저작권 침해로 보는 것은 무리가 있다는 입장입니다. (참조 - 교육청이 픽한 아기 유니콘 프리윌린, 카피캣 논란 휘말렸다) 불법과 탈법 사이, 담장 위를 걷다 매쓰플랫은 갈등의 소지가 큰데도 왜 해당 출판사 저작물을 활용했다고 공개적으로 표시를 해둔 것일까요? 교재를 활용하여 교수를 하는 강사들 사이 교재의 저작권은 아주 오래된 문제입니다. 학생들은 유명 문제집을 통해 학습하고 싶은데, 강사들이 이를 편집하여 숙제로 내주거나, 인터넷 강의 교재로 사용하는 등 행위에 대해 엄격하게 금지하는 정책을 취해 왔기 때문입니다. 그래서 강사들 간에 공동의 교재를 만드는 오픈소스 운동을 벌이기도 했습니다. 또 스타트업 업계에서는 교재를 복잡한 절차 없이 교수 활동에 활용할 수 있게 돕는 쏠북(회사명 북아이피스) 같은 서비스가 나오기도 했습니다.

*이 글은 외부 필자인 오힘찬님의 기고입니다. 지난 6월 개최된 세계개발자회의(WWDC)에서 애플은 한 번도 인공지능(AI)이라는 단어를 쓰지 않았습니다. (참조 - WWDC23 highlights) 오픈AI의 챗GPT가 큰 관심을 받은 후 구글, 메타 등 기업들의 AI 선전이 어느 때보다 활발해진 시기인데 말이죠. AI 기술이 포함된 기능들을 소개하긴 했습니다. 키보드의 새로운 자동 수정 기능에 대해 "트랜스포머 언어 모델을 사용했다"라고 설명했고, 받아쓰기 기능은 '온디바이스 머신러닝'을 통해 작동한다고 설명했습니다. 아이폰 사용자의 최근 사진, 위치, 운동 등 정보를 가져와서 머신러닝으로 글쓰기 주제와 질문을 제시하는 저널 앱도 선보였습니다. 그런데도 AI라는 말은 하지 않았습니다. (참조 - developer apple-wwdc23) 경쟁사들과 확연히 대조적입니다. 마이크로소프트(MS), 메타, 알파벳, 아마존은 지난 1분기 실적 발표에서 AI를 총 168회 언급했습니다. 가장 중요한 기술 동향이 AI라는 걸 각인시켰죠. 하지만 애플이 AI를 설명하는 데 주로 사용한 용어는 지능형(Intelligence), 머신러닝(Machine Learning, ML), 뉴럴엔진(Neural Engine)입니다. 지능적이라는 것으로 AI 기능을 간접 설명하고, 애매한 기술 용어 대신 정확하게 ML이라고 소개했죠. 그리고 애플 실리콘 칩 안에 있는 뉴럴엔진으로 경쟁사 대비 차별성인 하드웨어를 더 강조한 것입니다. AI 없는 WWDC 23

"중국산 이슈, 일자리 이슈 등 뼈아픈 질문이 몇 가지 있습니다" "여전히 공격받고 있는데요. 참, 뼈아픕니다" (브이디컴퍼니 함판식 대표) 요즘 식당에서 로봇을 보는 건 흔한 일입니다. 로봇이 음식을 갖다 주기도 하고요. 반대로 그릇을 치워주기도 합니다. 통계청에 따르면, 2022년 말 기준 전국에 있는 서빙 로봇은 약 5000대인데요. 2023년 말이면 1만1000대가 넘어갈 것으로 예상됩니다. 이중 시장 점유율 1위는 '브이디컴퍼니'인데요. 시장 점유율 약 70% 이상을 차지하고 있죠. 브이디컴퍼니는 2019년 설립되어 서빙 로봇을 국내 최초로 상용화한 기업입니다. 2022년 매출 235억원, 영업이익 42억원을 기록했습니다. 설립 첫해부터 성장과 동시에 흑자 경영을 이어왔습니다. 2022년 말, 99억원을 투자받으면서 더 큰 성장을 꿈꾸고 있는데요. 브이디컴퍼니 뒤에는 몇 가지 이슈가 따라다닙니다. 첫째는 중국산 이슈입니다. 중국산 로봇이 국내 시장을 장악했다는 이야기와 함께 시장 1위인 브이디컴퍼니가 언급됩니다. 둘째로, 중국산 로봇으로 돈을 벌면서, 국내 로봇 개발에는 소홀하다는 지적입니다. (참조 - 국내 서빙 로봇 시장 年 50%씩 커지는데…중국산이 90% 장악) 셋째는 로봇 기업이 흔히 받은 지적인 '일자리' 문제입니다. 서빙 로봇이 식당의 일자리를 빼앗는다는 거죠.

디지털 콘텐츠 비즈니스는 매년 성장을 거듭하고 있습니다. 심심하고 따분한 일상 속에서 '즐길거리'를 강하게 갈구하는 현대인의 니즈를 채워주기 때문입니다. 하지만 디지털 콘텐츠 비즈니스는 크게 두 가지 한계점을 안고 있습니다. 첫 번째는 아무리 기술이란 껍데기를 입혀도 작업 대부분이 노동집약적으로 이뤄진다는 것입니다. 하나의 텍스트가 나오기 위해선 결국 작가들이 손으로 글을 작성해야 하고 하나의 음원이 나오기 위해선 결국 PD들이 손으로 작곡해야 하고 하나의 영상이 나오기 위해서도 결국 감독과 스탭이 손으로 각 장면을 카메라에 담은 뒤 편집실에서 정리해야 하죠. 두 번째는 퀄리티 컨트롤입니다. 위와 같이 열심히 손으로 만들어도 '인간의 영감과 컨디션'이란 불확실한 요소에 의존해야 하기 때문에 불투명한 성과를 감당해야 합니다. 그래서 흔히 콘텐츠 비즈니스를 흥행 비즈니스라 이야기하는데요. 일정한 비용을 들여야 하지만 얼마나 수익을 낼지 모른다는 뜻을 내포하고 있죠. 콘텐츠 비즈니스 중에서 규모화 및 체계화에 가장 성공한 게임 비즈니스도 크게 다르지 않습니다. 게임은 하나의 가상 세계관에서 텍스트, 음원, 영상이 어울어진 종합예술인데요. 역시 작업과정 모두 손으로 이뤄지고요. 심지어 디지털화 과정의 핵심인 코딩도 그렇습니다. 이로 인해 매회 제작비는 수백억원에서 수천억원에 이르며 출시 전 무수히 많은 테스트와 사전검수 과정을 거쳐야 하죠.

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 구글의 '바드'나 'ChatGPT' 같은 대화식 생성 AI가 빠르게 대중화되면서, AI를 활용해 업무를 더 편하게 하고 싶다는 니즈도 함께 늘고 있습니다. 실제로 생각보다 많은 직장인이 생성 AI를 업무에 활용하고 있다고 합니다. 그렇지 않더라도 업무 효율에 도움이 되리라 기대하는 분이 많습니다. 노션이나 MS오피스 같은 업무용 툴에 '노션 AI', '코파일럿'이라는 형태로 전용 AI가 일부 적용됐는데요. 이들을 이미 사용해 왔던 기업 중심으로 업무가 편해졌다는 이야기가 들려옵니다. 크게 보안에 문제없는 선에서 생성 AI를 활용하는 방안을 두고 다양한 논의가 진행 중입니다. (참조 - 깃허브 "개발자, 코파일럿의 생산성 향상 효과 긍정적 평가") (참조 - 직장인들 AI '열공 모드'…36% "호기심 넘어 업무에 활용") 물론 부작용도 없지 않습니다. 업무에 활용하려고 생성 AI에 코드나 데이터를 넣었다가 보안 관련 문제가 발생한 사례가 여러 회사에서 나왔습니다. (참조 - '챗GPT, 회사서 쓰지 마'…미국 대기업들도 금지령) (참조 - "구글, 직원들에 챗GPT·바드에 회사 중요정보 입력말라") 과연 생성 AI는 정말로 업무 효율을 높여줄 수 있을까요?