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영상 제작, AI에게 대체될까? || AI시대에서 살아남기, 김그륜 디자이너님

핵심 요약

AI 기술의 발전은 영상 제작의 진입 장벽을 낮춰 비전문가도 수준 높은 작품을 만들 수 있게 하고, 소규모 팀의 생산성을 혁신적으로 향상시킵니다. 현재 AI는 제작 과정의 효율성을 극대화하지만, 진정한 창의성과 의도에 맞는 유연한 수정 능력은 여전히 인간의 역할로 남아있습니다. 따라서 AI 시대에 영상 디자이너는 기술적 숙련도와 함께 유연한 사고, 실행력, 그리고 메시지와 독창성을 결합하는 능력을 통해 새로운 가치를 창출해야 합니다.

주요 내용

김그륜 디자이너 소개 현재 할리우드에서 모션 그래픽 디자이너로 활동하며 AI 영상 유튜브 콘텐츠 크리에이터로도 활동 중입니다. 엘라스틱 회사에서 ‘더 라스트 오브 어스’ 메인 타이틀 시퀀스로 에미상을 수상했으며, 현재 애플 TV 팀에서 ‘크리에이티브’ 직책으로 근무하고 있습니다.

AI 활용에 대한 밸런스 게임

해외 영상 업계의 AI 도입 현황 해외 아티스트들은 AI 활용에 완전히 적극적이지는 않습니다. 주로 기획(아이디에이션, 스토리보드) 단계에서 클라이언트와 소통하기 위한 시안 제작 등 프리프로덕션에 AI를 활용하여 시간과 노력을 절약하는 데 초점을 맞춥니다. 그러나 AI 영상은 클라이언트의 수정 요청에 유연하게 대응하기 어렵다는 단점이 있어, 아직 조심스럽게 사용하고 있으며 미래를 위한 연구 단계에 있습니다.

AI 영상 생성 활용 소감 (박혜원 님 ‘영하’ 뮤직비디오) 박혜원 님 뮤직비디오 작업에 참여하면서 일부 신에 AI를 활용했습니다. 사슴이 카메라를 쳐다보고 뒤돌아가는 장면 등 촬영하기 어렵거나 CG 작업에 많은 노력이 필요한 신들이 AI로 생각보다 잘 구현되어 놀라웠다고 합니다. AI는 훨씬 더 빠르게 많은 결과물을 생성하여 최적의 선택을 돕고 개발 과정을 효율적으로 만들었습니다. 이는 뮤직비디오 제작에 매우 효과적이며, 기존 CG 파이프라인보다 훨씬 효율적인 방법으로 활용될 수 있다고 평가했습니다.

유튜브 시작 계기 2024년 1월부터 AI 콘텐츠를 올리며 유튜브를 시작했습니다. 영상 디자인과 그래픽에 대한 지식을 많은 사람들에게 알리고 싶었으며, AI가 이 분야에 대한 대중적 관심을 높이는 계기가 되었다고 생각합니다. 에미상 수상 후 ‘다른 사람의 성공을 돕는 콘텐츠 제작’으로 목표를 변경했고, AI를 공부하며 다른 사람의 성공을 도울 수 있는 방법을 유튜브를 통해 공유하고자 합니다. 콘텐츠 제작을 통해 자신도 더 많이 공부하고 발전할 수 있는 기회가 되고 있습니다.

유튜브에서 많이 들어본 질문 및 AI와 인간의 창의성 결합 시청자들의 반응은 크게 “영상 이제 다 망했네”와 “아직 멀었네” 두 가지였습니다. 이는 사람마다 AI의 영향을 매우 다르게 본다는 것을 보여줍니다. 김그륜 디자이너는 AI가 ‘정답’에 가까운 것을 제시하는 경향이 있지만, 인간은 예측 불가능하거나 불완전한 부분에서 감동을 느끼고 창의성을 발휘한다고 말합니다. 따라서 AI는 좋은 퀄리티를 내는 도구로 활용하되, 인간은 메시지와 독창성을 항상 염두에 두고 ‘의도된 불완전함’을 설계하여 더 큰 울림을 주어야 한다고 강조했습니다. 즉, 사람이 창의적 아이디어를 내고 AI가 이를 완벽하게 구현하는 방식의 결합이 중요하다고 봅니다.

영상 업계의 변화, 과거 유사 사례 AI로 인한 변화는 과거 CPU 기반 3D 렌더링에서 GPU 기반으로 전환되던 시기와 유사하다고 설명합니다. 당시 CPU 렌더링은 한 장의 이미지를 위해 몇 시간~며칠을 기다려야 했지만, GPU의 등장으로 실시간 렌더링이 가능해지면서 훨씬 많은 시도와 비교를 할 수 있게 되었습니다. 이는 대규모 스튜디오에서만 가능했던 작업을 소규모 팀이나 개인도 할 수 있게 만들었습니다. 그러나 역설적으로 더 빠른 이터레이션과 높은 퀄리티를 요구하게 되어 작업량이 늘어나는 결과로 이어졌습니다. AI 시대에도 작업 속도 증가에 따라 더 높은 수준의 창의성과 관리 능력이 요구될 것이며, 특히 방대한 결과물을 효율적으로 관리하는 파일 관리 능력의 중요성이 부각될 것입니다.

AI 영상 발전 방향 AI 영상 기술은 크게 두 가지 기준을 충족할 때 업계 판도를 완전히 바꿀 것이라고 예측합니다. 첫째, 사용자의 의도대로 결과물이 정확하게 나와야 하고, 둘째, 의도에 따라 정확한 수정이 가능해야 합니다. 현재 AI는 이 두 가지 측면에서 아직 한계가 있지만, 향후 AI는 단순히 개별 클립을 만드는 것을 넘어 전체 씬을 통째로 생성하고, 사용자가 그 안에서 자유롭게 수정할 수 있는 방향으로 발전할 것입니다. Gaussian Splatting 기술과 AI 영상의 결합처럼, 다양한 AI 기술이 융합되어 더욱 현실적이고 조작 가능한 3D 공간을 생성하는 것이 미래의 흐름이 될 것으로 보입니다. 이는 기술적인 어려움을 해소하고 아이디어의 중요성을 더욱 부각시킬 것입니다.

AI 시대, 디자이너로서 살아남으려면? 디자이너가 AI 시대에 살아남기 위한 전략으로 유연함과 실행력 두 가지를 꼽았습니다. 유연함은 새로운 기술과 도구를 적극적으로 수용하고 익숙한 것을 고집하지 않는 태도를 의미합니다. 실행력은 새로운 기술에 대한 소문만 듣고 망설이는 대신, 직접 도전하고 적용해보는 용기를 말합니다. 김그륜 디자이너는 새로운 기술이 나왔을 때 스트레스를 받기보다 ‘이것도 해볼까?’라는 자세로 시도하고, 그 과정에서 자신만의 노하우와 시스템을 구축하여 역량을 확장하는 것이 중요하다고 강조합니다. AI가 모든 것을 대체하기보다 더 높은 수준의 창의성과 효율성을 위한 도구가 될 것이므로, 기술적 깊이와 함께 유연하고 실행적인 태도로 끊임없이 학습하고 발전해야 합니다.

핵심 데이터 / 비교표

구분 AI 영상 공모전 본선 진출자 비율 3D 렌더링 방식의 작업 속도
전문가 70~80% (CPU) 이미지 한 장 1~10시간 / (GPU) 실시간
비전문가 20~30% -

타임스탬프별 핵심 포인트

| 시간 | 핵심 내용 | |—|—| | 00:00 | AI 영상 시대, 비전문가도 본선에 오를 수 있는 가능성 제시 | | 00:08 | AI 도입 후 작업자들의 자유가 늘었지만, 오히려 더 빠른 이터레이션 요구 | | 00:20 | AI가 의도한 결과물 도출과 수정 가능성을 완벽하게 해내면 업계 판도 바뀔 것 | | 00:30 | 김그륜 디자이너 소개: 할리우드 모션그래픽 디자이너, 에미상 수상, 애플 TV 크리에이티브 | | 01:03 | 밸런스 게임: “AI를 쓰는 쪽” 선택 (개인의 작업 욕심, 혼자 하는 작업 선호) | | 01:31 | 밸런스 게임: “AI가 편집, 내가 기획” 선택 (AI 기획의 독창성 한계, 제작 도움) | | 02:06 | 밸런스 게임: “조회수 100, ‘진짜 감동이다’ 댓글” 선택 (진정성 있는 반응이 미래 성장 가능성) | | 02:15 | AI 콘텐츠는 ‘AI 티’가 나지 않게 하는 것이 중요 (현재는 어색해서 티가 나는 경우가 많음) | | 02:42 | 해외 영상 업계는 프리프로덕션(아이디에이션, 스토리보드)에서 AI 활용 중 | | 03:07 | AI 영상은 클라이언트 수정에 유연하지 못해 재현이 까다롭다는 단점 | | 03:44 | AI 사용에 대한 업계의 민감성 여전, 효율성을 통한 변화는 긍정적 시각 | | 04:13 | 어도비 AI 기능(배경 제거, 조화, 업스케일)처럼 소프트웨어 내 AI 활용은 환영 | | 04:51 | 박혜원 ‘영하’ MV AI 영상 제작 경험: 일부 AI 샷이 예상보다 잘 나와 놀람 | | 05:25 | AI는 많은 결과물을 빠르게 생성, 더 효율적인 개발 과정 가능 | | 05:43 | AI 활용은 영상 퀄리티를 올리는 방향으로 도입되어야 한다고 주장 | | 06:06 | 과거 ‘AI로만 제작된 광고’와 달리, 최고의 기술을 결합하는 것이 중요 | | 06:37 | 2024년 1월부터 AI 콘텐츠로 유튜브 시작, ‘다른 사람 성공 돕기’가 목표 | | 07:09 | 에미상 수상 후 콘텐츠 목표 전환 (자신의 성공 → 다른 사람의 성공 돕기) | | 07:56 | 유튜브 댓글은 “영상 망했네”와 “아직 멀었네”가 가장 많음 | | 08:08 | AI에 대한 다양한 시각: 업계 대체 vs 아직 어색함 | | 08:40 | AI가 촬영 어려운 대규모 CG 작업 효율화에 큰 역할 | | 09:21 | AI 모델의 특징을 잘 파악하여 적재적소에 활용하는 것이 중요 (LM Arena 등) | | 09:56 | AI는 한 클립은 잘 만들지만 전체 영상 흐름 만드는 능력은 아직 부족 | | 11:00 | AI에게 원인 분석 요청 후 베리에이션 자유도 높이는 프롬프트 연구 방식 | | 12:11 | AI 영상 공모전 본선 작품 중 70~80%는 영상 전문가, 20~30%는 비전문가 | | 12:25 | 비전문가도 AI로 본선에 오를 수 있다는 점이 고무적 | | 12:35 | 전문가와 비전문가의 차이: 한 클립보다 전체 영상 흐름 연출 능력 | | 13:00 | AI를 통해 코딩, 마케팅 등 다른 분야로 본인 능력 확장 가능 | | 13:21 | AI가 완벽을 추구할수록 인간은 ‘불완전함’을 의도적으로 설계하여 창의성 발휘 | | 13:35 | 반 고흐 그림의 붓 터치처럼, 예측 불가능한 부분에서 감동을 느끼는 인간의 특성 | | 14:00 | AI가 발전할수록 정답에 가까운 콘텐츠만 나올 것이며, 차별화된 새로움이 중요 | | 15:20 | GPU의 3D 렌더링 혁신 사례: CPU 시대의 긴 대기 시간 → GPU의 실시간 렌더링 | | 15:50 | GPU 등장 후 작업자들은 ‘자유’를 외쳤지만, 오히려 더 많은 이터레이션 요구로 작업량 증가 | | 16:20 | GPU처럼 AI도 소규모 팀의 리얼한 작업 가능성을 열어줌 | | 16:48 | AI 시대에는 파일 관리 시스템의 중요성이 더욱 커질 것 (수많은 아웃풋 생성) | | 17:28 | AI 영상의 발전 방향: 의도대로의 결과물, 의도대로의 수정 가능성 확보 | | 18:03 | AI 기술들의 조합 (Gaussian Splatting + AI 영상)을 통한 공간화 및 디렉팅 관심 | | 18:48 | 미래 AI는 15초짜리 광고처럼 클립들을 자동 배열하는 능력을 갖출 것 | | 19:24 | AI가 전체 씬을 통째로 만들어주면 아이디어가 더 중요해질 것 | | 20:14 | 영상 제작은 많은 부분이 AI를 활용하겠지만, 전부 대체되지는 않을 것 | | 20:55 | 영상 분야는 세분화되어 있으며, 각 전문 분야에서 AI의 효율성이 높아질 것 | | 21:23 | AI 시대 디자이너의 전략: ‘유연함’과 ‘실행력’이 가장 중요 | | 21:57 | 유연함: 기존의 익숙한 도구에 얽매이지 않고 새로운 기술을 계속 배우고 도전하는 것 | | 22:35 | 실행력: 새로운 기술에 대한 호기심을 실제 작업에 적용하며 경험을 쌓는 것 |

결론 및 시사점

김그륜 디자이너는 AI 시대에 영상 디자이너가 생존하고 발전하기 위해서는 기술의 효율성을 적극적으로 활용하면서도 인간 고유의 창의성과 감성적인 메시지 전달 능력을 더욱 강화해야 한다고 역설합니다. AI는 반복적이고 기술적인 작업을 빠르게 처리하여 생산성을 높이는 강력한 도구이지만, 작품의 기획과 메시지, 그리고 의도된 불완전함에서 나오는 예술성은 여전히 인간의 고유한 영역입니다. 따라서 디자이너들은 AI를 ‘위협’이 아닌 ‘협력자’로 인식하고, 유연한 사고와 실행력을 바탕으로 끊임없이 학습하고 새로운 기술을 자신의 창작 과정에 융합하며 변화에 적응해야 합니다. 이를 통해 과거 대규모 스튜디오에서만 가능했던 작업들을 개인이나 소규모 팀에서도 구현하며, 더욱 다양하고 새로운 창작의 기회를 맞이할 수 있을 것입니다.

추가 학습 키워드

  1. 생성형 AI (Generative AI)
  2. 모션 그래픽 디자인 (Motion Graphics Design)
  3. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
  4. AI 영상 제작 파이프라인 (AI Video Production Pipeline)
  5. Gaussian Splatting

기본 정보

| 항목 | 내용 | |—|—| | 채널 | 조코딩 JoCoding | | 카테고리 | 프로그래밍 | | 게시일 | 2026-02-25 | | 영상 길이 | 23:09 | | 처리 엔진 | gemini-2.5-flash | | 원본 영상 | YouTube에서 보기 |