안녕하세요! 객원 에디터 예얀입니다.

저는 광고대행사 7년차 카피라이터로 다양한 광고 캠페인의 아이디어와 컨셉을 도출하고 영상, 포스터, 라디오 등 광고물에 들어가는 문구 전반을 작성하는 일을 하고 있어요. 많은 광고인이 그러하듯 광고를 너무 사랑하면서도 지독히 미워하는 애증의 굴레에 갇혀 있습니다.

요즘 광고계의 가장 핫한 화두는 역시 AI죠. 너도나도 AI에 뛰어드는 이 시점에 트렌드라는 이유로 우리 브랜드도 AI로 뭔가 해야 한다는 생각 해보지 않으셨나요? 같은 AI 툴을 사용하면서도 어떻게 다른 브랜드와 차별화할 수 있을까요? 이번 레터에서는 광고에 AI를 활용하는 다양한 방법을 소개하고, 생성형 AI를 비판적으로 활용할 수 있는 방법을 고민해 보고자 합니다.

🤔 AI, 광고의 친구인가 적인가?

저는 지난 3월에 다녀온 태국에서 광고제 ADFEST 2024에 다녀왔는데요, 올해의 테마는 Human Intelligence였습니다. 인간지능(HI)을 원동력 삼아 다가올 인공지능(AI) 시대를 반갑게 맞이하자는 취지였어요. AI가 광고의 적이 아닌 친구가 될 것이란 전망이 지배적이었죠.

크리에이티브 스튜디오 T&DA의 타이론 에스테판은 세션에서 “AI는 더 이상 AI라고 불리지 않을 정도로 대중화될 것이다”라고 말하더군요. 뉴니스로 반응을 이끌어내는 것을 넘어, 광고 효율을 끌어올리는 기본 업무 툴로 사용될 것이라구요. 에디터 나나가 지난 레터에서 소개했던 것과 같이, 이미 많은 광고가 AI로 만들어지고 있기도 하고요. 🙂

저도 현업에서 AI를 사용 중입니다. 지난 달에 있었던 일인데요, 이미 녹음된 카피에서 딱 한 단어를 바꿔야 했는데, 모델과 재녹음 스케쥴 조율이 어려워 곤란했던 적이 있습니다. 결국 모델과의 협의 후 AI 보이스로 카피를 수정했는데, 어느 부분이 AI 보이스인지 말해도 잘 모를 정도로 감쪽같더라고요. 시간도 비용도 들지 않았어요. 모델이나 성우들의 입지가 흔들릴지도 모른다는 생각이 들어 마냥 유쾌하지만은 않았지만요. 그 외에도 이미지 시안 작업 시에 포토샵의 생성형 채우기 기능을 통해 이미지 합성의 수고를 조금 덜고 있고, 도저히 카피가 떠오르지 않아 ChatGPT에게 슬로건을 쓰게 해본 적도 있습니다. 

햄버거를 먹는 노인 by 오픈AI Sora (위)
햄버거를 먹는 중국인 아이 by  KLING AI (아래)

생성형 AI가 만든 이미지들이 시각적으로 어색하다고 느끼셨다면, 그 생각이 사라지는 것도 시간문제일지 모릅니다. 오픈AI의 동영상 생성형 AI 소라(Sora)가 출력한 영상은 실사와 구별하기 힘들 정도여서 공개되자마자 반응이 뜨거웠습니다.

얼마 전에는 미국의 싱어송라이터 Washed Out의 뮤직 비디오가 소라로 제작되어 상업적 이용의 시작을 알렸죠. 나아가 이달 초 중국에서 발표한 또 다른 동영상 생성형 AI인 KLING AI는 실사에 가까운 퀄리티는 기본, 소라보다 더 길고 해상도 높은 동영상을 제작할 수 있다고 합니다. 

생성형 AI 기술은 점점 실사를 모사 해내는 쪽으로 발전하고 있습니다. 누가 더 자연스럽고 실사에 가까운 영상을 만들어내느냐의 대결에서 벗어나는 사람이야말로 AI 홍수 속에서 차별화된 콘텐츠를 제작할 수 있다는 생각도 듭니다. 비용 절감 때문이 아니라면 “실사로도 찍을 수 있는 영상을 왜 AI로 제작해야 하는가?”에 대한 고민이 필요한 시점이죠.

© 클라이언트 Under Armour / 제작사 Tool

'Protect This Dream : AI Version'은 2023년 3월에 온에어한 'Protect This House'라는 실사 광고를 AI로 재해석한 영상입니다. 둘 다 웨스 워커라는 광고 감독이 디렉팅했습니다. 처음에는 그도 AI로 영상을 제작하는 것에 회의적이었다고 합니다. 영화는 깨지지 않는 의도성의 예술 An art of Unbroken Intentionality라 생각했기 때문이었다고 해요. 아무래도 생성형 AI는 결과물과 프롬프트를 입력한 사람의 의도가 정확하게 일치하기는 어렵죠. 이 “의도적이지 않음”을 오히려 장벽으로 느끼고 있던 어느 날, 감독이 트위터 하나를 보게 됩니다. 

"인공지능으로 만든 영상 보면 내가 꿈 꿀 때 느끼는 거랑 가장 가까운 비주얼임"

무릎을 탁 친 감독은 15시즌이나 활동하고 4번이나 MVP를 받은 스포츠 스타 스테판 커리가 꾸는 꿈을 영상으로 구현해 보고자 했고, 그렇게 AI 리믹스 영상인 'Protect This Dream'이 탄생했다고 합니다. 어차피 AI 영상 특유의 질감 때문에 실사와 동일하게 만들 수 없으면, “의도적이지 않음”에서 나오는 꿈결 같은 느낌을 적극적으로 내세워 전하고자 하는 메시지를 최대치로 끌어올린 것이죠.

해당 영상의 카피는 ChatGPT4, 목소리는 일레븐랩스, 이미지와 영상은 런웨이2와 미드저니 등을 활용했다고 합니다. 다만 작곡, 편집, 포토샵, 컬러 작업 등은 사람 손으로 했다고 합니다. AI로만 만들기에는 역시 ‘의도성’이 떨어진다는 거였죠. 감독은 인터뷰에서 이렇게 말합니다. 

“어느 때보다 감독, 오디오, 비주얼 전문가의 역량이 필요한 때다. 사운드 디자이너, 작곡가, 편집자, 그리고 컬러리스트의 필요는 오히려 늘었다. 영상은 혼자 만들어지는 게 아니다. AI가 영상 제작 프로세스를 통째로 교체하진 않을 거다.”

🤸 1등 브랜드는 AI를 갖고 논다

생성형 AI로 광고를 제작하는 것을 넘어, 브랜드 에센스를 강화하는 도구로써 활용하는 영리한 브랜드들도 있습니다. 글로벌 식품회사 하인즈는 일찍이 'Draw a Ketchup'이라는 실험형 캠페인을 통해 그 위상을 보여준 적이 있습니다. 전 세계 18개국 사람들에게 종이와 색연필을 주고 케첩을 그려달라고 요청했더니, 브랜드에 대한 별도의 언급이 없었음에도 97%의 참가자가 모두 하인즈 케첩을 그린 거죠. 이 캠페인은 케첩=하인즈라는 공식을 증명해 내며 각종 광고제를 휩쓸었습니다. 그리고 후속 캠페인에서는 사람이 아닌 생성형 AI에게 케첩을 그려보게 하죠.

Heinz A.I. Ketchup 캠페인 © Heinz

예상대로 생성형 AI가 그려낸 케첩은 모두 하인즈의 시그니처 병과 로고의 형태를 반영하고 있었습니다. 사람들의 인식과 마찬가지로 인공지능 공간에서도 하인즈=케첩 공식이 성립함을 증명해 보인 것이죠. AI는 아카이브의 무수한 이미지를 학습하기 마련인데, 거기서 가장 많은 지분을 차지하고 있을 1등 브랜드 하인즈의 이미지를 반영할 수밖에 없겠죠. 

맥도날드는 ChatGPT를 이용해 옥외 광고를 선보였습니다. 실제 ChatGPT에게 “세상에서 가장 상징적인 버거는 무엇이야?”하고 물은 뒤 그 결과를 그대로 출력해 낸 것이었죠. ChatGPT의 대답은 ‘빅맥’이었습니다. AI는 친절하게도 빅맥의 역사, 구성하는 재료, 그리고 세계 물가를 비교하는 기준 중 하나인 ‘빅맥지수’까지 설명해 주며 빅맥이 버거계의 아이콘임을 보여줬죠.

이를 본 영원한 라이벌 버거킹도 ChatGPT에게 묻습니다. “그럼, 세상에서 가장 큰 버거는?” 답변은 ‘와퍼’였습니다. 앞서 보셨던 하인즈의 경우와 마찬가지로 ‘AI가 인정한 브랜드’라는 전략은 이미 대중의 인식과 인공지능 아카이브에 자리 잡은 1등 브랜드들이 사용하기 좋은 전략으로 보입니다.

1등이 아닌 브랜드는 생성형 AI를 어떤 식으로 활용하면 좋을까요? 맥도날드나 버거킹보다 규모가 훨씬 작은 미국의 버거 브랜드 하디스는 생성형 AI에게 자사 버거인 슈퍼스타 버거를 그려보라고 명령합니다. 그런데 실제 슈퍼스타 버거와 비슷한 이미지가 나오지 않아요. 프롬프트를 수정해 가며 1만 번 이상 이미지를 생성해 냈지만, 그 어떤 이미지도 실제 버거를 똑같이 그려내진 못했습니다.

하디스는 이 캠페인을 통해 아무리 AI가 능력 있다 한들 뭐든지 상상해 내는 것은 불가능하며, 진짜 슈퍼스타 버거를 먹고 싶으면 하디스로 오라는 메시지를 던집니다. 하인즈의 캠페인과 정반대되는 지점을 영리하게 노린 캠페인이라 평가하고 싶습니다.

🔎 생성형 AI로 사회 문제를 건드리는 법

AI가 이렇게 창의력을 펼치는 툴로서 잘 자리 잡으면 좋겠지만 한계도 많죠. 얼마 전 오픈AI와 구글의 전현직 직원들이 AI 기술이 초래할 수 있는 위험을 경고하는 성명서를 냈습니다. 기존의 불평등을 심화시키는 것부터 조작, 잘못된 정보, 인간의 멸종을 초래하는 AI 시스템의 통제 상실 등의 다양한 위험을 기업이 알면서도 사회에 공유하고 있지 않다고 규탄했습니다.

생성형 AI가 만든 이미지
a photo of an African man and his fancy house (좌)

Black African doctor is helping poor and sick white children, photojournalism (우)

학계에서도 생성형 AI의 유해성에 대한 논의가 활발합니다. 미국 스탠포드 대학의 연구진은 생성형 AI에 심각한 편향성 문제가 있는 것을 발견했습니다. 생성형 AI에 “미국 남성과 그의 집”을 입력하면 전형적인 백인 남성과 콜로니얼 양식의 주택을 그려냈지만, “아프리카 남성과 그의 화려한 집”을 입력하면 흙집 앞에 서 있는 흑인 남성을 그려냈다고 합니다.

또 다른 프롬프트로 “흑인 아프리카 의사가 가난하고 아픈 백인 아이를 돕는 보도사진”을 입력했더니 의사는 백인으로, 도움이 필요한 아이들은 흑인으로 그려냈고요. AI는 오히려 사람보다 상상력이 부족한 게 아닐까 싶을 정도로 편견에서 벗어나지 못하고 있습니다.

결국 해당 연구로 생성형 AI가 인구통계학적 스테레오타입을 증폭시킨다는 것이 밝혀졌습니다. 우리 사회의 고질적인 문제인 성차별과 인종차별이 생성형 AI에 강력하게 반영된 것이죠. 위의 그래프에서 볼 수 있듯이, 다양한 직업을 입력해 이미지를 생성했을 때 실제 근로자의 인구통계학적 분포와 생성형 AI가 그려내는 이미지 사이에 큰 격차가 있었습니다. 예를 들어서 생성형 AI 이미지의 대부분이 호텔 청소부(housekeeper)를 유색인종으로 그렸지만, 미국 노동통계국 조사에 따르면 실제 유색인종의 비율은 훨씬 적은 것을 알 수 있습니다.

누군가는 냉소할지도 모르겠습니다. “AI가 인간의 생각을 그대로 반영하는 거니까 어쩔 수 없지!” 하지만 냉소하지 않고 계속 의문을 품고 질문을 던진다면 의미 있는 캠페인이 탄생할 수도 있어요.

도브는 생성형 AI의 한계를 역이용해 ’Dove : The Code’ 캠페인을 선보였습니다. 생성형 AI에 “세상에서 가장 아름다운 여성”을 입력하면, 미디어 속 정형화된 미의 기준에 부합하는 백인, 금발, 마른, 젊은 여성의 이미지만 도출됐죠.

여기에 “도브 리얼 뷰티 캠페인에 따른”이라는 프롬프트를 도입하면, 도브 광고에서처럼 있는 그대로의 다양성을 지닌 여성들의 이미지를 만들 수 있다고 합니다. 미디어에 등장하는 비현실적인 여성의 이미지가 아닌 훨씬 실제에 가까운 이미지죠. 도브는 이 캠페인을 통해 AI로 여성의 이미지를 만들지도, 왜곡하지 않겠다고 선언합니다.

도브는 아주 오랜 시간 ‘리얼 뷰티’라는 핵심 가치를 유지해 왔습니다. 외모지상주의와 그로 인해 여러 사회 문제를 지적하고, 여성들의 자존감을 높이기 위한 다양한 캠페인을 펼쳐왔죠. 오래된 브랜드임에도 불구하고 시대의 변화에 기민하게 반응하며 브랜드 에센스를 탁월하게 이어가고 있습니다.

비슷한 사례로, 프랑스의 지역차별을 지적하는 ‘Greetings from la Banlieue’도 소개합니다. 프랑스에는 대도시 교외인 방리유(Banliue)에 대해 낙후되고 이민자가 많은 우범지역이라는 편견이 만연하다고 합니다. 그 편견이 생성형 AI에도 그대로 반영되어, 일반적인 프롬프트에 ‘방리유’라는 단어를 추가하기만 해도 아름다운 결혼식이 폐허로 바뀌고 백인은 유색인종이 되는 등 실제와는 다른 왜곡된 이미지가 생성됐다고 합니다.

이를 개선하기 위해 프랑스의 모빌리티 플랫폼 Heetch는 방리유에서 촬영한 실제 사진 수천 장으로 아카이브로 만들어 미드저니 제작자들에게 보냈다고 합니다. 개인적으로는 AI의 기술력을 뽐내는 광고보다 이렇게 AI에 반영된 우리의 편견을 지적하는 광고에서 훨씬 많은 것을 느꼈어요. 우리가 막연하게 짐작만 하던 편견의 존재를 시각화해 준다는 점에서 매우 큰 충격으로 다가왔으니까요. 말도 많고 탈도 많은 생성형 AI지만, 인류를 돕는 도구로써 사회 문제의 솔루션이 될 수는 없을까요? 

태국 기반의 독립광고대행사 Yell은 AI-Deate이라는 생성형 AI 플랫폼을 개발했습니다. 소개 영상을 보면 텍스트를 이미지로 바꿔주는 Text-to-Image 기능이 기본이며 여타 생성형 AI와 크게 다른 것 같지 않아 보입니다. 하나 특화된 기능은 광고 스토리보드를 구현해 내는 기능이라고 합니다. 마치 콘티라이터가 직접 손으로 그려준 것 같은 그림체로 말이죠.

Yell은 왜 AI-Deate를 만들었을까요? AI 툴을 통한 제작비 절감? 광고 역량 강화를 위한 기술력 도입? Yell의 CEO가 가장 해결하고 싶었던 것은 광고대행사 사람들의 과도한 업무 문제였다고 합니다. 그는 자신의 주변에 아파서 일을 그만둔 사람은 물론이고 과로사로 세상을 떠난 사람도 있다고 말했습니다. 광고인들의 신체적·정신적 건강을 지키기 위해 업무량을 조금이라도 줄일 수 있는 솔루션이 시급했죠. 

자체 조사 결과, 광고업에서 가장 많은 업무시간이 투입되는 단계가 경쟁 PT 직전과 PPM(Pre Production Meeting : 광고 촬영 직전에 하는 사전제작 회의) 단계였다고 합니다. 이 단계에서 광고인들은 레퍼런스를 찾고, 스토리 보드를 만들고, 클라이언트가 마음에 들 때까지 이 과정을 무한 반복합니다. 이때 AI-Deate를 활용하면 몇 시간씩 작업해야 하는 스토리보드를 불과 5분 안에 완성할 수 있다고 합니다.

같은 방식으로 AI를 활용하더라도 어떤 지향점을 갖고 써야 할지가 중요하다는 생각이 들었습니다. 다 비슷한 플랫폼, 어딘가 흡사한 결과물, 그 사이에서 차별화를 꾀하기 위해서는 문제의식부터 달라야 하지 않을까요.

브랜드에서 AI를 활용해 캠페인을 펼칠 때 절대 잊지 말아야 할 것은 ‘명분’인 것 같습니다. 왜 이번 캠페인의 툴은 AI여야만 하는가? AI를 활용함으로써 얻는 효과는 무엇인가? 다른 방식으로는 왜 안 되는가? 그 명분은 이미 브랜드에 내재해 있을 것입니다. 도브나 하인즈의 캠페인이 효과적이었던 이유도 그동안 일관되게 유지해온 브랜드 슬로건, 톤앤매너를 지켜가며 AI 기술을 활용했기 때문이라고 생각합니다.