생성형 AI는 우리의 미래에 어떻게 영향을 미치고 변화시킬 것인가?
[편집자 주] 생성형 AI는 우리의 일상생활에서 점점 더 흔하게 등장하고 있다. 현재 그림, 글, 음악, 게임은 물론 코드에 이르기까지 인간의 창작 능력이 요구되는 분야라면 무엇이든 생성형 AI의 손을 거칠 수 있다. 그러나 우리가 알아야 할 것은 생성형 AI의 등장이 인간을 대체하기 위한 것이 아니라, 사람들이 더 빠르고, 더 좋으며, 더 낮은 비용으로 창작할 수 있도록 돕기 위한 것이라는 점이다.
지난 기사 《생성형 AI: 창의력을 가진 새로운 세계 | 홍산후이 내참》에서는 생성형 AI의 발전 역사, 시장 구도, 활용 사례 등을 통해 이 새로운 기술 트렌드를 소개했다. 오늘은 이를 바탕으로 이 기술 트렌드 안에서 어떤 유형의 참여자들이 등장할 수 있을지, 그리고 창업자들이 어떻게 기회를 포착할 수 있을지 살펴본다.
생성형 AI의 영향을 가장 크게 받을 산업들
1. 마케팅 및 카피라이팅
카피라이팅은 생성형 AI의 가장 눈에 띄는 용도 중 하나이며, 가장 잘 알려진 분야이기도 하다. 인터넷 마케팅의 비용은 갈수록 증가하고 있으며, 난이도 역시 높아지고 있다—좋은 마케팅에는 많은 시간과 기술, 역량이 필요하다.생성형 AI의 등장은 아웃소싱이나 전담 팀 구성 외에 제3의 선택지를 제공한다—누구나 강력한 AI 어시스턴트를 활용해 이메일, 블로그 글, 소셜미디어 게시물 등을 과거보다 수 배 빠른 속도로 원활하게 작성할 수 있게 된 것이다. 특히 스타트업에게 이러한 방법은 회사가 지출하는 비용과 노력을 크게 줄여줄 수 있다.
jasper.ai나 copy.ai와 같은 도구들은 GPT-3과 유사한 알고리즘을 사용한다.하지만 이들이 할 수 있는 것은 단순히 글쓰기에 그치지 않고, 크리에이티브 캠페인, 제품 설명 등 다양한 유형의 콘텐츠 제작에도 적용된다. 장기적으로 볼 때, 이는 전반적인 카피라이팅 및 마케팅 산업에 큰 영향을 미칠 것이며, 앞으로 인간과 AI 간의 새로운 협업 관계가 형성될 것이다.
이 분야에서 창업을 고려한다면 경쟁이 매우 치열할 것이라는 점을 염두에 두어야 한다—예를 들어 Jasper.ai와 같은 회사는 새로운 강력한 경쟁자들이 계속 등장하는 상황에서 쉽게 시장에서 도태되지 않기 위해 신속하게 산업 장벽을 구축해야 한다. 실제로 이들 대부분이 사용하는 알고리즘은 거의 동일하며, 대부분 GPT-3의 변형이고 자체 개발한 것도 아니다. 또한, 이러한 알고리즘은 보다 광범위한 주제에 대한 콘텐츠 생성에서 아직 완벽하지 않으며, 더 많은 사용자를 커버하기 위해서는 다소 시간이 필요할 수 있다. 혹은 GPT-4가 등장하면 비로소 우리가 진정으로 필요로 하고 대규모로 사용 가능한 기술 제품이 될지도 모른다.
또한 많은 기존 도구와 플랫폼들이 이미 자체 AI 어시스턴트를 출시하고 있다. 따라서 jasper.ai와 같은 원스톱 플랫폼의 성장세가 약화될 가능성도 있다. 즉, 이 분야에서 새로운 스타트업이 진입할 수 있는 기회는 거의 남아 있지 않다고 볼 수 있다.
2. 시각 콘텐츠 제작
생성형 AI의 또 다른 유명한 응용 분야는 예술 및 시각 콘텐츠 제작이며,단순히 오락 목적을 넘어선 실질적 활용이 이루어지고 있다. 예술가들은 이를 통해 영감을 얻거나 디자인 효과를 빠르게 테스트하며, 일부는 컴퓨터가 100% 제작한 예술 작품까지 만들어내고 있다. 우리는 AI 생성 예술의 급속한 발전을 목격하고 있으며, 컴퓨터 과학 기술을 갖춘 새로운 형태의 예술가가 등장하고 있다.그러나 이 도구들은 여전히 완벽하지 않다. 예를 들어 생성 결과가 원하는 바와 일치하지 않는 경우가 많고, 사용 시 인터랙션이 번거롭고, 생성된 결과를 로컬에서 수정하거나 편집할 수 없다는 문제가 있다.
창업자들에게 있어 바로 이것이 기회의 포인트가 될 수 있다:예술가와 디자이너를 위한 더 나은 보조 도구를 개발하여 생성형 AI를 그들의 작업 프로세스에 더욱 효과적으로 통합하는 것. 예를 들어 특정 디자인 분야에 특화된 도구를 개발하고, AI 기능에 로컬 편집이 가능한 보조 도구를 결합한다면 누구나 더 나은, 더 효율적인 디자이너가 될 수 있다.또한 이러한 도구를 활용하는 새로운 형태의 디자인 기관이 등장할 수도 있다.
물론 이 분야에는 해결해야 할 도전 과제도 있다. 특히저작권 문제가 중요하다. 또한 현재 알고리즘들은 인터넷의 공개 데이터로 훈련되기 때문에, 언젠가는(예를 들어 저작권 관련 법률이 새롭게 정비되어 기존 네트워크 자료를 직접 사용해 AI를 학습하는 것을 금지하는 경우) Open AI나 Stability AI와 같은 기업들이대규모의 디자이너들을 고용해 훈련용 소재를 제작해야 하는 상황이 올 수도 있다. 그래야 비로소 AI의 창의성을 제대로 발휘할 수 있을 것이다.
3. 게임, VR 및 메타버스
게임, VR, '메타버스' 분야에서 가장 중요한 과제 중 하나는 콘텐츠 제작이다. 게임 산업을 예로 들면, 지난 10년간 대부분의 성공한 게임들은 광대하고 풍부한 가상 세계를 창조했기 때문에 가능했다. 하지만 게임 스튜디오 입장에서는 이 부분이 제작 비용이 가장 많이 드는 항목이기도 하다. 이는 VR 및 메타버스 기업들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나이기도 하다—충분한 콘텐츠가 없으면 사용자를 유치하기 어렵고, 수익이 줄어들며, 그 결과 제작 가능한 콘텐츠도 점차 줄어드는 악순환이 발생한다.
지난 오랜 기간 동안 게임 회사들은 무한한 세계를 구축하기 위해 생성형 AI 알고리즘과 유사한 방식을 사용해왔다. 그중 가장 인기 있는 방법은 '절차적 생성(procedural generation)'이다—디자이너가 객체, 지형 요소, 규칙 등을 포함한 알고리즘을 제공하면, 이 알고리즘이 규칙에 따라 새로운 세계를 무작위로 생성하는 방식이다. <《마인크래프트》와 <《노 맨스 스카이》와 같은 게임이 이 방식을 사용한다. 이 방법은 간단하지만 한계가 크고 보편성이 낮다.
그러나 생성형 AI는 모든 것을 바꿔놓을 것이다.당신이 설계한 여러 요소들을 조합해 컴퓨터가 세계를 생성하도록 요청할 뿐만 아니라, 이 요소들을 이용해 전혀 새로운 콘텐츠를 생성하고, 백배, 천배 더 풍부하고 광대한 세계를 구축할 수 있다고 상상해보라. 3D 생성 알고리즘을 미세 조정하고, 게임 디자이너의 설계를 결합하며, 실제 물체의 가상 복제본을 더한다면, 미래에는 기존 비용과 시간의 1%만으로도 믿기 어려울 정도로 풍부한 가상 세계와 게임을 생성할 수 있는 기업이 등장할 것이다.그것뿐만 아니라, 텍스트 및 오디오 생성 기술 덕분에 진정한 의미의 지능형 NPC와 게임 캐릭터를 만들 수도 있게 되는데, 이는 전례 없는 돌파구가 될 것이다.
이는 게임 및 메타버스 분야에 완전히 새로운 시대를 열어, 꿈같은 세계를 현실로 만드는 데 기여할 것이다.
물론 이는 전자 게임에만 국한되지 않고, 전체 3D 분야에 영향을 미칠 것이다. 또한 이러한 변화는 엔터테인먼트 산업은 물론 교육, 의료 분야까지도 변화시킬 수 있다.
4. 코드 및 소프트웨어 엔지니어링
GitHub Copilot은 코드를 자동 생성하는 생성형 AI 도구로, 몇 가지 간단한 단어를 입력하면 나머지 코드를 자동으로 완성해준다. 매우 충격적으로 들릴지 모르지만, 현재로서는 전문적이지 않은 개발자에게는 유용하지만, 개발 엔지니어에게는 아직 부족한 수준이다.
전문적이지 않은 개발자는 명령어의 정확한 표현에 익숙하지 않으며, 특히 한 프로그래밍 언어에서 다른 언어로 전환할 때 어려움을 겪는다. 이런 경우 AI는 그들의 실수를 보완할 수 있다. 또한 개발자가 아닌 직원들도 생성형 AI 도구를 사용해 프로그래밍을 하지는 않더라도 데이터베이스 조회 등의 업무에 활용할 수 있다.
그러나 개발 엔지니어의 경우,현재 AI 도구가 생성하는 코드는 구조와 정확도 면에서 많은 문제가 있어 여전히 사람이 검토해야 한다. 따라서 AI의 도움은 생산성을 약 1.5배 정도 향상시키는 수준에 머무른다—겉보기에 작은 성취처럼 보일 수 있지만, C언어에서 파이썬으로 전환했을 때 나타나는 5~10배의 효율 향상에 비하면 여전히 미미한 수준이다.
요약하자면, 현재 생성형 AI가 개발 및 프로그래밍 산업에 미치는 주요 영향은 다음과 같이 4가지로 정리할 수 있다:
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초보자 및 파트타임 프로그래머들이 중간 수준의 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있게 된다;
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오래된 언어로 작성된 코드를 새로운 언어로 전환하는 작업이 더 쉬워진다;
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더 많은 확장 기능 및 통합 개발 환경(IDE)이 이러한 기술을 통합하여 개발자의 효율성을 높이는 데 기여할 것이다. 구체적으로 말하면, 일부 도구들은 기업이 기존 코드와 우수한 사례를 활용해 알고리즘을 재훈련함으로써 저장소의 코드를 조율하고 신입 사원을 교육하는 등의 스마트 어시스턴트를 구축할 수 있게 해줄 것이다;
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이러한 알고리즘을 노코드(no-code) 플랫폼과 통합함으로써, 우리는 훨씬 더 강력한 웹 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있게 될 것이다.
5. 기타 분야
이러한 사례들은 극히 일부에 불과하며, 이미 테스트 중이거나 곧 테스트 단계에 진입할 다른 혁신적 사례들이 많다:
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생성형 AI를 활용해 새로운 분자 및 약물을 개발하는 것. 잠재적인 계산 능력 덕분에 생성형 AI 모델은 인간이 생각하지 못하거나 테스트할 시간을 들이지 않을 새로운 분자와 약물을 생성할 수 있다. 이는 생성형 AI가 가장 유망한 분야 중 하나이다.
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사이버 보안. 블랙햇 해커들은 이미 생성형 AI를 이용해 시스템을 공격하고 파괴하는 새로운 방법을 개발하고 있다. 반면 화이트햇 측에서는 이를 방어하고 기업을 보호하는 데 활용하고 있다. 사이버 보안은 21세기 최대 과제 중 하나이므로 이 분야는 거대한 시장이 될 가능성이 있다. 위협이 크기 때문에 '화이트햇'에게도 엄청난 기회가 따를 것이다.
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이미지 및 비디오 최적화. 이 분야에는 이미 훌륭한 기업들이 존재하며, 특정 이미지 및 비디오 최적화 애플리케이션에 AI를 활용하고 있다.
생성형 AI의 미래 참여자 특징
1. 거대 시장을 타겟으로 하는 글로벌 참여자이며, 하나의 제품으로 여러 문제를 해결
우선 확실한 점은, 향후 10년 안에 생성형 AI를 중심으로 하는 '데카콘'(100억 달러 이상의 기업 가치를 가진 회사)이 일부 등장할 것이라는 사실이다.
그러나 동시에 유념해야 할 점은, 그러한 데카콘급 기업의 수가 많지 않을 것이라는 점이다. 생성형 AI가 백억 달러 이상의 수익을 창출할 수 있는 시장이 그렇게 많지 않기 때문이다. 게다가 현재 대부분의 생성형 AI 기업들이 거의 동일한 알고리즘을 사용하고 있다는 점을 고려하면,창업자가 정말로 산업의 거인이 되고자 한다면, 거대한 산업 장벽을 구축할 수 있는 능력이 필수적이다. 예를 들어 충분한 네트워크 효과를 형성하거나, 독점 데이터를 수집하거나, 도구의 사용성 경험을 최적화하거나, 생성형 AI를 다른 독점 기술과 결합하는 등의 전략이 필요하다.
2. 생성형 AI를 매우 특정한 니치 또는 응용 분야에 집중하는 기업
이곳이 바로 생성형 AI가 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 분야일 가능성이 높다. 생성형 AI는 우리가 알고 있는 대부분의 산업에 격렬한 영향을 미칠 것이며,진정한 변화의 주체는 생성형 AI 도구의 진화를 이끌면서도 해당 산업의 전문성을 결합해 기능적 도구를 개발하는 사람들일 것이다. 이 분야에서 창업을 고려한다면, 자신이 관심 있는 산업에서 현재 어떤 주요 문제가 있고, 그것이 AI로 해결 가능한지를 깊이 고민해보는 것이 좋다.
또한 어떤 경우에는 기업의 생성형 AI 니치 시장이 너무 세분화되어 있어 유니콘 기업이 되긴 어렵겠지만, 매우 수익성 높은 소규모 기업이 될 수 있다. Tweet Hunter는 좋은 예시다. 이 회사는 겨우 4명도 안 되는 파트타임 직원을 고용하고 있지만, 연간 반복 수익(ARR)이 120만 달러를 넘는다. 생성형 AI를 매우 특정한 세부 시장에 적용하는 것은 현재 수익을 창출하는 부업을 시작하기에 가장 좋은 기회 중 하나일 수 있으며, 기술적·시간적 투자도 비교적 적게 필요하다.
3. 기존 기업들이 생성형 AI를 활용해 기존 도구 개선
생성형 AI 분야의 대부분의 혁신이 스타트업에서 나오더라도, 우리 일상에서 사용하는 대부분의 제품은 오랜 전통을 가진 대형 기술 기업들로부터 나올 것이다.현재 대형 기술 기업들과 규모 있는 기업들이 본격적으로 진입하고 있으며, 이미 많은 기업들이 GPT-3 또는 Stability의 기능을 기존 제품에 통합하려는 노력을 기울이고 있다.
이러한 혁신은 기업 내부에서 자체 개발하는 방식으로 이루어질 수도 있고, 외부 인수를 통해 얻어질 수도 있다. 따라서 앞으로 5~10년간 많은 대기업이 AI 기업을 인수할 것이며, 이는 창업자들에게 훌륭한 기회를 제공할 것이다.
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