커머셜 영상 제작 산업에서 ChatGPT의 영향력과 미래 전망

커머셜 영상 제작 산업에서 ChatGPT의 영향력과 미래 전망

요약

본 보고서는 커머셜 영상 제작 산업 내에서 ChatGPT의 현재 역할, 주요 이점, 중대한 과제, 타 AI 기술과의 비교, 그리고 미래 전망을 종합적으로 분석한다. 분석 결과, ChatGPT는 특히 기획 및 후반 작업의 텍스트 기반 업무에서 효율성 증대와 비용 절감에 기여하고 있으나, 저작권 문제, 정보의 정확성, 창의성의 한계와 같은 명확한 도전 과제에 직면해 있다. 현재 ChatGPT는 아이디어 구상, 시나리오 초안 작성, 자막 편집 및 번역 등 특정 단계에서 유용한 보조 도구로 활용되고 있으며, 시각적 결과물을 직접 생성하는 이미지/영상 생성 AI나 편집 자동화 AI와는 차별화된 역할을 수행한다. 미래에는 ChatGPT를 포함한 다양한 AI 기술이 더욱 긴밀하게 통합되어 영상 제작 워크플로우의 자동화를 가속화할 것으로 예상되나, 성공적인 도입을 위해서는 인간의 창의적 감독, 전략적 판단, 그리고 윤리적 책임이 여전히 핵심적인 요소로 남을 것이다. 따라서 업계 전문가들은 기술 변화에 적응하고, 새로운 기술을 습득하며, AI를 책임감 있게 활용하기 위한 전략을 수립해야 할 필요가 있다.

1. 서론

1.1. 목적 및 범위

본 보고서의 목적은 커머셜 영상 제작 환경에서 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 역할과 영향력을 심층적으로 분석하고 미래 전망을 제시하는 데 있다. 특히 사용자가 제기한 8가지 주요 질문(제작 단계별 활용, 구체적 활용 사례, 긍정적 효과 분석, 잠재적 문제점, 전문가 의견, 타 AI 기술 비교, 미래 전망)에 답하는 것을 목표로 한다. 분석 범위는 상업적 목적의 영상 제작 과정에 초점을 맞추며, ChatGPT를 중심으로 하되 영상 산업에 영향을 미치는 다른 관련 AI 기술들도 함께 고려한다.

1.2. 방법론

본 보고서는 제공된 다양한 연구 자료(학술 논문, 산업 보고서, 전문가 기사, 기술 가이드 등)의 정보를 종합하고 분석하는 방식으로 작성되었다. 각 자료에서 추출한 핵심 데이터와 통찰을 바탕으로 ChatGPT의 활용 현황, 효과, 한계점 및 미래 가능성을 체계적으로 평가한다.

1.3. 영상 제작 분야 AI의 부상

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 크리에이티브 산업 전반에 걸쳐 그 영향력을 빠르게 확대하고 있으며, 영상 제작 분야도 예외는 아니다.1 AI는 워크플로우 간소화, 콘텐츠 생성 지원, 창의적 프로세스 강화 등 다양한 방식으로 영상 제작 환경을 변화시키고 있다.1 특히 2023년 이후 AI 도구를 영상 제작에 활용하는 전문가의 비율이 급증했으며, 이러한 추세는 계속될 것으로 전망된다.4 이는 AI가 더 이상 미래의 개념이 아니라, 영상 기획, 제작, 배포 방식을 실질적으로 바꾸고 있는 현재의 기술임을 시사한다.1

 

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1.4. ChatGPT 소개

ChatGPT는 OpenAI가 개발한 고급 대규모 언어 모델(LLM)로, 자연어 처리 및 생성 능력으로 잘 알려져 있다.7 단순히 질문에 답하는 챗봇 기능을 넘어, 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 능력을 바탕으로 콘텐츠 초안 작성, 아이디어 구상, 번역 등 다양한 창의적 작업에 활용될 잠재력을 보여주며 영상 제작 업계에서도 주목받고 있다.9 이 보고서는 이러한 ChatGPT가 커머셜 영상 제작의 복잡한 과정 속에서 구체적으로 어떻게 활용되고 있으며, 어떤 가치와 과제를 안고 있는지 탐구할 것이다.

2. 커머셜 영상 제작 단계별 ChatGPT 통합 활용

AI 기술, 특히 ChatGPT는 커머셜 영상 제작의 거의 모든 단계에 통합될 수 있는 잠재력을 가지고 있다.1 기획 단계의 아이디어 구상부터 후반 작업의 텍스트 처리까지, ChatGPT는 주로 언어 기반 작업을 중심으로 제작 과정을 지원한다.

2.1. 사전 제작 (Pre-Production)

사전 제작 단계는 영상의 방향과 품질을 결정하는 중요한 과정으로, ChatGPT는 이 단계의 여러 텍스트 기반 업무에서 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다.

2.1.1. 아이디어 구상 및 콘셉트 개발

ChatGPT는 영상의 주제, 접근 방식, 콘셉트를 브레인스토밍하는 데 유용한 도구로 활용될 수 있다. 타겟 시청자, 최신 트렌드, 프로젝트 목표 등을 프롬프트로 제공하면 관련성 높고 흥미로운 아이디어 목록을 생성할 수 있다.10 제품 설명서, 브랜드 메시지, 고객 피드백과 같은 기초 데이터를 분석하여 영상의 핵심 메시지나 콘셉트 방향을 제안받을 수도 있다.1 예를 들어, 특정 제품의 프로모션 영상을 기획할 때 ChatGPT에게 제품 정보, 기능, 이점 등을 입력하고 이를 효과적으로 보여줄 영상 아이디어를 요청할 수 있다.7 또한, 매력적이고 검색엔진 최적화(SEO)에 유리한 영상 제목을 여러 개 생성하도록 요청하여 클릭률을 높이는 데 도움을 받을 수 있다.10 이러한 기능은 제작팀이 아이디어 구상에 소요되는 시간을 절약하고 보다 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 지원한다.7

2.1.2. 시나리오 작성

시나리오 작성은 영상 제작의 핵심 단계 중 하나로, ChatGPT는 이 과정에서 강력한 보조 도구 역할을 수행한다. 상세한 프롬프트를 통해 설명 영상, 홍보 영상, 교육 영상, 고객 후기 영상, 사용법 안내 영상 등 다양한 유형의 영상 시나리오 초안이나 전체 대본을 생성할 수 있다.1 사용자는 원하는 영상의 길이, 톤앤매너(Tone & Manner), 스타일, 대상 시청자, 핵심 메시지 등을 구체적으로 명시하여 결과물의 완성도를 높일 수 있다.13

ChatGPT는 단순히 텍스트를 나열하는 것을 넘어, 스토리텔링 기법을 적용하여 설득력 있는 내러티브 구조(도입-전개-위기-절정-결말)를 설계하는 데 도움을 줄 수 있다.10 예를 들어, 특정 제품 사용 전후의 변화를 극적으로 보여주는 스토리를 구성하거나, 목표 고객층의 공감을 살 수 있는 감성적인 서사를 제안받을 수 있다. 또한, 영상에 등장할 캐릭터의 배경 이야기, 성격, 동기 등을 상세하게 설정하는 데 활용될 수도 있다.10

실제 활용 사례로, UNIST 반도체소재공학과의 홍보 영상 제작 과정에서는 ChatGPT를 활용하여 타겟 그룹(고등학생, 대학생) 분석 결과를 바탕으로 슬로건을 구축하고, 두 그룹에 맞는 병렬 서사 구조의 스토리라인을 제안받았다.16 또 다른 사용자는 ChatGPT에 캐릭터 설정, 갈등 구조, 특정 사건 등을 단계적으로 요청하며 시나리오를 발전시키는 과정을 공유하기도 했다.15 이러한 기능들은 작가나 기획자가 겪을 수 있는 창작의 고통을 덜어주고, 초기 아이디어를 구체적인 시나리오로 빠르게 발전시키는 데 기여한다.7 하지만 생성된 초안은 인간의 창의적인 수정과 검토를 거쳐야 최종적인 완성도를 확보할 수 있다.17

2.1.3. 스토리보드 지원 (텍스트 설명 및 장면 아이디어)

ChatGPT는 시나리오를 바탕으로 스토리보드의 텍스트 설명을 생성하는 데 도움을 줄 수 있다. 각 장면에 대한 시각적 요소, 카메라 앵글 제안(때때로 가능 15), 등장인물의 행동 등을 텍스트로 묘사하도록 요청할 수 있다.6 예를 들어, "주인공이 아침 햇살을 받으며 커피를 마시는 클로즈업 샷"과 같은 장면 설명을 생성하거나, 시나리오를 분석하여 필요한 소품, 장소, 캐릭터 목록을 추출하는 데 활용될 수 있다.11

일부 사용자는 ChatGPT를 활용하여 장면 설명, 카메라 움직임, 대사, 지문 등을 포함한 표 형식의 스토리보드 텍스트를 생성하기도 한다.15 이는 영상 제작팀 간의 시각적 소통과 협업을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.19 UNIST 사례에서도 Adobe Firefly와 같은 이미지 생성 AI와 함께 ChatGPT를 활용하여 스토리보드 프레임 생성 및 시각화 작업을 용이하게 했다.16

그러나 ChatGPT는 텍스트 기반 모델이므로 시각적인 이미지를 직접 생성하지는 못한다. 따라서 텍스트로 생성된 스토리보드 설명을 바탕으로 실제 시각 자료를 만드는 것은 인간 아티스트나 별도의 이미지 생성 AI 도구(예: Midjourney, Stable Diffusion)의 역할이다.21 일부 전문가들은 ChatGPT가 생성하는 텍스트 설명만으로는 미묘한 시각적 뉘앙스나 창의적인 구도를 충분히 전달하기 어렵다고 지적하며, 스토리보드 작업에는 여전히 인간의 예술적 감각이나 전문 도구가 더 적합하다고 평가하기도 한다.22

2.2. 제작 (Production)

영상 제작 단계는 촬영 장비를 이용해 실제 영상과 음향을 기록하는 과정이다. ChatGPT는 주로 텍스트와 코드를 처리하는 언어 모델이기 때문에, 이 단계에서 직접적인 역할은 거의 없다. 빛과 소리를 물리적으로 포착하는 촬영 과정에 ChatGPT가 직접 개입할 여지는 현재 기술로는 없다. 다만, 사전 제작 단계에서 ChatGPT의 도움을 받아 완성된 상세한 시나리오와 스토리보드는 촬영 현장에서의 효율성과 일관성을 높이는 데 간접적으로 기여할 수 있다. 카메라 자동화나 로봇 촬영과 같은 제작 단계의 AI 활용은 ChatGPT와는 다른 종류의 특화된 AI 기술 영역에 속한다.6

2.3. 후반 작업 (Post-Production)

후반 작업은 촬영된 영상 소스를 편집하고, 색 보정, 음향 작업, 자막 삽입 등을 통해 최종 결과물을 완성하는 단계이다. ChatGPT는 이 단계의 여러 텍스트 관련 작업에서 유용하게 활용될 수 있다.

2.3.1. 편집 지원 (방향 제안, 요약)

ChatGPT는 영상 편집의 방향을 설정하거나 내용을 요약하는 데 도움을 줄 수 있다. 영상의 대본이나 자막 스크립트를 입력하면, 핵심 메시지나 중요한 순간을 파악하여 편집 방향을 제안하거나, 특정 시청자 그룹에 맞게 영상 내용을 요약 또는 재구성하는 데 활용될 수 있다.25 예를 들어, 긴 인터뷰 영상의 스크립트를 분석하여 핵심 답변이나 감동적인 부분을 강조하는 편집 포인트를 제안받을 수 있다. 유튜브 영상의 내용을 요약하는 기능도 일부 확장 프로그램을 통해 제공되지만, 때로는 번역이 필요하거나 내용이 중간에 끊기는 문제가 발생하기도 한다.26

그러나 ChatGPT는 실제 영상 파일을 직접 편집(컷 편집, 장면 배열, 효과 적용 등)하는 기능은 수행할 수 없다. 이러한 작업은 Adobe Premiere Pro의 Sensei, DaVinci Resolve, Final Cut Pro 등에 탑재된 AI 기능이나 Timebolt와 같은 자동 편집 도구, 또는 인간 편집자의 영역이다.1

2.3.2. 자막/캡션 생성 및 편집

ChatGPT는 오디오나 비디오 파일을 직접 처리하여 자막을 생성(Transcription)하는 기능은 없다.25 하지만 이미 생성된 자막 파일(SRT, VTT 형식)이나 텍스트 스크립트를 편집하는 데 매우 유용하게 사용될 수 있다.7

구체적으로, ChatGPT는 자막의 가독성을 높이기 위해 문법 오류나 오타를 수정하고, 문장 스타일을 다듬거나, 긴 문장을 짧게 나누는 작업을 수행할 수 있다.25 또한, 불필요한 간투어(예: "음...", "어...")를 제거하거나, 특정 시청자(예: 외국어 학습자)를 위해 언어를 단순화하는 것도 가능하다. 자막의 구두점이나 대소문자 사용 규칙을 일관되게 적용하거나, 줄당 최대 글자 수를 설정하는 등의 서식 표준화 작업에도 활용될 수 있다.25

더 나아가, 서로 다른 자막 형식(예: SRT를 VTT로) 간의 변환을 수행하며 타임스탬프 형식까지 자동으로 조정해 줄 수 있다.25 한 사용자는 유튜브 영상의 자동 생성 영어 자막을 ChatGPT로 번역한 후, 이를 SRT 파일 형식으로 변환하여 사용하는 구체적인 방법을 공유하기도 했다.27

하지만 일부 사용자는 AI가 생성하거나 편집한 자막의 오류를 수정하는 것보다 처음부터 직접 작성하는 것이 더 효율적이라고 느끼기도 한다.28 이는 ChatGPT의 자막 편집 기능이 유용하지만, 여전히 인간의 세심한 검토와 수정이 필요함을 시사한다.

2.3.3. 번역

ChatGPT의 강력한 언어 처리 능력은 자막 번역 작업에서 특히 두드러진다. 기존 자막 파일(SRT, VTT)이나 텍스트 스크립트를 입력하면 다양한 언어로 번역할 수 있으며, 이때 원본 파일의 타임스탬프 구조를 유지하면서 대화 내용만 번역하는 것이 가능하다.25

특히, 구어체나 비정형적인 문장이 많은 유튜브 영상 등의 콘텐츠 번역에서 기존 번역 도구(예: 구글 번역)보다 더 자연스럽고 문맥에 맞는 번역 결과를 제공하는 경우가 많다.27 ChatGPT는 단순히 단어를 기계적으로 치환하는 것이 아니라, 문맥을 파악하여 의미를 재구성하고, 심지어 원문의 어색함이나 오류가 있더라도 의도를 추론하여 번역하려는 경향을 보인다.27 또한, 프롬프트를 통해 번역의 톤(예: 격식체, 비격식체, 유머러스하게)을 조절할 수도 있다.27 Felo Subtitles와 같은 일부 브라우저 확장 프로그램은 ChatGPT를 활용하여 실시간 미팅이나 유튜브 라이브 스트리밍의 자막 번역 기능을 제공하기도 한다.30

그러나 한계점도 존재한다. 매우 전문적이거나 기술적인 내용, 특정 지역의 방언이나 속어가 포함된 콘텐츠의 경우 번역의 정확도가 떨어질 수 있다.29 또한, 번역 과정에서 자막의 길이가 달라질 수 있는데, ChatGPT는 변경된 길이에 맞춰 타임스탬프를 자동으로 재조정하지는 못하므로 후속적인 수동 편집이 필요할 수 있다.25

2.3.4. 더빙/내레이션 스크립트 생성

ChatGPT는 번역된 자막이나 원본 콘텐츠를 기반으로 더빙이나 내레이션에 적합한 스크립트를 생성하는 데 활용될 수 있다.7 이는 영상 콘텐츠를 다른 언어로 현지화하거나, 시각 정보에 음성 설명을 추가하는 데 유용하다. 예를 들어, 제품 설명 영상의 원본 스크립트를 바탕으로 간결하고 명확한 내레이션 스크립트를 생성하거나, 외국어 영화의 자막을 기반으로 자연스러운 더빙 대본을 작성하도록 요청할 수 있다.

실제로 일부 제작자들은 ChatGPT로 생성한 내레이션 스크립트를 Elevenlabs와 같은 AI 음성 합성 도구에 입력하여 실제 음성 트랙을 제작하는 워크플로우를 사용하고 있다.32 AI 음성 기술의 발전과 함께, ChatGPT로 생성된 스크립트를 활용한 고품질의 AI 보이스오버 제작은 더욱 확산될 가능성이 있다.2

2.4. 기타 활용 분야

ChatGPT는 영상 제작의 핵심 단계 외에도 다양한 지원 업무에 활용될 수 있다.

• 마케팅 및 SEO: 제작된 영상의 홍보를 위해 유튜브나 소셜 미디어 플랫폼에 게시할 영상 설명, 메타데이터, 관련 키워드를 생성하여 검색엔진 최적화(SEO)를 지원할 수 있다.7 또한, 영상 콘텐츠와 연계된 블로그 포스트, 소셜 미디어 게시물, 광고 문구, 이메일 마케팅 콘텐츠 등 다양한 마케팅 자료 초안을 작성하는 데 활용될 수 있다.8
• 클라이언트 커뮤니케이션: 영상 제작 제안서, 클라이언트에게 보내는 이메일 초안, 피치 덱(Pitch Deck) 내용 구성, 후속 연락 메시지 등을 작성하는 데 도움을 받을 수 있다.34 이는 제작사의 커뮤니케이션 효율성을 높이고 전문적인 인상을 주는 데 기여할 수 있다.

이처럼 ChatGPT는 커머셜 영상 제작 과정 전반에 걸쳐, 특히 텍스트 기반의 기획, 구성, 후반 작업 지원 및 마케팅 활동에서 다방면으로 활용될 수 있는 잠재력을 지니고 있다.

3. 실제 활용 사례 및 전문가 경험

ChatGPT가 커머셜 영상 제작 분야에서 실제로 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례와 전문가들의 경험을 통해 살펴보는 것은 기술의 현주소와 실효성을 파악하는 데 중요하다.

3.1. UNIST 반도체소재공학과 광고 영상 제작 사례 16

학술 연구를 통해 발표된 UNIST 반도체소재공학과의 홍보 영상 제작 사례는 ChatGPT를 포함한 AI 기술이 실제 광고 제작 프로세스에 어떻게 통합될 수 있는지 구체적으로 보여준다.16

• 활용 과정:

• 사용자 분석: 예산 제약으로 인한 대면 인터뷰의 어려움을 극복하기 위해 ChatGPT를 활용하여 주요 타겟층인 고등학생 및 대학생의 특성과 인식을 분석했다. 이는 학과 교수진의 의견과 비교 평가되어 데이터 기반의 사용자 이해를 도왔다.
• 콘셉트 개발: 타겟 분석 결과를 바탕으로 ChatGPT를 이용해 학과를 대표할 수 있는 슬로건 생성 실험을 진행했으며, 이를 클라이언트와의 아이디어 회의 자료로 활용하여 최종 콘셉트를 도출했다.
• 서사 구조 설계: ChatGPT는 두 타겟 그룹(고등학생, 대학생)에 맞춰 병렬적인 서사 구조를 제안했으며, 자연에서 영감을 받아 미래 가능성을 보여주는 스토리텔링 방향을 제시했다.
• 스토리보드 제작: 이미지 생성 AI인 Adobe Firefly와 함께 활용되어, 텍스트 설명을 기반으로 스토리보드의 시각적 프레임을 생성하는 데 도움을 주었다. 이는 추상적인 아이디어를 구체화하고 시각적 방향성을 설정하는 데 기여했다.
• 최종 영상 제작: 클라이언트 요청으로 AI 활용이 제한적이었으나, 색상 구성 참고를 위해 Firefly와 Copilot의 이미지 생성을 활용하고, Epidemic Sound를 통해 자연 음향 효과를 제작하여 활용했다.

• 효과 및 시사점: 이 사례는 AI, 특히 ChatGPT가 영상 광고 제작의 초기 기획 단계(사용자 분석, 콘셉트 도출, 스토리 구조 설계)에서 시간과 인력을 절약하고, 데이터 기반의 창의적인 방향 설정을 지원하는 데 효과적임을 보여준다. 다만, 최종 제작 단계에서의 활용은 클라이언트의 요구사항이나 기술적 숙련도에 따라 달라질 수 있으며, AI는 여전히 인간 창작자의 의도를 보조하는 도구로서의 역할이 강하다는 점을 시사한다.

3.2. Wistia의 AI 생성 광고 캠페인 사례 4

비디오 호스팅 및 마케팅 플랫폼인 Wistia는 'Complete Control'이라는 제목의 브랜드 광고 캠페인 중 하나를 거의 전적으로 AI를 사용하여 제작했다.4 이 사례는 AI 기술의 최신 동향과 실제 적용 가능성을 탐구하려는 시도였다.

• 활용 과정:

• 도구 스택: Suno (플레이스홀더 오디오 트랙 생성), Midjourney (텍스트 프롬프트를 기반으로 고품질 이미지 생성), Runway (Midjourney 이미지 애니메이션화), Adobe Photoshop & After Effects (AI 생성 비주얼 수정 및 개선) 등을 활용했다. ChatGPT가 명시적으로 언급되지는 않았으나, 초기 콘셉트 구상 및 Midjourney/Runway 프롬프트 생성 과정에서 LLM이 활용되었을 가능성이 높다. 특히 AI 기반 스토리보드를 초기 시각화 도구로 적극 활용하여 전통적인 스케치 방식을 대체했다.
• 프로세스: 아이디어 구상 → AI 스토리보드 시각화 → Midjourney 이미지 대량 생성 (2,500개 이상) 및 선별 → Runway를 이용한 이미지 애니메이션화 (600개 이상 비디오 반복 생성) → Adobe 툴을 이용한 세부 수정 및 최종 편집.

• 효과:

• 비용 절감: 전체 제작 비용이 $10,000 미만으로, 동일 캠페인의 다른 광고들($25,000 이상, $100,000 이상)에 비해 현저히 낮았다.
• 속도 향상: 전체 제작 과정이 단 2주 만에 완료되어, 전통적인 방식 대비 매우 빠른 속도를 보였다.
• 신속한 시각화 및 창의적 탐색: 아이디어를 즉각적으로 시각화하고 다양한 스타일을 실험해볼 수 있었다.

• 교훈 및 시사점: 이 사례는 AI가 비용 효율성과 제작 속도 면에서 큰 이점을 제공함을 보여준다. 그러나 최상의 결과는 AI의 생성 능력과 인간의 창의적 방향 설정, 세부 조정 능력이 결합될 때 나타난다는 점을 강조한다. 또한, 명확한 제약 조건 설정의 중요성, 반복적인 실험의 필요성, AI 작업으로 인한 피로감(AI Fatigue) 관리, 체계적인 워크플로우 구축의 어려움, 그리고 AI 활용에 대한 윤리적 고려(투명성, 저작권, AI를 대체가 아닌 보조 도구로 인식)의 필요성을 중요한 교훈으로 제시한다.

3.3. 개별 사용자 워크플로우 및 평가

다양한 영상 제작자 및 관련 전문가들이 ChatGPT를 자신의 워크플로우에 통합하려는 시도를 하고 있으며, 그 경험은 다양하게 나타난다.

• 아이디어 및 스크립트 생성: 많은 사용자들이 ChatGPT를 영상 아이디어 구상, 초기 스크립트 초안 작성에 활용하고 있다.36 이를 통해 제작 과정을 "10배 빠르게" 만들 수 있다고 평가하기도 하지만 17, 생성된 결과물은 그대로 사용하기보다 인간의 수정과 개선이 필수적이라고 강조한다.17 AI 스크립트가 때로는 피상적이거나 창의성이 부족하다는 지적도 있다.37
• 다른 AI 도구와의 연계: ChatGPT로 생성한 텍스트를 다른 전문 AI 도구와 연계하여 사용하는 사례가 많다. 예를 들어, ChatGPT로 생성한 내레이션 스크립트를 Elevenlabs와 같은 AI 음성 합성 도구에 입력하여 보이스오버를 제작하거나 32, 아이디어 구상 후 Cliptalk.pro와 같은 플랫폼에서 영상화하는 방식이다.36 스토리보드의 경우, ChatGPT로 텍스트 설명을 생성한 뒤 Midjourney와 같은 이미지 생성 AI로 시각화하는 접근법이 일반적이다.21
• 마케팅 및 커뮤니케이션 활용: 영상 제작 자체 외에도, 마케팅 문구 작성, 클라이언트에게 보내는 이메일 초안 작성 등 부가적인 업무에 ChatGPT를 활용하여 효율성을 높이는 사례도 보고된다.8

3.4. 전문가 인터뷰 및 보고서 (간접적 통찰)

커머셜 영상 전문가를 대상으로 ChatGPT 활용 경험에 대해 직접 인터뷰한 자료는 제공된 내용 중에서 찾기 어려웠다.39 그러나 영상 프로듀서나 마케팅 전문가들이 AI 기술 전반에 대해 논의한 글들은 ChatGPT의 잠재적 역할과 한계에 대한 간접적인 통찰을 제공한다.

영상 프로듀서의 관점에서 작성된 글들은 AI가 사전 제작(스크립트, 스토리보드, 샷 리스트 등)과 관리 업무의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데는 유용하지만 2, 클라이언트의 오해("마법 버튼" 인식), 결과물의 일반성(Generic Output), 일자리 대체, 윤리적 및 법적 문제(저작권 등)와 같은 심각한 단점들을 안고 있다고 지적한다.2 이들은 AI를 창의성을 보조하는 '도구'로 인식하고, 인간의 통찰력과 스토리텔링 능력이 여전히 중요하다고 강조한다.2

마케팅 및 AI 전문가들은 ChatGPT가 콘텐츠 아이디어 구상, 다양한 마케팅 문구(광고 카피, 소셜 미디어 게시물, 이메일 등) 생성, 시장 조사 보조, 고객 응대 챗봇 구축 등에 유용하게 사용될 수 있다고 평가한다.7 영상 분야에서는 특히 스크립트 작성, 영상 설명 및 키워드 생성(SEO), 번역 및 자막 편집 지원 등에서 가치를 발휘할 수 있다고 본다.7

종합적으로 볼 때, 실제 사례와 전문가들의 경험은 ChatGPT가 커머셜 영상 제작의 특정 단계, 특히 텍스트 기반의 사전 제작 및 후반 작업 지원에서 효율성과 생산성을 높이는 유용한 도구가 될 수 있음을 보여준다. 그러나 그 활용은 아직 초기 단계이며, 기술적 한계와 윤리적/법적 문제를 고려한 신중한 접근과 인간 전문가의 적극적인 개입 및 감독이 필수적이라는 공통된 인식이 존재한다.

4. 긍정적 효과 분석

ChatGPT를 커머셜 영상 제작 과정에 도입함으로써 얻을 수 있는 긍정적인 효과는 크게 생산성 향상, 비용 절감, 창의성 증진, 그리고 개인화 및 접근성 개선으로 나누어 볼 수 있다.

4.1. 생산성 및 효율성 증대

ChatGPT의 가장 두드러진 장점 중 하나는 특정 작업에 소요되는 시간을 획기적으로 단축시켜 생산성을 높이는 것이다.14 영상 기획 단계에서의 아이디어 구상, 자료 조사, 시나리오 초안 작성 시간을 크게 줄일 수 있다.7 후반 작업에서는 기존 자막 스크립트의 편집, 다국어 번역, 내레이션 대본 생성 등의 작업을 신속하게 처리할 수 있다.7

이러한 시간 절약은 영상 제작팀이 반복적이거나 시간 소모적인 작업(소위 "grunt work")에서 벗어나, 스토리텔링 강화, 시각적 연출 고도화 등 보다 창의적이고 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있게 해준다.1 예를 들어, AI가 생성한 초안을 바탕으로 더 깊이 있는 논의를 하거나, 절약된 시간만큼 촬영이나 편집에 더 공을 들일 수 있다. 실제 UNIST 광고 제작 사례에서도 AI 활용을 통해 초기 기획 단계에서 시간과 인력을 절약할 수 있었다고 보고되었다.16 Wistia 사례 역시 AI 덕분에 2주 만에 광고 제작을 완료하는 빠른 처리 속도를 보여주었다.4

일부 통계 자료는 ChatGPT와 같은 AI 도구가 다른 분야에서 보여준 생산성 향상 효과를 뒷받침한다. 예를 들어, 소프트웨어 엔지니어의 주당 프로젝트 완료율이 126% 증가하고, 고객 지원 담당자의 시간당 문의 처리량이 13.8% 증가했으며, 비즈니스 전문가의 시간당 문서 작성량이 59% 증가했다는 연구 결과가 있다.41 또한, 마케팅 분야에서는 AI 도입으로 생산성이 5~15% 향상될 수 있으며 43, 한 마케팅 에이전시는 ChatGPT를 활용하여 콘텐츠 생산량을 4배로 늘렸다고 보고했다.38 이러한 수치들이 영상 제작 분야에 직접 적용되기는 어렵지만, ChatGPT가 가져올 수 있는 잠재적인 효율성 증대 효과를 시사한다.

4.2. 비용 절감

생산성 향상은 자연스럽게 비용 절감으로 이어진다.2 시나리오 작가 고용, 번역가 의뢰, 자료 조사 등에 드는 인건비나 외주 비용을 절감할 수 있다.38 특히 사전 제작 단계의 아이디어 구상, 시나리오 작성, 스토리보드 텍스트 생성 등과 같은 초기 작업 비용을 줄이는 데 효과적이다.2

AI 음성 합성 기술과 결합될 경우, 전문 성우 섭외 비용 대신 저렴한 비용으로 내레이션이나 더빙을 제작할 수도 있다 (ChatGPT는 스크립트 생성 담당). Wistia의 AI 광고 캠페인은 기존 방식 대비 획기적인 비용 절감 효과($10,000 미만 vs $25,000 이상)를 실제로 보여주었다.4 이는 제한된 예산으로 영상을 제작해야 하는 중소기업이나 독립 제작자들에게 특히 매력적인 요소가 될 수 있다.2

일부 기업들은 ChatGPT 활용을 통해 상당한 비용 절감 효과를 보고하고 있다. 한 조사에 따르면, 미국 기업의 약 25%가 ChatGPT를 사용하여 $50,000에서 $70,000 사이의 비용을 절감했으며, 11%는 $100,000 이상을 절약했다고 응답했다.41 이러한 비용 절감은 기업이 더 많은 영상 콘텐츠를 제작하거나, 절약된 예산을 영상 품질 향상에 투자할 수 있는 기회를 제공한다.

4.3. 창의성 증진 및 아이디어 확장

ChatGPT는 창의적인 과정에서 '브레인스토밍 파트너' 역할을 수행하며 새로운 아이디어나 관점을 제시할 수 있다.7 제작자가 미처 생각하지 못했던 영상 콘셉트, 스토리 전개 방식, 표현 기법 등을 제안하여 창의적인 영감을 제공할 수 있다.16 특히 아이디어가 고갈되었거나 새로운 접근 방식이 필요할 때 유용하다.9

다양한 주제와 스타일에 대한 방대한 학습 데이터를 기반으로, 참신한 각도나 예상치 못한 조합의 아이디어를 생성해낼 수 있다. 예를 들어, 특정 제품의 특징을 비유적으로 표현하는 광고 콘셉트를 여러 개 제안받거나, 타겟 시청자의 흥미를 유발할 만한 독특한 스토리텔링 방식을 탐색하는 데 활용될 수 있다. Wistia 사례에서도 AI를 통해 전통적인 예산 제약 하에서는 시도하기 어려웠을 다양한 시나리오와 스타일을 빠르게 시각화하고 실험해 볼 수 있었다고 언급되었다.4 이는 제작 과정에서 더 많은 창의적 가능성을 탐색하고 최종 결과물의 독창성을 높이는 데 기여할 수 있다.

4.4. 개인화 및 접근성 개선

AI 기술은 영상 콘텐츠의 개인화 및 접근성을 향상시키는 데 기여할 잠재력을 가지고 있다. ChatGPT는 특정 시청자 그룹의 특성, 선호도, 행동 데이터 등을 기반으로 맞춤형 시나리오나 마케팅 메시지를 생성하는 데 활용될 수 있다.1 예를 들어, 연령대별로 다른 톤앤매너의 광고 스크립트를 생성하거나, 사용자의 이전 구매 이력을 바탕으로 관련 제품을 추천하는 영상 스크립트를 작성하는 식이다.8 이러한 개인화된 접근은 시청자의 몰입도와 광고 효과를 높일 수 있다.1

또한, ChatGPT의 강력한 번역 및 자막 편집 지원 기능은 영상 콘텐츠의 접근성을 크게 향상시킨다.7 다국어 자막을 손쉽게 생성하고 편집하여 글로벌 시청자들에게 콘텐츠를 효과적으로 전달할 수 있으며, 청각 장애인을 위한 정확하고 읽기 쉬운 캡션을 제공하는 데도 도움이 된다. 이는 콘텐츠의 도달 범위를 넓히고 더 많은 사람들에게 가치를 전달하는 데 중요한 역할을 한다.

표 1: ChatGPT/AI 활용에 따른 비즈니스 운영상의 정량적 이점

 

측정 항목	통계/결과	출처 예시
생산성 향상	소프트웨어 엔지니어: 주당 프로젝트 126% 증가<br>고객 지원: 시간당 문의 처리 13.8% 증가<br>비즈니스 문서 작성: 시간당 59% 증가<br>마케팅 생산성: 5-15% 증가 가능성	41
비용 절감	미국 기업 25%: $50,000 - $70,000 절감<br>미국 기업 11%: $100,000 이상 절감<br>마케팅 에이전시: 프리랜서 비용 감소	38
비즈니스 영향 (인식)	기업 소유주 97%: ChatGPT가 운영에 긍정적 영향 미칠 것으로 예상<br>CEO 58%: 제품/서비스 품질 향상 기대	41
사용자 만족도/채택률	사용자 70%: 긍정적 경험 평가<br>유료 사용자 유지율: 85% (1분기 후)<br>활성 사용자 수: 약 1억 명 (2023년 말 기준)	41
주요 활용 분야 (비즈니스)	코딩 지원 (66%), 콘텐츠 생성/카피라이팅 (58%), 고객 지원 (57%), 문서/회의 요약 (52%)	41

참고: 위 표의 통계는 영상 제작 산업에 국한된 것이 아니라, 다양한 비즈니스 분야에서 ChatGPT 또는 유사 AI 기술 활용 효과를 보여주는 일반적인 예시임.

이러한 긍정적인 효과들은 ChatGPT가 커머셜 영상 제작 산업에서 단순한 유행을 넘어 실질적인 가치를 제공할 수 있는 도구임을 시사한다. 그러나 이러한 이점들을 최대한 활용하기 위해서는 뒤이어 논의될 잠재적인 문제점과 한계점들에 대한 명확한 이해와 대비가 필요하다.

5. 잠재적 문제점 및 한계

ChatGPT는 커머셜 영상 제작에 많은 이점을 제공하지만, 동시에 여러 잠재적인 문제점과 명확한 한계를 가지고 있다. 특히 저작권, 정보의 정확성, 창의성 제약, 편향성, 데이터 보안, 그리고 일자리 문제 등은 신중하게 고려해야 할 중요한 사안이다.

5.1. 저작권 문제

ChatGPT와 같은 생성형 AI의 활용에서 가장 복잡하고 논란이 많은 부분은 저작권 문제이다. 이는 크게 학습 데이터 저작권 침해, 생성된 결과물의 저작권 침해, 그리고 결과물 자체의 저작권 보호 가능성 문제로 나눌 수 있다.

• 학습 데이터 저작권 침해: ChatGPT를 포함한 대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 개발된다. 이 과정에서 인터넷 등에서 수집된 데이터 중 저작권으로 보호되는 저작물이 개발사의 허락 없이 무단으로 사용되었을 가능성이 높다.48 실제로 많은 저작권자들이 자신의 저작물이 무단으로 AI 학습에 사용되었다며 OpenAI를 비롯한 AI 개발사들을 상대로 소송을 제기하고 있다.51 AI 개발사들은 학습 데이터셋의 출처를 명확히 공개하지 않는 경우가 많아 49, 사용자는 자신이 사용하는 AI 모델이 저작권 침해 소지가 있는 데이터를 학습했는지 알기 어렵다.48
• 결과물(Output)의 저작권 침해 (파생 저작물): AI가 생성한 텍스트(예: 시나리오, 광고 문구)가 학습 데이터에 포함된 특정 저작물과 실질적으로 유사(Substantial Similarity)하거나 이를 기반으로 한 파생 저작물(Derivative Work)로 판단될 경우, 해당 결과물을 사용하는 것 자체가 저작권 침해가 될 수 있다.54 특히 상업적 목적으로 AI 생성물을 이용할 경우 이러한 위험은 더욱 커진다. 미국 저작권법상 파생 저작물 작성권은 원저작권자에게 독점적으로 부여되므로 55, AI가 생성한 결과물이 기존 저작물의 표현 방식을 모방하거나 변형한 것으로 인정되면 법적 문제가 발생할 수 있다.
• AI 생성물 자체의 저작권 보호 불확실성: 현재 미국 저작권청의 입장은 상당한 수준의 인간 창작적 기여(Human Authorship)가 없는 한, 순수하게 AI에 의해 생성된 저작물은 저작권 보호를 받을 수 없다는 것이다.50 즉, ChatGPT가 생성한 시나리오나 문구 자체에 대해 사용자가 저작권을 주장하기 어렵다. OpenAI의 이용 약관은 생성된 결과물에 대한 권리를 사용자에게 양도한다고 명시하고 있지만 57, 이는 OpenAI와의 계약 관계일 뿐, 정부로부터 저작권을 인정받는 것과는 별개의 문제이며, 제3자의 저작권을 침해했을 경우 면책을 보장하지 않는다. 영국 등 일부 국가에서는 컴퓨터 생성 저작물에 대한 저작권 보호 규정이 있지만 46, 아직 명확한 판례는 부족한 상황이다.
• 책임 소재의 불분명성: AI 생성물이 저작권을 침해했을 경우, 그 법적 책임이 누구에게 있는지(AI 모델 개발사, AI 도구 제공업체, 프롬프트를 입력한 최종 사용자) 명확하지 않다.54 사용자가 의도적으로 저작권 침해를 유도하는 프롬프트를 사용했다면 사용자에게 책임이 있을 수 있지만, AI 시스템 자체의 작동 방식으로 인해 의도치 않게 침해 결과물이 나올 수도 있다. 이 경우 AI 시스템을 설계하고 학습시킨 개발사의 책임이 문제될 수 있다.56
• 공정 이용(Fair Use) 항변의 불확실성: AI 개발사들은 저작권 침해 주장에 대해 학습 데이터 사용이 '공정 이용'에 해당한다고 항변하는 경우가 많다.52 공정 이용은 비평, 보도, 교육, 연구 등 특정 목적을 위해 저작권자의 허락 없이 저작물을 제한적으로 이용할 수 있도록 허용하는 법리이다. 그러나 AI 학습 데이터 사용이 공정 이용에 해당하는지에 대해서는 법적 다툼이 치열하다. 특히, AI 생성물이 원저작물과 유사한 상업적 목적으로 사용될 경우 공정 이용으로 인정받기 어렵다는 판례(예: Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. v. Goldsmith 60)도 있어, 상업적 영상 제작에 AI 생성물을 활용하는 것은 상당한 법적 위험을 내포한다. Thomson Reuters v. Ross 사건 판결 역시 AI 학습 데이터 사용에 대한 공정 이용 항변에 의문을 제기했다.52
• 저작권 위험 완화 전략: 이러한 복잡한 저작권 문제를 완화하기 위해 기업과 제작자는 다양한 전략을 고려해야 한다. 여기에는 ▲저작권 문제가 없는 '클린 데이터' 또는 라이선스가 확보된 데이터로 학습된 AI 모델 사용 61, ▲AI 생성 결과물에 대한 인간의 상당한 수정 및 편집 가미 63, ▲결과물의 독창성 및 기존 저작물과의 유사성 검토 56, ▲AI 서비스 제공업체와의 계약 시 저작권 침해에 대한 면책 조항(Indemnification Clause) 확인 62, ▲AI 사용에 대한 명확한 내부 정책 수립 및 직원 교육 61, ▲AI 사용 사실 및 출처 투명하게 공개 66 등이 포함될 수 있다.

이처럼 저작권 문제는 ChatGPT를 커머셜 영상 제작에 활용하는 데 있어 가장 큰 법적 장애물 중 하나이다. 법적 불확실성이 해소되기 전까지는 상업적 이용에 각별한 주의가 요구되며, 전문가와의 상담을 통해 위험을 관리하는 것이 중요하다.58

5.2. 정보의 정확성 및 신뢰성 문제

ChatGPT는 때때로 사실과 다르거나 논리적으로 맞지 않는 정보를 매우 그럴듯하게 생성하는 경향이 있다. 이를 '환각(Hallucination)' 현상이라고 부른다.57 또한, ChatGPT의 학습 데이터는 특정 시점(예: GPT-3.5는 2022년 1월, GPT-4는 2023년 4월까지)까지의 정보를 기반으로 하므로, 최신 정보나 사건에 대해서는 알지 못하거나 부정확한 정보를 제공할 수 있다.9

커머셜 영상, 특히 정보 전달이나 교육 목적의 영상에서 부정확한 정보는 브랜드 신뢰도에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 ChatGPT가 생성한 모든 정보(통계, 사실 관계, 제품 정보 등)는 반드시 인간 전문가에 의해 교차 검증 및 사실 확인(Fact-checking) 과정을 거쳐야 한다.13 한 연구에서는 독자들이 인간이 작성한 콘텐츠와 ChatGPT가 생성한 콘텐츠를 구별하기 어렵다고 응답했는데 41, 이는 잘못된 정보가 포함된 AI 생성 콘텐츠가 걸러지지 않고 유통될 위험성을 높인다.

5.3. 창의성 제한 및 결과물의 일반성(Generic Output)

ChatGPT는 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 모방하고 조합하는 방식으로 작동하므로, 진정한 의미의 독창성이나 깊이 있는 감성적 표현에는 한계가 있다. AI가 생성한 시나리오나 문구는 때때로 예측 가능하거나, 여러 소스에서 가져온 요소들을 밋밋하게 조합한 듯한 느낌을 줄 수 있다.2 특히 인간의 복잡한 감정, 미묘한 뉘앙스, 문화적 맥락, 독창적인 상징이나 은유 등을 깊이 있게 이해하고 표현하는 데 어려움을 겪는다.24

과도하게 AI에 의존할 경우, 결과물이 상투적이거나 다른 AI 생성 콘텐츠와 유사해져 브랜드만의 고유한 목소리나 차별점을 잃을 위험이 있다.2 일부 제작자들은 AI 스크립트가 피상적이고 깊이가 부족하다고 평가하며 37, 영화 제작과 같은 고도의 창의성이 요구되는 작업에는 전적으로 신뢰하기 어렵다고 말한다.17 따라서 ChatGPT는 창의적인 아이디어를 얻거나 초안을 작성하는 데 유용한 출발점이 될 수 있지만, 최종 결과물의 독창성과 예술적 완성도를 위해서는 인간의 창의적인 개입과 섬세한 수정 작업이 필수적이다.

5.4. 편향성 및 윤리적 문제

ChatGPT의 학습 데이터에는 사회에 존재하는 다양한 편견(인종, 성별, 문화 등에 대한)이 반영되어 있을 수 있다.42 이로 인해 AI가 생성하는 콘텐츠가 특정 집단에 대한 고정관념을 강화하거나 차별적인 내용을 포함할 위험이 있다.2 커머셜 영상은 광범위한 대중에게 노출되므로, 이러한 편향된 콘텐츠는 심각한 사회적 논란과 브랜드 이미지 손상을 야기할 수 있다.

또한, AI를 사용하여 여론을 조작하거나, 허위 정보를 퍼뜨리거나, 특정 개인을 사칭하는 등 악의적인 목적으로 사용될 가능성도 존재한다.45 AI가 생성한 콘텐츠의 출처나 생성 과정에 대한 투명성이 부족하다는 점도 윤리적 문제로 지적된다.2 따라서 AI를 활용하는 제작자는 결과물의 편향성을 경계하고, 윤리적 가이드라인을 준수하며, 투명성을 확보하기 위한 노력을 기울여야 한다.61

5.5. 데이터 프라이버시 및 보안 문제

공개적으로 접근 가능한 ChatGPT 버전에 민감한 개인 정보나 기업의 기밀 정보를 입력하는 것은 심각한 보안 위험을 초래할 수 있다.57 입력된 데이터가 AI 모델 학습에 사용되거나, 해킹 또는 데이터 유출을 통해 외부에 노출될 가능성이 있기 때문이다.42 실제로 일부 직원들이 민감한 데이터를 ChatGPT에 입력한 사례가 보고되었으며 43, 이로 인해 삼성전자를 비롯한 여러 글로벌 기업들이 사내 ChatGPT 사용을 제한하거나 금지하는 조치를 취하기도 했다.58

커머셜 영상 제작 과정에서는 클라이언트 정보, 미공개 제품 정보, 마케팅 전략 등 민감한 정보가 다루어질 수 있으므로, ChatGPT를 사용할 때는 정보 보안에 각별히 유의해야 한다. 기업용(Enterprise) 라이선스는 강화된 보안 및 데이터 프라이버시 정책을 제공하는 경우가 많으므로 64, 민감 정보를 다룰 때는 이러한 버전을 사용하거나, 입력 데이터를 익명화/정제하는 등의 예방 조치가 필요하다.61 또한, AI 사용에 대한 명확한 내부 정책을 수립하고 직원들에게 보안 교육을 실시하는 것이 중요하다.61

5.6. 일자리 대체 우려

AI가 시나리오 작성, 번역, 자료 조사 등 기존에 인간이 수행하던 업무를 자동화함에 따라 관련 직업군에서 일자리 감소나 변화가 발생할 수 있다는 우려가 제기된다.2 특히 비교적 단순하거나 반복적인 작업은 AI로 대체될 가능성이 높다. 한 영상 프로듀서는 실제로 예산이 적은 프로젝트나 특정 유형의 콘텐츠(교육 자료, HR 영상 등) 제작에서 AI(디지털 아바타 등)가 인간의 역할을 대체하는 경향이 나타나고 있다고 언급했다.2

그러나 동시에 AI 활용 능력이 새로운 경쟁력으로 부상하면서, 프롬프트 엔지니어링, AI 도구 관리, AI 윤리 전문가 등 새로운 직무가 생겨날 수도 있다. 중요한 것은 AI가 인간을 완전히 대체하기보다는, 인간의 역할을 변화시키고 새로운 기술과의 협업 능력을 요구하게 될 것이라는 점이다.20 따라서 업계 종사자들은 AI 기술을 이해하고 활용하는 능력을 키우며 변화에 적응해 나가야 할 필요가 있다.

표 2: 커머셜 영상 제작 시 ChatGPT 활용의 주요 한계 및 위험 요약

 

위험 범주	설명	관련 Snippet 예시
저작권 (Copyright)	학습 데이터 및 생성 결과물의 저작권 침해 가능성, AI 생성물 자체의 저작권 보호 불확실성, 책임 소재 불명확, 공정 이용 항변의 불확실성.	54
정확성 (Accuracy)	사실과 다른 정보 생성(환각), 최신 정보 부족(지식 단절), 인간의 검증 및 사실 확인 필수.	57
창의성 (Creativity)	결과물의 일반성(Generic), 감성적 깊이 및 독창성 부족, 복잡한 상징/뉘앙스 표현 한계.	2
편향성 (Bias)	학습 데이터에 내재된 사회적 편견 반영 및 강화 위험, 차별적/고정관념적 콘텐츠 생성 가능성.	43
프라이버시/보안	민감 정보 입력 시 데이터 유출 또는 학습 데이터 활용 위험, 기업 기밀 보호 필요.	57
일자리 (Jobs)	특정 직무(작가, 번역가 등) 자동화로 인한 일자리 감소 또는 변화 우려.	2

이러한 잠재적 문제점과 한계들은 ChatGPT를 커머셜 영상 제작에 효과적이고 책임감 있게 활용하기 위해 반드시 인지하고 관리해야 할 요소들이다.

6. 비교 분석: ChatGPT 대 기타 AI 기술

커머셜 영상 제작 산업에는 ChatGPT 외에도 다양한 AI 기술들이 활용되고 있으며, 각 기술은 고유한 역할과 특징을 가진다. ChatGPT의 차별점을 이해하기 위해서는 이러한 다른 AI 기술들과의 비교 분석이 필요하다.

6.1. ChatGPT의 역할 및 강점

ChatGPT는 **대규모 언어 모델(LLM)**로서, 텍스트 생성 및 처리에 특화된 강점을 보인다.7 주요 역할은 다음과 같다:

• 텍스트 기반 콘텐츠 생성: 시나리오, 광고 문구, 영상 설명, 내레이션 대본, 이메일 등 다양한 종류의 텍스트 콘텐츠 초안 생성.6
• 아이디어 구상 및 기획 지원: 브레인스토밍, 주제 제안, 콘셉트 개발 등 기획 단계 지원.10
• 텍스트 편집 및 개선: 기존 텍스트(자막, 스크립트 등)의 문법 교정, 스타일 수정, 요약, 재구성.25
• 번역: 다국어 번역, 특히 구어체나 비정형 텍스트 번역에서 강점.27
• 자연스러운 대화형 인터페이스: 사용자와의 상호작용을 통해 요구사항을 구체화하고 결과물을 개선하는 능력.

ChatGPT의 핵심적인 차별점은 **언어 관련 작업에서의 다재다능함(Versatility)**과 접근성이다. 특정 시각/음향 작업에 국한되지 않고, 영상 제작 과정 전반에 걸쳐 발생하는 다양한 텍스트 관련 요구사항에 유연하게 대응할 수 있다.

6.2. 특수 시각 AI (이미지/영상 생성)

• 이미지 생성 AI (예: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E): 텍스트 설명을 입력받아 정지 이미지를 생성한다.24 주로 콘셉트 아트, 무드 보드, 스토리보드 시각화 등에 활용된다.4
• 영상 생성 AI (예: Sora, Runway, Pika Labs, Kling): 텍스트나 이미지를 입력받아 동영상 클립을 생성한다.20 시간적 일관성(Temporal Coherence) 유지, 즉 움직이는 동안 객체나 배경의 형태를 일관되게 유지하는 것이 핵심 기술이다.20
• ChatGPT와의 차이점: 이들은 ChatGPT와 달리 시각적 결과물을 직접 생성한다. ChatGPT는 "달리는 강아지"라는 텍스트 설명을 만들 수 있지만, 이 AI들은 실제로 달리는 강아지의 이미지나 영상을 만들어낸다. 영상 생성 AI는 특히 시간의 흐름에 따른 변화와 움직임을 모델링한다는 점에서 근본적인 차이가 있다.20 Wistia 사례처럼 4, 종종 ChatGPT와 같은 LLM으로 생성된 아이디어나 프롬프트를 기반으로 시각 결과물을 만드는 협업 관계를 형성한다.

6.3. 특수 음향 AI

• AI 음성 합성/복제 (예: Elevenlabs, Descript): 텍스트를 입력받아 매우 자연스러운 인공 음성을 생성하거나, 특정 인물의 목소리를 복제(Voice Cloning)한다.2 내레이션, 더빙, 가상 비서 등에 활용된다.
• AI 오디오 향상 (예: Adobe Podcast AI, Descript Studio Sound): 녹음된 음성의 노이즈 제거, 음질 개선, 음량 평준화 등을 자동 수행한다.28
• AI 음악 생성: 특정 분위기나 장르의 배경 음악을 생성하기도 한다.1
• ChatGPT와의 차이점: 이들은 음향 데이터를 생성하거나 처리하는 데 특화되어 있다. ChatGPT는 음향을 직접 다루지 못하지만, AI 음성 합성을 위한 스크립트를 제공하는 방식으로 협력할 수 있다.32

6.4. AI 기반 편집 도구

• 자동 편집 기능 (예: Adobe Premiere Pro Sensei, DaVinci Resolve AI, Timebolt): 영상 클립 내에서 불필요한 침묵 구간이나 반복적인 소리("음", "어" 등)를 자동으로 감지하고 제거하며 9, 장면 전환 지점을 자동으로 인식(Scene Detection)하거나 3, 영상 비율을 다른 플랫폼에 맞게 자동으로 조정(Auto Reframe)하는 등의 기능을 수행한다.3 색 보정, 모션 트래킹 등도 자동화한다.3
• 텍스트 기반 편집 (예: Descript): 영상의 음성을 자동으로 텍스트로 변환하고, 사용자가 이 텍스트 스크립트를 편집하면 해당 영상/오디오 부분이 자동으로 편집되는 방식을 제공한다.70
• ChatGPT와의 차이점: 이 도구들은 실제 영상 및 오디오 파일을 직접 조작하여 편집 결과물을 만들어낸다. ChatGPT는 텍스트 수준에서의 편집 방향 제안이나 요약은 가능하지만, 비디오 타임라인을 직접 다루지는 못한다.

6.5. AI 영상 분석 도구

보안 감시, 교통 흐름 분석, 소매점 고객 행동 분석 등 영상 데이터를 분석하여 특정 패턴이나 이상 징후를 감지하는 데 사용된다.71 이는 커머셜 영상의 창의적인 제작 과정과는 거리가 있지만, 마케팅 전략 수립을 위한 시청자 데이터 분석 등 간접적으로 연관될 수 있다. ChatGPT는 이러한 분석 도구가 아니다.

6.6. ChatGPT의 차별성 요약

ChatGPT는 영상 제작 AI 생태계 내에서 언어 처리 허브와 같은 역할을 수행한다. 아이디어 구상부터 시나리오 작성, 번역, 자막 편집, 마케팅 문구 생성에 이르기까지, 제작 과정 전반에 걸쳐 발생하는 다양한 텍스트 기반 작업을 지원하는 범용성이 가장 큰 특징이다. 다른 AI 도구들이 특정 시각, 음향, 편집 작업에 특화되어 있다면, ChatGPT는 이러한 특화된 도구들이 작동하기 위한 입력값(스크립트, 프롬프트)을 생성하거나, 생성된 결과물의 텍스트 요소를 다듬는 역할을 주로 담당한다. 즉, 직접적인 영상 '제작' 도구라기보다는, 제작 과정을 원활하게 하고 효율성을 높이는 다재다능한 텍스트 어시스턴트로서의 차별점을 가진다.

표 3: 영상 제작 워크플로우 내 AI 도구 비교

제작 단계	주요 작업	관련 AI 도구 예시	주요 기능/결과물 유형	ChatGPT의 역할
사전 제작	아이디어 구상, 콘셉트 개발	ChatGPT, Jasper, Claude	텍스트 (아이디어, 콘셉트)	주요 역할: 아이디어 생성, 콘셉트 제안, 브레인스토밍 지원
	시나리오 작성	ChatGPT, Jasper, Claude, Deepseek	텍스트 (스크립트, 대본)	주요 역할: 아웃라인 생성, 초안 작성, 캐릭터 설정, 대화 구성
	스토리보드 (시각화)	Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E, Adobe Firefly, Storyboarder.ai	이미지	간접 지원: 텍스트 설명 생성 (이미지 생성 AI의 입력값으로 활용)
	스토리보드 (텍스트)	ChatGPT, Plotagon	텍스트 (장면 설명, 표)	지원 역할: 장면 묘사, 카메라 앵글 제안, 표 형식 텍스트 생성
제작	촬영 자동화	AI 기반 드론, 로봇 카메라	영상 (촬영 원본)	역할 없음 (간접 영향: 기획안 제공)
후반 작업	편집 자동화 (컷, 장면 전환, 색보정 등)	Adobe Premiere Pro (Sensei), DaVinci Resolve, Final Cut Pro, Timebolt, Blackbird	영상 (편집된 영상)	역할 없음 (간접 영향: 편집 방향 제안)
	텍스트 기반 편집	Descript	영상 (편집된 영상)	간접 지원: 편집의 기반이 되는 스크립트/자막 텍스트 제공 가능
	음성 합성/복제/향상	Elevenlabs, Descript, Adobe Podcast AI	오디오	간접 지원: 내레이션/더빙 스크립트 생성
	자막 생성 (Transcription)	(다양한 자동 자막 생성 서비스)	텍스트 (자막 파일)	역할 없음 (단, 생성된 자막 편집 가능)
	자막 편집/교정	ChatGPT	텍스트 (수정된 자막)	주요 역할: 문법/스타일 교정, 형식 변환, 가독성 개선
	번역 (자막, 스크립트)	ChatGPT, DeepL, Google Translate	텍스트 (번역된 텍스트)	주요 역할: 다국어 번역, 특히 자연스러운 구어체 번역에 강점
	영상 생성 (Text-to-Video)	Sora, Runway, Pika Labs, Kling, Google Veo2	영상	간접 지원: 영상 생성을 위한 텍스트 프롬프트 생성 및 개선
기타	마케팅/SEO 지원	ChatGPT	텍스트 (설명, 키워드)	주요 역할: 영상 설명, 메타데이터, 키워드 생성, 관련 마케팅 문구 작성
	클라이언트 커뮤니케이션	ChatGPT	텍스트 (이메일, 제안서)	지원 역할: 이메일 초안, 제안서 내용 구성 지원

이 표는 각 AI 기술이 영상 제작 워크플로우에서 어떤 역할을 수행하는지 명확히 보여주며, ChatGPT가 다른 특화된 AI 도구들과 어떻게 상호작용하고 차별화되는지 이해하는 데 도움을 준다.

7. 미래 전망: ChatGPT와 커머셜 영상 제작의 진화

ChatGPT를 포함한 AI 기술은 커머셜 영상 제작 산업의 미래를 지속적으로 변화시킬 것으로 예상된다. 기술의 발전과 함께 제작 방식, 요구되는 역량, 산업 구조 전반에 걸쳐 상당한 변화가 예측된다.

7.1. 심화되는 통합과 정교화

AI 기술은 영상 제작 워크플로우의 각 단계에 더욱 깊숙이 통합될 것이다.1 현재는 각기 다른 AI 도구를 단계별로 사용하는 경우가 많지만, 미래에는 이러한 도구들이 더욱 긴밀하게 연동되어 마치 하나의 시스템처럼 작동할 가능성이 높다. 예를 들어, Adobe가 Premiere Pro 내에 다양한 생성형 AI 도구(Pika, Runway, Sora 등)를 통합하려는 계획 24처럼, 편집 소프트웨어 내에서 직접 스크립트 생성, B롤 영상 생성, 음성 합성 등이 가능해질 수 있다. LLM 역시 GPT-4와 같이 더 큰 컨텍스트 창(더 긴 텍스트 처리 가능)과 멀티모달(텍스트 외 이미지 등 다른 유형의 데이터 이해) 기능을 갖추면서 47, 더욱 복잡하고 긴 형식의 시나리오를 생성하거나, 심지어 시각적 레퍼런스를 이해하고 이를 반영한 스크립트를 작성하는 방향으로 발전할 수 있다. AI 도구 자체도 더욱 사용자 친화적으로 발전하여 전문가가 아니더라도 쉽게 활용할 수 있게 될 것이다.72

7.2. 자동화 범위의 확장

기술이 정교해짐에 따라 자동화할 수 있는 작업의 범위도 확장될 것이다.1 현재는 주로 텍스트 생성, 자막 편집 등 비교적 단순하거나 반복적인 작업 위주로 자동화가 이루어지고 있지만, 미래에는 AI가 콘셉트 개발부터 최종 편집까지 더 많은 부분을 자동 또는 반자동으로 처리하게 될 수 있다.72 예를 들어, 특정 브랜드 가이드라인과 마케팅 목표를 입력하면 AI가 자동으로 여러 버전의 광고 시나리오와 시각 콘셉트를 제안하고, 이를 기반으로 영상을 생성한 뒤 최적화된 편집본까지 제시하는 워크플로우를 상상해볼 수 있다.

7.3. 텍스트-투-비디오 기술의 부상

OpenAI의 Sora와 같은 고품질 텍스트-투-비디오(Text-to-Video) 모델의 등장은 영상 제작 방식에 혁명적인 변화를 가져올 잠재력을 지닌다.20 이러한 기술은 ▲콘셉트 시각화(Pre-visualization) ▲맞춤형 B롤(B-roll) 영상 생성 ▲짧은 형식의 소셜 미디어 콘텐츠 제작 ▲제품 데모 영상 제작 등에 광범위하게 활용될 수 있다.20 ChatGPT와 같은 LLM은 이러한 텍스트-투-비디오 모델을 위한 상세하고 효과적인 프롬프트를 생성하고 개선하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 즉, 언어 모델과 영상 생성 모델 간의 시너지를 통해 아이디어를 시각적 결과물로 구현하는 과정이 더욱 빠르고 효율적으로 변화할 것이다.

7.4. 초개인화(Hyper-Personalization) 콘텐츠의 확산

AI는 대규모 데이터를 분석하여 시청자 개개인의 선호도, 행동 패턴, 인구통계학적 특성 등을 파악하고, 이를 기반으로 맞춤형 영상 콘텐츠를 생성하는 것을 가능하게 할 것이다.1 예를 들어, 동일한 제품 광고라도 시청자의 연령, 관심사, 이전 시청 기록 등에 따라 다른 메시지, 다른 분위기, 심지어 다른 등장인물이나 배경으로 구성된 영상을 자동으로 생성하여 제공할 수 있다. 이러한 초개인화된 접근 방식은 시청자의 참여도를 높이고 마케팅 효과를 극대화하는 데 기여할 것으로 기대된다.

7.5. 요구 역량의 변화 및 인간 역할의 재정의

AI의 역할이 커짐에 따라 영상 제작 전문가에게 요구되는 역량에도 변화가 생길 것이다. 전통적인 촬영 기술이나 수작업 편집 기술의 중요성은 다소 감소할 수 있는 반면, ▲AI 도구를 효과적으로 활용하는 능력(예: 프롬프트 엔지니어링, AI 모델 선택 및 관리) ▲생성된 결과물을 비판적으로 평가하고 창의적으로 개선하는 능력 ▲데이터를 기반으로 전략적 의사결정을 내리는 능력 ▲AI 활용에 따른 윤리적, 법적 문제를 이해하고 관리하는 능력 등이 더욱 중요해질 것이다.2

궁극적으로 AI는 인간을 완전히 대체하기보다는 인간의 창의성과 생산성을 증폭시키는 도구로서 자리매김할 가능성이 높다.1 독창적인 아이디어 발상, 깊이 있는 스토리텔링, 감성적인 연출, 최종적인 품질 관리 등은 여전히 인간 전문가의 핵심적인 역할로 남을 것이다.2 따라서 미래의 영상 제작 전문가는 AI와 효과적으로 협업하며 인간 고유의 강점을 발휘하는 방향으로 진화해야 할 것이다.

7.6. 시장 성장 및 산업 변화

AI 영상 생성기 시장은 가파른 성장세를 보일 것으로 예측된다. 한 보고서에 따르면, 글로벌 AI 영상 생성기 시장 규모는 2023년 5억 2,100만 달러에서 2030년 17억 6,000만 달러까지 성장하며 연평균 19%의 성장률을 기록할 것으로 전망된다.73 생성형 AI 기반 영상 제작 시장 전반이 강력한 성장세를 경험하고 있으며 74, 이는 AI 기술이 영상 산업의 핵심 동력으로 부상하고 있음을 시사한다. 이러한 성장은 영상 제작의 민주화를 촉진하여 더 많은 기업과 개인이 영상 콘텐츠를 제작하고 활용하게 만들 것이다.20

7.7. 법적·윤리적 프레임워크의 진화

AI 기술의 발전 속도에 비해 관련 법규나 윤리적 기준은 아직 미비한 상태이다. 현재 진행 중인 저작권 관련 소송 결과 51와 사회적 논의는 향후 AI 학습 데이터 사용, 생성물 저작권, 책임 소재 등에 대한 법적, 제도적 프레임워크를 형성하는 데 중요한 영향을 미칠 것이다.59 기업과 제작자는 AI 사용의 투명성을 확보하고 66, 잠재적 위험(편향성, 허위 정보 등)을 최소화하며, 책임감 있는 AI 활용 방안을 모색해야 할 필요성이 더욱 커질 것이다.61

결론적으로, ChatGPT를 포함한 AI 기술은 커머셜 영상 제작 산업에 혁신적인 변화를 가져올 것이 분명하다. 미래에는 AI가 제작 워크플로우의 효율성을 극대화하고 새로운 창의적 가능성을 열어줄 것으로 기대되지만, 동시에 기술적 한계, 법적/윤리적 문제, 요구 역량 변화 등 해결해야 할 과제들도 안고 있다. 성공적인 미래를 위해서는 기술 발전에 대한 지속적인 학습과 더불어, AI를 인간의 창의성과 판단력을 보완하는 현명한 도구로 활용하려는 전략적 접근이 요구된다.

8. 결론

본 보고서는 커머셜 영상 제작 산업에서 ChatGPT의 현재 활용 현황, 이점, 한계점, 그리고 미래 전망에 대해 다각적으로 분석했다. 분석 결과, ChatGPT는 영상 제작 과정, 특히 텍스트 기반의 사전 제작(아이디어 구상, 시나리오 작성) 및 후반 작업(자막 편집, 번역, 내레이션 스크립트 생성) 단계에서 생산성 향상과 비용 절감에 기여하는 유용한 도구임이 확인되었다. 방대한 언어 데이터를 기반으로 신속하게 텍스트 콘텐츠를 생성하고, 번역하며, 편집하는 능력은 제작 워크플로우의 효율성을 높이는 데 실질적인 도움을 준다.

그러나 ChatGPT의 활용에는 명확한 한계와 위험이 따른다. 가장 심각한 문제 중 하나는 저작권 침해 가능성이다. AI 모델 학습 과정에서의 저작물 무단 사용 논란과 생성된 결과물의 유사성 문제는 상업적 활용에 큰 법적 불확실성을 야기한다. 또한, 정보의 부정확성(환각 현상), 최신 정보 부족, 결과물의 일반성 및 창의성 부족, 학습 데이터에 내재된 편향성, 민감 정보 입력 시의 보안 문제 등도 신중하게 고려하고 관리해야 할 위험 요소이다.

ChatGPT는 영상 제작에 활용되는 다양한 AI 기술 중 하나일 뿐이며, 시각적 결과물을 직접 생성하는 이미지/영상 생성 AI나 실제 편집 작업을 수행하는 AI 기반 편집 도구와는 다른 역할을 수행한다. ChatGPT는 주로 이러한 특화된 AI 도구들과 연계되어, 텍스트 입력값을 제공하거나 텍스트 결과물을 개선하는 '언어 처리 허브' 또는 '텍스트 어시스턴트'로서의 강점을 가진다.

미래에는 ChatGPT를 포함한 다양한 AI 기술이 더욱 발전하고 긴밀하게 통합되어, 영상 제작의 자동화 수준을 높이고 초개인화된 콘텐츠 제작을 가능하게 할 것으로 전망된다. 이는 제작 방식의 혁신을 가져올 뿐만 아니라, 요구되는 기술과 인간 전문가의 역할에도 변화를 가져올 것이다.

궁극적으로 ChatGPT는 커머셜 영상 제작에서 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 창의성과 생산성을 보강하고 증폭시키는 강력한 도구이다.1 AI가 생성한 초안이나 아이디어는 유용한 출발점이 될 수 있지만, 최종 결과물의 품질, 독창성, 브랜드 정체성 부합 여부, 그리고 윤리적 책임은 여전히 인간 전문가의 비판적 사고, 창의적 판단, 그리고 세심한 감독에 달려있다.2

따라서 커머셜 영상 업계 전문가들은 AI 기술의 발전을 지속적으로 주시하고 관련 기술 활용 능력을 습득하는 동시에, AI의 한계를 명확히 인지하고 책임감 있는 활용 방안을 모색해야 한다. AI를 맹목적으로 수용하거나 배척하기보다는, 인간의 강점을 극대화하고 약점을 보완하는 방향으로 AI를 전략적으로 활용하는 지혜가 요구되는 시점이다. 이를 통해 AI가 가져올 혁신의 기회를 포착하고 미래 영상 산업을 주도해 나갈 수 있을 것이다.