리포트
업계에서 결정을 내리는 사람들을 위한 리포트와 관점.
프롬프트 다음은 프리비즈
9월 첫 주에 세 가지가 연달아 나왔다. GPT-6 Astra가 블렌더에서 집을 짓고 언리얼로 옮겼고 힉스필드가 그 위에 3D 작업공간을 붙였고 Images 2.5가 참조 이미지 유지력을 끌어올렸다. 한 줄로 이으면 AI 영상을 만드는 순서가 바뀐다. 무엇이 확인됐고 무엇이 아직 벤더 주장인지 갈라서 정리했다.
회사 밖으로 나가지 않는 AI
미발매 음원, 편집 전 촬영본, 다음 주 발표할 기획안. 이런 파일을 남의 서버에 못 올려서 AI 도입이 막히는 회사가 많다. 사내 컴퓨터 한 대에 올려 두고 쓰는 모델로 지금 무엇이 되고 무엇이 안 되는지 그리고 내년에는 어디까지 갈지 정리했다.
AI 음악에 꼬리표가 붙는다. 그런데 답할 사람이 없다
세계 음반업계가 AI를 쓴 곡에 꼬리표를 붙이기로 하면서 음원 유통사 업로드 화면에 신고 칸이 생겼다. 마스터링을 웹 서비스에 맡겼는지 가사 초고를 챗봇으로 뽑았는지까지 묻는데 정작 그걸 기억하는 사람이 드물다. 국내 주요 음원 서비스 다섯 곳은 묻는 방식이 저마다 다르고 그중 셋은 아직 묻지도 않는다. 여기서 누른 값 하나가 어느 플랫폼까지 따라가는지 유통 경로를 되짚었다.
AI에게 우리 아티스트를 물어봤다
10개 팀에 네 가지를 묻고 네 조건에서 280건을 받아 사실과 대조했다. 오답률은 3.8%에서 40%까지 갈렸다. 가장 크게 벌어진 격차는 같은 모델 안에서 나왔다. 검색을 연결했느냐가 모델 선택보다 크게 작용했다.
촬영장에 가지 않는 배우
무명 바텐더가 얼굴 사용권으로 100만 달러를 받았다는 이야기가 돌고, 중국 배우 단톡방에는 100위안에 얼굴을 사겠다는 공고가 쏟아진다. 같은 얼굴 사용권에 수만 배의 값 차이가 벌어지는 중이다. 어쩌다 가능해졌고, 얼굴값을 정하는 게 무엇이며, 소속사와 아티스트와 광고주는 각자 무엇을 준비해야 하는지 썼다.
리포트AI가 만드는 콘텐츠 말고, AI가 돌리는 엔터 회사
AI가 콘텐츠를 만든다는 얘기는 이제 새롭지 않다. 진짜 변화는 기획사 운영에서 시작되고 있다. 에이전트한테 어떤 업무를 맡길 수 있고 어디서 사고가 나는지, 직접 만들어본 사람의 시점에서 정리했다.