매체 속에서 인간은 창의적 사고나 판단에서 유리하고, 인공지능은 계산 능력이나 기계적 업무에서 강점을 지니고 있어, 둘의 관계는 상호 보완하는 협력 관계로 제시된다. 현재에 이르러 인공지능은 공상 속의 존재가 아니라 실제 환경에서도 영향을 미치고 있다. 인공지능은 복잡한 계산이나 균일한 결과를 가져오는 생산직과 같은 기계를 중심으로 하는 분야에서 주로 활용되다가, 머신 러닝이 등장하면서 단기간에 발전을 이루었다.
-01_“AI 발달의 영향을 받는 광고와 영상” 중에서
배우 섭외나 촬영 구도 등 영상 제작에 필요한 최적의 옵션을 제안해 주는 인공지능 왓슨(Watson)은 IBM이 개발한 AI 조수로, 배우들의 얼굴들과 각 장면마다 나오는 배경의 영상 분석을 통해 최적의 배우들을 나열하여 감독의 배우 캐스팅에 도움을 주며, 영상의 스토리를 이해하여 촬영의 구도를 도와준다. 2016년에 이미 20세기폭스사의 SF 스릴러 영화 〈모건(Morgan)〉의 예고편을 AI 영상 편집으로 제작하기도 했다. 광고와 영상 콘텐츠의 촬영 준비는 많은 부분이 인간의 영역으로만 존재했으나, 향후 AI의 보조로 인해 더욱 효율적인 촬영 준비 시스템이 갖춰질 것으로 예측해 볼 수 있다.
-04_“AI와 프리 프로덕션” 중에서
드론의 등장은 영상 연출과 제작 분야에 혁신적인 변화를 몰고 왔다. 무엇보다 드론을 이용하여 지상에서 접근하기 어려운 고도와 각도에서 촬영할 수 있다. 예를 들어, 고층 건물의 외관이나 넓은 자연 경관을 하늘에서 촬영할 수 있으며, 고속으로 이동하면서 짐벌(gimbal) 시스템을 통하여 안정적으로 패닝(panning), 틸팅(tilting), 트래킹(tracking) 등의 복잡한 카메라 움직임을 부드럽게 구현할 수 있다. 이렇게 촬영된 결과물은 안정적인 영상을 제공하여 포스트 프로덕션 과정의 작업 시간을 줄여 준다.
-06_“AI와 프로덕션: 촬영 베이스 영상” 중에서
VAE(variational autoencoder) 또한 딥 러닝 모델의 일반적인 원리를 따르는데, 이는 이미지를 압축하고 새로운 데이터를 생성하는 데에 사용되는 인공지능 기술이다. VAE의 기술을 쉽게 비유하자면 내가 그림을 그리고 그 그림을 지인에게 이메일로 보낸다고 할 때 그림 파일이 너무 커서 압축을 해야 하고 그 압축을 다시 풀어 원래 그림과 비슷한 그림으로 변환하는 과정을 통해 정확성을 높이는 것이다.
-09_“생성형 AI 플랫폼의 이미지 생성 원리” 중에서