최근 틱톡의 개발사 바이트댄스가 공개한 AI 비디오 생성 모델인 Seedance 2.0이 업계에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 톰 크루즈의 디지털 복제본이 정교한 액션 연기를 펼치는 영상은 기존 Sora나 Runway보다 훨씬 매끄러운 움직임을 보여주었는데요. 하지만 이 기술이 진정한 혁신인지 아니면 정교하게 포장된 데이터 도용의 결과물인지에 대한 논란도 함께 뜨거워지고 있습니다. 단순히 보기 좋은 영상을 넘어 그 이면에 숨겨진 기술적 현실을 짚어보려 합니다.
Seedance 2.0 기술력이 Sora보다 앞선 이유
바이트댄스가 선보인 이번 모델은 무엇보다 물리적인 역동성에서 압도적인 모습을 보였습니다. 기존의 생성형 AI 영상들이 정적인 장면에서는 강했지만 복잡한 움직임이 들어갈 때 피사체가 뭉개지는 현상이 잦았던 반면 이 모델은 훨씬 안정적이었습니다.
- 역동적인 카메라 워킹 구현
- 캐릭터 간의 정교한 상호작용
- 물리 법칙을 어느 정도 반영한 움직임
이런 성과는 바이트댄스가 보유한 방대한 영상 데이터를 학습에 활용했기 때문이라는 분석이 지배적입니다. 특히 액션 장면에서의 프레임 전환이 자연스러워 전문가들 사이에서도 기술적 진보만큼은 인정받는 분위기입니다.
톰 크루즈 가짜 영상은 어떻게 만들어졌을까
온라인에서 화제가 된 가짜 톰 크루즈 영상은 단순히 얼굴만 바꾼 딥페이크 수준을 넘어섰습니다. 캐릭터가 좀비와 싸우거나 로봇과 대치하는 장면에서 보여주는 근육의 움직임과 시선 처리는 실제 배우의 연기라고 착각할 만큼 정교했습니다.
- 유명 배우의 외형 데이터를 정밀하게 복제
- 복잡한 안무와 동선을 AI가 스스로 생성
- 실사 영화와 유사한 조명 및 질감 처리
하지만 이러한 결과물은 해당 배우나 스튜디오의 허락 없이 제작되었다는 점에서 법적 공방의 씨앗이 되었습니다. 기술의 정교함이 오히려 저작권 침해라는 부메랑으로 돌아온 셈입니다.
바이트댄스 AI 영상 모델의 핵심적인 한계점
놀라운 비주얼에도 불구하고 이 모델 역시 생성형 AI가 가진 고질적인 문제인 슬롭(Slop) 현상에서 완전히 자유롭지는 못합니다. 영상의 길이를 길게 가져갈수록 배경의 사물이 갑자기 사라지거나 인물의 손가락 개수가 변하는 등 연속성 오류가 발견됩니다.
- 컷이 길어질 때 발생하는 형태 왜곡
- 배경 캐릭터들의 비자연스러운 움직임
- 물리적 충돌 시 발생하는 픽셀 뭉개짐
결국 겉보기에는 화려하지만 창작자의 명확한 의도가 투영된 결과물이라기보다 데이터의 확률적 조합에 가깝다는 비판이 나옵니다. 바이트댄스 역시 이러한 한계를 인지하고 공개 API 출시를 잠정 중단한 상태입니다.
지아장커 감독의 단편 영화가 시사하는 점
중국의 거장 지아장커 감독은 Seedance 2.0을 활용해 AI 버전의 자신과 대화하는 단편 영화를 제작했습니다. 이 시도는 기술을 단순한 복제 도구가 아닌 예술적 표현의 수단으로 활용하려 했다는 점에서 의미가 큽니다.
- 창작자와 AI의 협업 가능성 타진
- 메타적인 관점에서의 창의성 논의
- 한계를 역으로 이용한 연출 기법
숙련된 감독이 기술의 단점을 편집으로 가리고 장점인 질감을 극대화했을 때 어떤 결과물이 나오는지 잘 보여주었습니다. 하지만 이 역시 원본 데이터를 가공하는 과정에서의 윤리적 책임 문제는 여전히 숙제로 남았습니다.
AI 비디오가 슬롭이라는 비판을 듣는 배경
많은 비평가는 생성형 AI 영상을 슬롭이라고 부르며 평가절하하기도 합니다. 이는 창작자의 직접적인 의도나 서사적 맥락 없이 방대한 데이터를 흉내 내는 방식에 대한 거부감 때문입니다.
- 저작권이 있는 IP의 무단 사용
- 예술적 주체성이 결여된 자동 생성물
- 시각적 자극에만 치중한 알맹이 없는 영상
진정한 예술로 인정받기 위해서는 단순히 남의 것을 잘 베끼는 수준을 넘어 원본 데이터를 존중하면서도 새로운 가치를 창출해야 한다는 목소리가 높습니다.
저작권 침해 논란을 해결하는 현실적인 방법
바이트댄스는 현재 디즈니와 넷플릭스 등 대형 스튜디오로부터 경고장을 받은 상태입니다. 이를 해결하지 못하면 아무리 뛰어난 기술이라도 대중적인 상용화는 불가능합니다.
- 학습 데이터의 정당한 라이선스 확보
- AI 생성물에 대한 워터마크 및 식별 기술 도입
- 권리자와의 수익 공유 모델 구축
어도비나 일부 기업들이 시도하는 것처럼 저작권 문제가 해결된 데이터셋만 사용하는 방식이 유일한 대안으로 떠오르고 있습니다. 기술의 완성도만큼이나 윤리적 가이드라인이 중요한 시점입니다.
마치며
Seedance 2.0은 분명 AI 영상 기술의 새로운 지평을 열었습니다. 하지만 남의 것을 훔쳐 만든 화려한 영상은 오래갈 수 없습니다. 바이트댄스가 기술적 진보를 넘어 저작권과 창작자의 권리를 보호하는 균형을 어떻게 찾아갈지 지켜봐야겠습니다. 여러분은 이 기술이 영화 산업의 축복이 될 것이라고 생각하시나요 아니면 파괴자가 될 것이라고 보시나요.
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