위키원
소라 (인공지능)
소라(Sora)는 2024년 2월 15일 오픈AI(Open AI)가 공개한 생성형 인공지능 서비스로, 간단한 명령어만 입력하면 고화질의 동영상을 제작하는 시스템이다.
 .jpg) |
목차
개요[편집]
소라는 챗GPT의 개발사인 미국의 오픈AI가 공개한 동영상 제작 인공지능 서비스이다. '소라'는 일본어로 '하늘(空)'을 뜻하는 말로, 하늘과 같은 인간의 무한한 잠재력을 의미한다. 앞서 페이스북 모회사 메타와 구글, 스타트업 런어웨이 AI 등도 '텍스트 투 비디오(Text to Video)' 모델을 개발한 바 있다. 소라는 프롬프트(명령어)를 입력하면 최대 1분 길이의 영상을 제작해 주는데, 텍스트만으로 동영상을 생성할 수 있고 기존의 이미지를 동영상으로 생성할 수도 있는 것은 물론 기존 동영상을 확장하거나 누락된 프레임을 채울 수도 있다. 오픈AI는 소라를 공개하면서 소라를 이용해 만들어낸 영상도 함께 공개했는데, 여기에는 검은 가죽 재킷과 빨간색 원피스를 입은 여성이 간판이 가득한 도쿄 거리를 걷는 모습, 눈밭을 달리는 매머드 등 다양한 영상이 게시됐다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 엑스(X·옛 트위터)를 통해 소라는 처음에는 제한된 수의 창작자만 사용할 수 있도록 허용된다고 밝혔는데, 오픈AI는 소라를 회사의 제품에 통합하기 전 전문가팀에 맡겨 안전성 여부를 평가할 계획으로 알려졌다. 한편, AI 소라 공개 이후 외신과 업계 전문가들은 '영상 제작의 혁명'이라는 찬사와 '딥페이크(가짜 동영상)'로 인한 피해가 확산될 수 있다는 우려를 동시에 내놓았다.[1]
기술[편집]
트랜스포머 모델과 일반세계모델[편집]
소라가 사실적인 동영상을 생성할 수 있는 핵심 기술은 트랜스포머 모델(Transformer Model)과 일반세계모델(General World Model, GWM)이다. 트랜스포머 모델은 텍스트 속 단어들 간의 관계를 파악해 문맥과 의미를 이해하는 기술로, 소라가 텍스트 입력을 통해 동영상의 주제, 등장인물, 시간, 장소, 분위기 등을 분석하는 데 중요한 역할을 한다. 일반세계모델은 물리적 세계의 법칙을 AI가 이해하도록 돕는 모델로, 2018년 구글브레인의 데이비드 하가 논문을 통해 소개한 개념이다. 이 모델 덕분에 소라는 컵이 떨어지면 깨지거나, 바람이 불면 머리카락이 흩날리는 등 현실 세계에서 일어나는 물리적 현상을 자연스럽게 표현할 수 있다. 기존의 동영상 생성 AI는 이러한 물리적 원리를 잘 이해하지 못해 자연스러운 영상 생성이 어려웠지만, 소라는 이 모델을 통해 훨씬 더 사실적이고 현실감 있는 영상을 만들 수 있게 되었다.[2]
예측성과 추론 능력의 중요성[편집]
AI의 미래는 예측성(Prediction)에 달려 있다는 의견이 AI 연구자들 사이에서 점점 더 힘을 얻고 있다. 엔비디아의 산자 피들러 부사장은 AI의 발전이 단순히 데이터 양을 늘리는 것으로는 충분하지 않으며, 예측성과 추론 능력을 높이는 것이 중요하다고 강조했다. 메타의 최고수석과학자 얀 르쿤 또한 예측성을 높이기 위해 데이터 이상의 것이 필요하며, 이를 통해 AI 모델이 다양한 환경에 적용될 수 있도록 해야 한다고 주장했다. 이러한 예측성과 추론 능력을 향상시키는 방법 중 하나로 조각 모음 방식이 제안되었으며, 소라 역시 이러한 기술들을 접목하여 동영상을 생성하고 있다.[2]
생성 과정[편집]
소라가 동영상을 생성하는 과정은 텍스트 분석에서 시작된다. 소라는 입력된 텍스트를 꼼꼼히 분석하여 핵심 키워드들을 추출한다. 이 키워드들을 바탕으로, 소라는 방대한 동영상 데이터베이스에서 적합한 동영상 조각(패치)을 찾아내고, 이를 퍼즐처럼 맞춰 하나의 완성된 동영상을 만들어낸다. 처음 생성된 동영상은 다소 흐릿할 수 있지만, 소라는 여러 단계를 거치며 노이즈를 제거하고 더 선명한 영상을 만들어낸다.
소라의 동영상 생성 과정에서 중요한 또 하나의 요소는 확산 모델(Diffusion Model)이다. 소라는 텍스트 토큰 대신 시각적 패치라는 개념을 사용하여 데이터를 학습한다. 이 과정에서 동영상을 압축하고, 시간과 공간 세그먼트로 세분화한 후 이를 바탕으로 패치를 만들어 사용한다. 확산 모델은 생성된 동영상에 추가적인 문장 지침을 주어 더욱 선명하고 사실적인 이미지를 생성하는 데 기여한다.[2]
기능적 특징[편집]
- 시각 데이터 패치 튜닝
소라의 핵심 기능 중 하나는 시각 데이터를 패치(patch)로 변환하는 기술이다. 전통적인 거대 언어 모델이 텍스트 데이터를 토큰(token) 방식으로 처리하듯이, 소라는 이미지나 영상을 작은 패치 단위로 나누어 처리한다. 이러한 접근은 영상 데이터를 보다 유연하고 효율적으로 표현할 수 있게 하며, 특히 다양한 크기와 해상도의 영상을 다룰 때 유용하다. 이 방식은 소라가 복잡한 시각 정보를 이해하고, 이를 기반으로 동영상 생성 작업을 수행하는 데 필수적인 역할을 한다.
- 영상 압축 네트워크
영상 압축 네트워크는 소라의 또 다른 중요한 기능 중 하나이다. 이 네트워크는 시각 데이터를 저차원 데이터로 압축하여, 시간적 및 공간적으로 더 적은 자원을 사용하면서 고품질 영상을 생성할 수 있도록 돕는다. 소라는 이 압축된 데이터를 이용해 빠르게 훈련을 수행하며, 이 과정에서 고해상도 영상을 효과적으로 생성할 수 있다. 이러한 압축 기술은 소라가 방대한 양의 시각 데이터를 신속하게 처리하고, 고품질 영상을 제공할 수 있게 하는 중요한 기반이 된다.
- 시공간 잠재적 패치
소라는 압축된 시각 데이터를 처리할 때, 시공간 패치를 활용하여 영상을 제어한다. 이러한 패치는 해상도, 영상 시간, 가로와 세로 비율 등을 포함한 다양한 매개변수를 조정할 수 있게 한다. 예를 들어, 소라는 영상의 해상도를 1920x1080에서 1080x1920 사이에서 조정할 수 있으며, 다양한 화면 비율의 동영상을 생성할 수 있다. 이를 통해 소라는 사용자에게 최적화된 비디오 출력을 제공하며, 여러 디바이스에서 최적의 품질을 유지할 수 있게 한다.
- 영상 생성 스케일 변환
소라는 영상 생성 과정에서 저화질의 노이즈가 포함된 패치를 고품질의 원본 패치로 복구하는 훈련을 통해, 영상 품질을 극적으로 향상시킨다. 이러한 스케일 변환 기능은 소라가 생성한 동영상이 초기에는 다소 흐릿하거나 노이즈가 섞일 수 있지만, 점진적으로 고해상도, 고품질의 영상을 생성할 수 있도록 한다. 이 과정은 소라의 영상 생성 기술의 핵심 요소 중 하나로, 사용자에게 더 나은 시청 경험을 제공할 수 있게 한다.
- 변속 시간, 해상도, 가로세로 비율 조정
소라는 영상 생성 시 시간, 해상도, 가로세로 비율에 대해 자유롭게 조정할 수 있는 기능을 제공한다. 이 기능은 다양한 디바이스와 스크린에 적합한 비디오 콘텐츠를 생성하는 데 필수적이다. 소라는 사용자의 프롬프트에 따라 1920×1080(와이드스크린) 해상도의 동영상부터 1080×1920(세로형 휴대폰 포맷) 해상도까지 다양한 비디오를 생성할 수 있으며, 이러한 스케일 변환 과정에서 영상의 품질을 유지하면서도 다양한 형식의 영상을 제작할 수 있다.
- 언어 이해 능력
소라는 프롬프트로 제공된 텍스트를 이해하고 이를 바탕으로 영상을 생성하는 능력이 매우 뛰어나다. 소라는 이미지나 영상에 대한 캡션 훈련을 통해 텍스트와 시각적 정보 간의 상호 연관 관계를 학습한다. 이로 인해 소라는 사용자로부터 제공된 프롬프트를 정확하게 이해하고, 프롬프트의 내용을 반영한 고품질 영상을 생성할 수 있다. 이러한 언어 이해 능력은 소라가 복잡한 시각적 콘텐츠를 생성하는 데 중요한 역할을 한다.
- 이미지와 영상으로 프롬프팅
소라는 프롬프트로 제공된 이미지나 영상을 기반으로 새로운 영상을 생성할 수 있는 기능도 갖추고 있다. 예를 들어, 소라는 사용자가 제공한 이미지를 영상으로 변환하거나, 기존 영상을 앞뒤로 확장하여 새로운 영상을 만들어낼 수 있다. 또한, 영상의 스타일이나 배경을 제로 샷(Zero-shot) 방식으로 변환하여, 사용자가 원하는 스타일의 영상 편집을 가능하게 한다. 서로 다른 영상을 결합하여 새로운 스타일의 영상을 생성할 수도 있다.
- 이미지 생성 능력
소라는 고해상도의 이미지를 생성하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있다. 소라는 최대 2048×2048 사이즈의 고해상도 이미지를 생성할 수 있으며, 이를 바탕으로 사용자가 원하는 다양한 형태의 시각적 콘텐츠를 제공한다. 이 기능은 소라가 단순히 동영상을 생성하는 데 그치지 않고, 정지 이미지 생성에서도 강력한 성능을 발휘한다는 점을 보여준다.
- 새로운 시뮬레이션 능력
소라는 실사와 같은 시뮬레이션을 구현할 수 있는 능력을 가지고 있다. 예를 들어, 움직이는 피사체가 시간의 흐름에 따라 시각적으로 변화하는 일관성을 유지하며, 다양한 환경 변화에도 객체의 영속성을 유지할 수 있다. 또한, 소라는 실세계와의 상호작용을 이해하고, 이를 바탕으로 디지털 세상을 재현할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이러한 시뮬레이션 능력은 소라가 단순한 영상 생성기를 넘어, 보다 복잡하고 현실감 있는 시각적 콘텐츠를 제공할 수 있음을 의미한다.[3]
영향[편집]
긍정적 영향[편집]
- 창의성의 확장과 접근성 향상
소라는 영상 제작의 문턱을 낮추어 누구나 쉽게 고품질의 영상을 생성할 수 있도록 돕는다. 기술적 지식이나 경험이 부족한 개인도 단순한 텍스트 입력만으로 자신이 원하는 영상을 제작할 수 있다. 이는 창작의 민주화를 이끌어내며, 새로운 비즈니스 모델의 가능성을 열어준다. 예를 들어, 개인은 자신의 취향과 선호에 맞춘 영상 시리즈를 제작할 수 있으며, 이는 개인화된 콘텐츠 소비의 새로운 형태를 만들어낼 수 있다. 이러한 접근성은 창의적 프로젝트와 개별 창작물의 품질을 높이는 데 중요한 역할을 한다.
- 비즈니스와 마케팅 혁신
소라는 특히 소셜 미디어 마케팅 분야에서 큰 혁신을 가져올 수 있다. 짧은 시간과 저렴한 비용으로 맞춤형 비디오를 생성할 수 있어, 중소기업이나 스타트업이 광고와 제품 홍보에서 경쟁력을 갖출 수 있다. 예를 들어, 전자 상거래 기업은 소라를 활용해 가상 피팅이나 제품의 시각화를 통해 고객 경험을 개선하고, 구매 전환율을 높일 수 있다. 또한, 텍스트 프롬프트를 통해 기존의 광고 및 마케팅 방법을 개선할 수 있으며, 창의적이고 차별화된 콘텐츠를 제작할 수 있다.
- 교육과 훈련 분야의 활용
소라는 교육과 훈련 분야에서도 큰 잠재력을 가지고 있다. 몰입형 학습을 통해 복잡한 개념이나 절차를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다. 기업은 소라를 사용하여 직원 교육이나 고객 훈련에 필요한 영상을 제작할 수 있으며, 이를 통해 학습 효과를 극대화할 수 있다. 예를 들어, 재난 대응 훈련에서는 가상의 재난 상황을 시뮬레이션하여 실제와 같은 환경에서 대피 절차와 행동 요령을 교육할 수 있다. 이는 교육 훈련의 효과를 높이고, 실제 상황에서의 대처 능력을 향상시킬 수 있다.
- 공공행정의 다양한 분야에서의 활용
소라는 공공행정에서도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 정부는 소라를 사용해 복잡한 정책이나 기술을 시각적으로 설명하여 국민의 이해를 돕고, 정책 수용성을 높일 수 있다. 교통 정책이나 환경 정책의 시행 효과를 실제 도심 상황에서의 변화된 모습을 통해 시각적으로 제공함으로써, 국민의 정책 체감을 높일 수 있다. 또한, 디지털 트윈 기반의 재난 관리 영상 제작을 통해, 공공기관의 의사결정 효율성을 향상시킬 수 있다.
부정적 영향[편집]
- 물리적 일관성 부족과 기술적 한계
소라는 물리적 일관성과 인과관계를 자연스럽게 표현하는 데 한계가 있다. 예를 들어, 과자를 먹은 후 이빨 자국이 남는 것과 같은 인과관계를 이해하고 표현하는 데 있어 부자연스러운 결과가 나올 수 있다. 또한, 때때로 좌우를 구분하지 못해 물체의 위치나 방향이 잘못 표현되는 경우도 있다. 이러한 기술적 제약은 사용자 경험을 방해하고, 결과물의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다.
- 허위정보 확산과 신뢰 저하
소라는 현실에 존재하지 않는 상황이나 인물을 실제처럼 구현할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이로 인해 정부가 제공하는 영상이 실제 촬영된 것인지, AI가 생성한 것인지 구분하기 어려워질 수 있다. 이로 인해 정보의 진위 여부를 판단하기 어려워지고, 허위정보가 확산될 위험이 있다. 정치적 목적을 가진 가짜 영상이 유포될 경우, 공공기관에 대한 신뢰가 저하되고, 사회적 혼란이 발생할 가능성이 크다.
- 편견과 고정관념 확대
소라 역시 AI 모델의 한계로 인해 훈련된 데이터에 편향될 수 있다. 생성된 영상물에 문화적 편견이나 고정관념이 반영될 위험이 있다. 예를 들어, 학습 데이터에 특정 인종이나 성별에 대한 차별적 내용이 포함되어 있다면, 소라가 생성하는 영상에도 이러한 편향이 나타날 수 있다. 이는 편견과 고정관념을 확대 재생산할 우려가 있으며, 사회적 불평등을 심화시킬 가능성이 있다.
- 저작권 및 개인정보 침해 위험
소라가 저작권이 있는 영상이나 이미지를 무단으로 활용하여 동영상을 생성할 경우, 저작권 침해 문제가 발생할 수 있다. 또한, AI 모델 학습을 위해 동의 없이 수집된 개인 사진이나 정보가 부적절하게 사용될 가능성도 있다. 특히, 유명인의 얼굴을 무단으로 활용한 음란물 제작이나 유포 등의 문제가 발생할 수 있으며, 이는 개인정보 침해 및 명예 훼손의 심각한 결과를 초래할 수 있다. 이러한 긍정적, 부정적 영향들을 종합적으로 고려할 때, 소라는 강력한 도구로서 다양한 산업과 사회 분야에서 큰 변화를 가져올 수 있지만, 그 사용에 있어서도 신중한 접근이 필요하다.[3]
한계[편집]
소라의 기술은 여전히 발전 중이며, 일부 한계도 존재한다. 일반세계모델을 차용했지만, 모든 물리적 현상을 완벽하게 묘사하지는 못하는 경우가 있다. 예를 들어, 카메라가 갑작스럽게 움직이면 AI 모델이 기억을 잃거나, 긴 시간 동안 생성된 동영상에서 비논리적이거나 갑작스럽게 나타나는 물체가 포함될 수 있다. 또한, 소라를 활용하기 위해서는 막대한 컴퓨팅 파워가 필요하다. 벤처캐피털 팩토리얼펀드에 따르면, 일반 크리에이터가 소라를 사용하려면 엔비디아 GPU H100이 약 72만 개가 필요하며, 이는 GPU 구매에만 약 216억 달러(약 29조 8천억 원)의 비용이 들 것으로 예상된다. 일부 테스터들은 1분짜리 동영상을 만드는 데 1시간 이상의 추론 시간이 필요할 것으로 추정하기도 했다.[2]
각주[편집]
- ↑ 〈AI 소라〉, 《시사상식사전》
- ↑ 2.0 2.1 2.2 2.3 〈동영상 AI ‘소라(SORA)’가 영상을 제작하는 방법〉, 《LG CNS》, 2024-06-05
- ↑ 3.0 3.1 류현숙, 한윤수, 박상진, 〈오픈AI 소라(Sora) 기술이 공공행정에 미치는 잠재적 영향에 관한 연구〉, 《한국행정연구원》, 2024-05-14
참고자료[편집]
- 〈AI 소라〉, 《시사상식사전》
- 류현숙, 한윤수, 박상진, 〈오픈AI 소라(Sora) 기술이 공공행정에 미치는 잠재적 영향에 관한 연구〉, 《한국행정연구원》, 2024-05-14
- 〈동영상 AI ‘소라(SORA)’가 영상을 제작하는 방법〉, 《LG CNS》, 2024-06-05
같이 보기[편집]
이 소라 (인공지능) 문서는 인공지능 서비스에 관한 글로서 검토가 필요합니다. 위키 문서는 누구든지 자유롭게 편집할 수 있습니다. [편집]을 눌러 문서 내용을 검토·수정해 주세요.
