직장에서의 딥페이크: AI 비디오가 마케팅의 미래인 이유

게시 됨: 2024-08-30

기사 내용

인공 지능은 미디어 환경을 그 어느 때보다 복잡하게 만들었습니다.

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사칭, 잘못된 정보, 딥페이크는 브랜드, 크리에이터, 유명인, 마케팅 팀 전체에 심각한 문제를 야기했습니다. AI의 등장으로 인해 사람들은 인터넷에서 무언가를 볼 때 자신의 눈을 신뢰하기가 어려워졌습니다. 그리고 많은 사람들이 “딥페이크”라고 부르는 현상이 증가하면서 픽션과 논픽션을 구별하는 것이 더욱 어려워졌습니다.

그렇다면 딥페이크란 무엇일까요? AI가 만든 영상이란? 이런 것들은 어떻게 만들어지나요? 그리고 마케팅 담당자에게는 어떤 잠재적인 기회와 위협이 있습니까? 우리는 이 에세이에서 이러한 질문에 대한 답과 더 많은 내용을 논의할 것입니다. 그것에 들어가 보자.

딥페이크란 무엇입니까?

딥페이크는 인공 지능을 사용하여 사람의 초상, 음성 또는 행동을 다른 사람의 모습으로 대체하는 합성 미디어입니다. 이 기술을 사용하면 마치 누군가가 한 번도 해본 적이 없는 말이나 행동을 하는 것처럼 보이게 만드는 매우 사실적인 동영상을 만들 수 있습니다.

AI가 생성한 비디오란 무엇입니까?

AI가 생성한 비디오는 딥페이크를 넘어 확장됩니다.

딥페이크는 일반적으로 개인에 초점을 맞추는 반면, AI로 생성된 비디오는 거의 모든 것을 나타낼 수 있습니다. 자동차가 비행기로 변하는 모습이나 토마토가 자라는 밭 등을 AI로 제작한 영상을 볼 수 있습니다.

AI 생성 비디오는 합성 캐릭터, 장면, 이미지, 음성 및/또는 시나리오를 포함하여 AI가 전적으로 생성한 모든 비디오 자산입니다. 이러한 비디오는 데이터, 스크립트 및 사용자 입력을 기반으로 생성되어 직원 내에서 광범위한 애플리케이션을 제공합니다.

딥페이크 기술은 어떻게 작동하나요?

Deepfake 기술은 서로 상반되게 작동하는 두 가지 기계 학습 모델을 사용하여 작동합니다. "생성기"라고 불리는 첫 번째 모델은 샘플 이미지, 오디오 및 비디오로 훈련되어 새로운 미디어를 생성하거나 기존 미디어를 변경하여 샘플을 밀접하게 모방합니다.

"판별기"로 알려진 두 번째 모델은 샘플의 특정 특징을 식별하고 생성기에 의해 생성된 미디어의 불일치를 감지하도록 훈련되었습니다. 그런 다음 생성기는 이 피드백을 사용하여 출력을 수정합니다. 이러한 상호 작용은 생성적 적대 네트워크(GAN)라는 시스템을 형성합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

  1. 생성기 및 판별기 알고리즘은 미디어 샘플의 데이터를 분석합니다.
  2. 생성기는 샘플과 최대한 유사하도록 미디어를 생성하거나 변경하여 초기 딥페이크를 생성합니다.
  3. 판별기는 샘플과 비교하여 불일치가 있는지 딥페이크를 확인합니다.
  4. 생성기는 판별자가 식별한 불일치를 해결하고 추가 평가를 위해 딥페이크를 다시 제출합니다.
  5. 판별자가 더 이상 불일치를 찾을 수 없을 때까지 3단계와 4단계를 반복합니다.

이러한 반복적인 프로세스를 통해 생성자는 결국 미디어를 매우 정확하게 생성하거나 수정하므로 인공 지능과 인간 관찰자 모두 딥페이크와 원본 미디어를 구별하기 어려워집니다.

딥페이크 사용의 가장 일반적인 예 중 하나는 콘텐츠 제작자가 유명인과 얼굴을 바꾸는 동영상을 개발하는 것입니다. 무작위로 사람들이 야외에서 자신의 비디오를 Tom Cruise의 야외 비디오로 바꾸는지 여부:

또는 Jordan Peele가 버락 오바마 전 미국 대통령처럼 딥페이크 기술을 사용하여 PSA를 만들었을 때:

이 기술은 미디어, 정부, 문화 전반에 걸쳐 많은 화제를 불러일으켰습니다. 이는 이제 막 소셜 미디어 채널을 통해 정기적으로 나타나기 시작하고 전 세계로 확산되는 매우 강력한 기술입니다.

그렇다면 마케터들은 이러한 기술에 대해 어떻게 생각해야 할까요? 마케팅 및 비즈니스 전반에 어떻게 사용될 수 있나요? 그것에 대해 자세히 살펴 보겠습니다.

영상 콘텐츠에서 AI의 역할

AI 기술, 특히 GAN(Generative Adversarial Networks)은 광고 및 Instagram 광고를 포함한 비디오 제작 프로세스를 크게 방해하고 있습니다.

GAN은 방대한 데이터 세트를 학습함으로써 최소한의 인간 개입으로 고품질 비디오 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 자동화는 비디오 제작, 인재 채용, 조명 요구 사항, 오디오 팀 등에 관련된 시간과 비용을 대폭 줄여줍니다. 이 기술을 통해 브랜드는 기존 비용보다 훨씬 적은 비용으로 더 많은 콘텐츠를 생산할 수 있습니다.

딥페이크 및 기타 AI 생성 비디오의 효율성 덕분에 신속한 A/B 테스트가 가능합니다. 여기서 여러 버전의 광고를 생성하고 테스트하여 어떤 요소가 가장 성과가 좋은지 결정할 수 있습니다. 이제 실제로 작업을 수행할 콘텐츠 제작자나 영향력 있는 사람을 고용하지 않고도 청중을 위한 특정 메시지가 포함된 AI 생성 모델을 사용하여 10개의 비디오 광고를 만들 수 있습니다.

최근에는 창작자들이 AI 영상 제작 서비스에 자신의 이미지를 업로드하고, 사용될 때 컷을 받는 방식으로 자신의 초상을 수익화하기 시작했습니다.

이러한 기술을 통해 개별 사용자 선호도에 맞춰 고도로 개인화된 비디오 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 일례로 최근 AI 영상 제작 도구인 HeyGen을 활용해 AI로 생성된 영상 30개를 몇몇 팀원들에게 실험적으로 전송한 후 사용하고 리뷰한 적이 있습니다 . 그 영상은 수신자의 이름과 회사 이름을 말하도록 맞춤화된 저의 딥페이크였습니다.

 GAN의 창의적인 가능성은 무궁무진하여 비디오 제작에서 달성할 수 있는 한계를 뛰어넘습니다. 수동으로 만들기 어렵거나 불가능할 수 있는 완전히 새로운 시각적 스타일, 특수 효과 및 상상력이 풍부한 장면을 생성할 수 있습니다.

이는 혁신을 촉진하고 제작자가 대담한 시각적 개념을 실험할 수 있게 하여 더욱 매력적이고 기억에 남는 광고를 만들어냅니다. 예를 들어 고객에게 제시할 비디오 자산의 모형을 개발하려고 하지만 사양 작업을 제작할 팀을 고용할 승인이나 예산이 없는 경우 딥페이크 기술을 활용하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 고화질 비디오 자산을 만드는 데 필요한 인재와 팀을 참여시키기 전에 실제 상황을 살펴보세요.

AI 기술은 전통적인 리소스 집약적인 비디오 제작 특성을 줄여 예산이 제한된 중소기업도 고품질 비디오 제작에 접근할 수 있도록 해줍니다. 이러한 비디오 제작의 민주화는 다양한 시장에 맞게 현지화된 콘텐츠를 제작할 수 있는 능력과 결합되어 업계의 중요한 변화를 의미합니다.

다음은 이 기술을 어떻게 사용할 수 있는지 요약한 몇 가지 고급 아이디어입니다.

AI 영상의 장점

초개인화

AI로 생성된 비디오, 특히 딥페이크 기술을 활용한 비디오는 전례 없는 수준의 개인화를 가능하게 합니다. 개인과 직접 소통하는 맞춤형 콘텐츠를 제작함으로써 브랜드와 마케팅 담당자는 참여율과 전환율을 크게 높일 수 있습니다. 이러한 초개인화된 접근 방식은 그들이 보고 있는 비디오가 자신만을 위해 맞춤 제작된 것처럼 보이게 만듭니다.

비용 효율성

AI 생성 비디오를 사용하면 촬영, 세트, ​​유명인 광고 등 값비싼 제작 요소가 필요하지 않습니다. AI를 활용하면 기업은 기존 비용보다 훨씬 적은 비용으로 고품질 콘텐츠를 생산할 수 있으며, 더 자주 업데이트하고 변형하여 예산을 초과하지 않고도 마케팅을 신선하고 관련성 있게 유지할 수 있습니다.

특히 AI 마케팅 설문조사를 실시한 후 마케팅 담당자 가 시간 절약을 가장 큰 이점으로 여긴다는 사실을 확인한 후 이 이점 중 하나가 마케팅 담당자의 관심을 끌고 있다는 것을 알고 있습니다.

창의적 유연성

AI로 생성된 비디오는 무한한 창의적 가능성을 제공하여 브랜드가 마케팅 내러티브와 시각적 요소를 재구성할 수 있도록 해줍니다. Deepfake 기술은 모든 시나리오, 캐릭터 또는 설정을 완벽하게 통합할 수 있으므로 마케팅 담당자는 혁신적인 아이디어와 설득력 있는 스토리텔링 기술을 실험할 수 있습니다.

확장성과 속도

AI로 생성된 비디오는 대규모 마케팅 캠페인의 요구 사항을 쉽게 충족할 수 있도록 신속하고 대규모로 제작할 수 있습니다. 이러한 확장성을 통해 콘텐츠를 여러 채널과 시장에 신속하게 배포하고 품질 저하 없이 일관성과 도달 범위를 유지할 수 있습니다.

시장 동향에 대한 적응성

AI는 현재 시장 동향과 소비자 선호도를 반영하여 비디오 콘텐츠를 신속하게 조정할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 마케팅 캠페인이 관련성과 시기적절성을 유지하여 새로운 기회를 활용하고 대상 고객과 보다 효과적으로 공감할 수 있도록 보장합니다.

이러한 아이디어는 훌륭하지만 현실은 딥페이크에 대한 우려가 여전히 존재한다는 것입니다.

마케터와 브랜드가 알아야 할 몇 가지 단점은 다음과 같습니다.

AI 생성 영상의 단점

윤리적 우려와 오용

AI 생성 비디오, 특히 딥페이크 기술과 관련된 비디오의 주요 단점 중 하나는 오용 가능성이 있다는 것입니다. 딥페이크는 오해의 소지가 있거나 유해한 콘텐츠를 생성하기 위해 조작될 수 있으며, 이는 진정성과 신뢰에 대한 윤리적 질문을 제기합니다. 브랜드는 평판을 훼손하고 소비자 신뢰를 훼손하지 않도록 이러한 문제를 주의 깊게 다루어야 합니다.

법률 및 규제 문제

AI로 생성된 비디오를 둘러싼 법적 환경은 여전히 ​​진화하고 있습니다. 저작권, 지적 재산권, 개인 정보 보호 권리와 관련하여 불확실성이 있습니다. 브랜드는 법적 영향을 피하기 위해 최신 규정에 대한 최신 정보를 얻고 규정 준수를 보장해야 합니다.

기술적 한계 및 품질 문제

AI 기술이 크게 발전했지만 완벽한 것은 아닙니다. AI로 생성된 비디오는 부자연스러운 얼굴 움직임이나 동기화 문제와 같은 기술적 결함으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 품질 문제는 전반적인 시청자 경험을 저하시키고 마케팅 캠페인의 효과를 감소시킬 수 있습니다.

개인 정보 보호 문제

개인 데이터를 사용하여 초개인화된 콘텐츠를 만드는 것은 심각한 개인 정보 보호 문제를 야기합니다. 소비자는 자신의 개인정보가 명시적인 동의 없이 이용되고 있다는 사실을 인지할 경우 불편함이나 침해감을 느낄 수 있습니다. 브랜드는 신뢰를 유지하기 위해 데이터 사용 정책을 투명하게 공개하고 소비자 개인정보 보호를 우선시해야 합니다.

직업 대체

비디오 제작에 AI 채택이 증가하면 비디오 촬영, 편집, 크리에이티브 디렉터와 같은 전통적인 역할에서 일자리가 대체될 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 해당 분야 전문가의 일자리가 손실될 수 있으며 인력 수요 및 교육 프로그램을 재평가해야 합니다.

마무리

AI로 생성된 비디오는 현대 마케터의 무기고에 있는 강력한 도구를 나타내며, 고도의 개인화, 비용 효율성, 창의적 유연성 및 향상된 분석과 같은 실질적인 이점을 제공합니다. 이러한 이점은 마케팅 캠페인을 변화시켜 참여도를 높이고 ROI를 높이며 콘텐츠 제작에 대한 지속 가능한 접근 방식을 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 장점에는 고유한 과제도 따릅니다.

내 의견은 다음과 같습니다.

AI 영상 콘텐츠는 마케팅 담당자에게 초능력을 제공할 것입니다.

우리는 결코 상상하지 못했던 것들을 창조할 수 있게 될 것입니다. 우리는 AI가 전자상거래를 뒤흔드는 것을 보게 될 것입니다. 우리는 AI가 팟캐스트를 뒤흔드는 것을 보게 될 것입니다. 우리는 AI가 B2B와 B2C에 미치는 영향을 보게 될 것입니다 . 우리는 더욱 몰입적이고 효과적인 방식으로 스토리를 개발하고 전달할 수 있게 될 것입니다. 우리는 AI가 세상을 바꾸는 것을 보게 될 것입니다. 하지만 이 힘에는 엄청난 책임이 따릅니다. 우리 중 누구도 이 책임을 가볍게 여겨서는 안 됩니다.