a16z: 새로운 시대의 "픽사", AI는 영화와 게임을 어떻게 융합할 것인가?

원제목：《The Next Generation Pixar: How AI will Merge Film \& Games》

저자：Jonathan Lai

편집：심조 TechFlow

지난 한 세기 동안, 기술 혁신은 우리가 가장 좋아하는 많은 이야기들을 탄생시켰습니다. 1930년대를 예로 들면, 디즈니는 다층 촬영기를 발명하고 최초로 소리와 동기화된 전채색 애니메이션을 제작했습니다. 이 기술 혁신은 개척적인 애니메이션 영화 《백설공주와 일곱 난쟁이》의 탄생을 이끌었습니다.

1940년대에는 마블과 DC 만화가 부상하며 "만화의 황금 시대"로 불리게 되었고, 이는 4색 회전 인쇄기와 오프셋 인쇄 기술의 광범위한 사용 덕분이었습니다. 이 기술의 한계인 낮은 해상도, 제한된 색조 범위, 저렴한 뉴스프린트에서의 점형 인쇄는 오늘날에도 우리가 인식할 수 있는 상징적인 "펄프" 외관을 형성했습니다.

마찬가지로, 픽사는 1980년대에 새로운 기술 플랫폼인 컴퓨터와 3D 그래픽을 활용할 수 있는 독특한 위치에 있었습니다. 공동 창립자 에드윈 캐트멀(Edwin Catmull)은 NYIT 컴퓨터 그래픽 연구소와 루카스 필름의 초기 연구원으로서 기본 CGI 개념을 개척하였고, 이후 최초의 완전 컴퓨터 생성 애니메이션 장편 영화 《토이 스토리》를 출시했습니다. 픽사의 그래픽 렌더링 소프트웨어 렌더맨은 현재까지 500편 이상의 영화에 사용되었습니다.

각 기술 물결 속에서, 처음에는 신기한 것들이 점차 깊이 있는 서사의 새로운 형식으로 진화하였고, 이는 세대에서 세대로 이어지는 새로운 창작자들에 의해 이끌어졌습니다. 오늘날, 우리는 다음 픽사가 곧 탄생할 것이라고 믿습니다. 생성적 인공지능( Generative AI )은 창의적 서사의 근본적인 변화를 이끌고 있으며, 새로운 세대의 인간 창작자들이 전혀 새로운 방식으로 이야기를 들려줄 수 있게 하고 있습니다.

구체적으로, 우리는 다음 세기의 픽사가 전통적인 영화나 애니메이션을 통해 탄생하지 않고, 상호작용 비디오를 통해 탄생할 것이라고 믿습니다. 이 새로운 서사 형식은 비디오 게임과 TV/영화 간의 경계를 모호하게 하여 깊이 있는 서사와 관객의 능동성 및 "게임"을 융합하여 거대한 새로운 시장을 열 것입니다.

게임: 현대 서사의 최전선

오늘날 두 가지 주요 물결이 일어나고 있으며, 이는 새로운 세대의 서사 회사 형성을 가속화할 수 있습니다:

1. 소비자가 상호작용 미디어(선형/수동 미디어인 TV/영화가 아님)로 전환하는 것

2. 생성적 인공지능에 의해 촉진되는 기술 발전

지난 30년 동안, 우리는 소비자의 변화가 지속적으로 심화되는 것을 보았고, 게임과 상호작용 미디어는 각 세대에서 점점 더 인기를 끌고 있습니다. Z세대 및 그보다 젊은 세대에게 게임은 이제 그들이 여가 시간을 보내는 가장 선호하는 방법이며, TV와 영화보다 앞서고 있습니다. 2019년, 넷플릭스 CEO 리드 헤이스팅스는 주주에게 보낸 편지에서 "우리는 포트나이트와 경쟁하고 있으며(그리고 종종 그것에 지고 있습니다) HBO보다 더 많은 경쟁을 하고 있습니다."라고 밝혔습니다. 대부분의 가정에서 문제는 "우리가 무엇을 하고 있느냐"가 아니라 "우리가 무엇을 보고 있느냐"입니다.

비록 TV, 영화 및 책이 여전히 매력적인 이야기를 들려주고 있지만, 오늘날 가장 혁신적이고 성공적인 새로운 이야기들은 게임에서 전해지고 있습니다. 예를 들어, 《해리 포터》. 오픈 월드 롤플레잉 게임 《호그와트 유산》은 플레이어가 호그와트 신입생이 되는 몰입감을 전례 없이 경험하게 합니다. 이 게임은 2023년의 베스트셀러로, 출시 시 수익이 10억 달러를 초과하였고, 박스 오피스는 마지막 《해리 포터: 죽음의 성물(하)》를 제외한 모든 《해리 포터》 영화(10.3억 달러)를 초과했습니다.

게임 지식 재산(IP)은 최근 TV와 영화 각색에서도 큰 성공을 거두었습니다. 너티 독의 《더 라스트 오브 어스》는 2023년 HBO Max에서 가장 높은 시청률을 기록하며, 각 에피소드당 평균 3200만 명의 시청자를 기록했습니다. 《슈퍼 마리오 브라더스》 영화는 14억 달러의 박스 오피스를 기록하며 애니메이션 영화의 글로벌 첫 주말 최대 개봉 기록을 세웠습니다. 또한, 호평받는 《폴아웃》 시리즈, 파라마운트의 헤일로 시리즈, 톰 홀랜드의 《툼 레이더》 영화, 마이클 베이의 《스키비디 변기》 영화 등도 있습니다.

상호작용 미디어가 이렇게 강력한 이유 중 하나는, 적극적인 참여가 이야기나 우주에 대한 친밀감을 형성하는 데 도움이 되기 때문입니다. 게임을 한 시간 하는 것의 집중력은 수동적으로 TV를 한 시간 보는 것보다 훨씬 뛰어납니다. 많은 게임은 또한 사회적 요소를 가지고 있으며, 핵심 디자인에 다인용 메커니즘이 통합되어 있습니다. 가장 기억에 남는 이야기는 종종 우리가 친구 및 가족과 함께 창작하고 공유하는 이야기입니다.

관객은 여러 매체(시청, 게임, 창작, 공유)에서 지식 재산과 지속적으로 상호작용하며, 이는 이야기가 단순한 오락이 아니라 개인 정체성의 일부가 되도록 만듭니다. 한 사람이 단순한 "해리 포터 관객"에서 "충실한 포터 팬"으로 성장할 때, 후자는 더 지속적이며, 한때 개인 활동이었던 콘텐츠 주위에 정체성과 다인 커뮤니티를 형성합니다.

전반적으로, 비록 우리가 역사상 가장 위대한 이야기들이 선형 미디어에서 전해졌지만, 미래를 내다보면 게임과 상호작용 미디어가 미래 이야기의 서술 장소가 될 것입니다. 따라서 우리는 다음 세기 가장 중요한 서사 회사가 여기에서 탄생할 것이라고 믿습니다.

상호작용 비디오: 서사와 게임의 결합

게임이 문화에서 주도적인 위치를 차지하고 있는 점을 감안할 때, 우리는 다음 픽사가 서사를 게임과 결합한 미디어 형식을 통해 등장할 것이라고 믿습니다. 우리가 보고 있는 잠재력이 큰 형식 중 하나는 상호작용 비디오입니다.

먼저, 상호작용 비디오란 무엇이며 비디오 게임과는 어떻게 다른가요? 비디오 게임에서 개발자는 게임 엔진에 자원을 미리 로드합니다. 예를 들어, 《슈퍼 마리오 브라더스》에서 아티스트는 마리오 캐릭터, 나무 및 배경을 디자인했습니다. 프로그래머는 플레이어가 "A" 버튼을 누르면 마리오가 50픽셀 점프하도록 설정했습니다. 점프 프레임은 전통적인 그래픽 파이프라인 렌더링을 사용합니다. 이는 게임 구조가 매우 결정적이고 계산적이게 되어 개발자가 완전히 제어할 수 있게 만듭니다.

반면 상호작용 비디오는 완전히 신경망에 의존하여 실시간으로 프레임을 생성합니다. 창의적인 프롬프트(텍스트나 대표 이미지일 수 있음) 외에는 자원을 업로드하거나 생성할 필요가 없습니다. 실시간 AI 이미지 모델은 플레이어 입력(예: "위" 버튼)을 수신하고 다음 생성될 게임 프레임을 확률적으로 추측합니다.

상호작용 비디오의 전망은 TV와 영화의 접근성을 서사의 깊이와 결합하고, 비디오 게임의 역동적이고 플레이어 주도 시스템을 통합하는 데 있습니다. 모든 사람은 TV를 시청하고 선형 이야기를 따르는 방법을 알고 있습니다. 플레이어 입력에 기반하여 실시간으로 생성된 비디오를 추가함으로써, 우리는 개인화되고 무한한 게임 경험을 창출할 수 있습니다. 이는 미디어 작품이 수천 시간 동안 팬을 끌어들일 수 있게 할 수 있습니다. 블리자드의 《월드 오브 워크래프트》는 20년 이상 지속되었으며, 오늘날에도 약 700만명의 구독자를 보유하고 있습니다.

상호작용 비디오는 또한 다양한 소비 방식을 제공합니다. 관객은 TV 프로그램을 시청하듯이 콘텐츠를 쉽게 즐길 수 있으며, 다른 시간에 모바일 장치나 컨트롤러에서 적극적으로 게임을 할 수 있습니다. 팬들이 가능한 많은 방식으로 그들이 가장 좋아하는 지식 재산 우주를 경험하는 것은 크로스미디어 서사의 핵심으로, 이는 지식 재산에 대한 친밀감을 강화하는 데 도움이 됩니다.

지난 10년 동안, 많은 서사자들이 상호작용 비디오의 비전을 실현하기 위해 노력해왔습니다. 초기의 돌파구 중 하나는 Telltale의 《워킹 데드》로, 이는 로버트 커크먼의 만화 시리즈를 기반으로 한 상호작용 경험으로, 플레이어는 애니메이션 장면의 전개를 지켜보지만, 중요한 순간에 대화와 빠른 반응 이벤트를 통해 선택을 합니다. 이러한 선택은 좀비 공격에서 어떤 캐릭터를 구할지를 결정하는 것과 같은 개인화된 이야기 변형을 만들어내어 매번 게임 경험이 다르게 됩니다. 《워킹 데드》는 2012년에 출시되어 큰 성공을 거두었으며, 여러 해의 게임 상을 수상하고 현재까지 2800만부 이상 판매되었습니다.

2017년, 넷플릭스도 상호작용 비디오 분야에 진출하였으며, 애니메이션 작품 《고양이 책》에서 시작하여, 결국 관객이 젊은 프로그래머가 판타지 책을 비디오 게임으로 변환하는 과정에서 선택을 하도록 하는 실사 영화 《블랙 미러: 밴더스내치》를 발표하였습니다. 밴더스내치는 휴일 현상이 되어, 팬들이 영화의 모든 가능한 결말을 기록하기 위해 플로우차트를 제작하는 열광적인 팬층을 끌어모았습니다.

그러나 긍정적인 평가에도 불구하고, 밴더스내치와 《워킹 데드》는 생존 위기에 직면했습니다. 수동적으로 정의된 수많은 분기 이야기를 만드는 데 드는 시간과 비용이 너무 비쌌기 때문입니다. Telltale이 여러 프로젝트로 확장하면서, 그들은 개발자들 사이에 과중 근무 문화를 형성하였고, 개발자들은 "피로와 탈진"을 호소했습니다. 서사 품질이 영향을 받았으며, 《워킹 데드》의 초기 메타크리틱 점수가 89였던 반면, 4년 후 Telltale이 그들의 가장 큰 IP 중 하나인 《배트맨》을 출시했을 때는 불만족스러운 64점을 받았습니다. 2018년, Telltale은 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축하지 못하고 파산을 선언했습니다.

《밴더스내치》의 경우, 제작팀은 영화의 5개 결말을 설명하기 위해 250개의 비디오 클립을 촬영했으며, 5시간의 촬영을 포함했습니다. 예산과 제작 시간은 표준 《블랙 미러》 에피소드의 두 배에 달하며, 프로그램 제작자는 프로젝트의 복잡성이 "4개의 에피소드를 동시에 제작하는 것"에 해당한다고 밝혔습니다. 결국 2024년, 넷플릭스는 전체 상호작용 특별 프로그램 부서를 폐쇄하고 전통적인 게임 제작으로 전환하기로 결정했습니다.

현재까지 상호작용 비디오 프로젝트의 콘텐츠 비용은 게임 시간과 선형 관계를 유지하고 있으며, 이 문제를 피할 방법은 없습니다. 그러나 생성적 인공지능 모델의 발전은 상호작용 비디오의 규모화를 촉진하는 열쇠가 될 수 있습니다.

생성 모델이 곧 상호작용 비디오를 지원할 만큼 충분히 빨라질 것입니다

최근 이미지 생성 모델의 증류에서 놀라운 발전이 있었습니다. 2023년, 잠재적 일관성 모델과 SDXL 터보의 출시는 이미지 생성의 속도와 효율성을 크게 향상시켜 고해상도 렌더링이 단 한 단계로 가능해졌으며, 이전에는 20-30단계가 필요했던 것이고, 비용도 30배 이상 줄어들었습니다. 생성 비디오의 아이디어는 ------ 프레임 간 변화가 있는 일관된 이미지의 연속 ------ 갑자기 매우 실행 가능해졌습니다.

올해 초, OpenAI는 소라라는 텍스트-비디오 모델을 발표하여 최대 1분 길이의 비디오를 생성할 수 있으며, 시각적 일관성을 보장합니다. 얼마 지나지 않아, Luma AI는 120초 내에 120프레임(약 5초 비디오)을 생성할 수 있는 더 빠른 비디오 모델 드림 머신을 발표했습니다. Luma는 최근 7주 만에 놀라운 1000만 사용자를 유치했다고 공유했습니다. 지난달, Hedra Labs는 캐릭터-1을 발표했으며, 이는 90초 내에 60초 비디오를 생성할 수 있는 캐릭터 중심의 다중 모달 비디오 모델로, 풍부한 인간 감정과 음성을 표현합니다. Runway는 최근 Gen-3 터보를 출시하여 단 15초 만에 10초 분량의 클립을 렌더링할 수 있는 모델입니다.

오늘날, 야망 있는 영화 제작자는 텍스트 프롬프트나 참조 이미지를 통해 몇 분 분량의 720p HD 비디오 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있으며, 시작 또는 종료 키프레임과 결합하여 구체성을 더할 수 있습니다. Runway는 또한 편집 도구 세트를 개발하여 확산 생성 비디오에 대한 더 세밀한 제어를 제공하며, 프레임 내 카메라 제어, 프레임 보간 및 모션 브러시를 포함합니다. Luma와 Hedra도 곧 각자의 창작자 도구 세트를 출시할 예정입니다.

비록 제작 작업 흐름이 여전히 초기 단계에 있지만, 우리는 이미 이러한 도구를 사용하여 이야기를 들려주는 몇몇 콘텐츠 제작자를 만났습니다. Resemblance AI는 Luma, Midjourney 및 Eleven Labs가 제작한 3분 분량의 제2차 세계대전 대체 역사 이야기 Nexus 1945를 만들었습니다. 독립 영화 제작자 Uncanny Harry는 Hedra와 함께 사이버펑크 단편 영화를 제작하였으며, 창작자들은 뮤직 비디오, 예고편, 여행 비디오 블로그 및 심지어 패스트푸드 햄버거 광고를 제작하기도 했습니다. 2022년 이후, Runway는 매년 AI 영화제를 개최하여 10편의 우수한 AI 제작 단편을 선정하고 있습니다.

특히 주목할 점은 현재 여전히 몇 가지 한계가 존재한다는 것입니다. ------ 프롬프트로 생성된 2분 분량의 클립과 전문 팀이 제작한 2시간 장편 영화 간에는 서사 품질과 제어 측면에서 여전히 뚜렷한 차이가 있습니다. 프롬프트나 이미지로 생성자가 원하는 콘텐츠를 만드는 것은 종종 어렵고, 경험이 풍부한 프롬프트 엔지니어조차도 생성된 콘텐츠의 대부분을 포기하는 경우가 많습니다. AI 창작자 Abel Art는 1분의 일관된 비디오를 생성하는 데 약 500개의 비디오가 필요하다고 보고했습니다. 이미지 일관성은 일반적으로 연속 비디오가 1-2분 재생된 후에 시작되며, 일반적으로 수동 편집이 필요합니다. 이것이 오늘날 대부분의 생성 비디오의 길이가 약 1분으로 제한되는 이유입니다.

대부분의 전문 할리우드 제작사에게 확산 모델로 생성된 비디오는 전통적인 촬영을 대체할 수는 없지만, 전처리 단계에서 스토리보드로 사용될 수 있습니다. 후반 작업에서도 AI를 사용하여 오디오 및 시각 효과 처리를 할 기회가 있지만, 전반적으로 AI 창작자 도구 세트는 수십 년의 투자를 거친 전통 작업 흐름에 비해 여전히 초기 개발 단계에 있습니다.

단기적으로, 생성 비디오의 가장 큰 기회 중 하나는 상호작용 비디오 및 단편과 같은 새로운 미디어 형식을 발전시키는 것입니다. 상호작용 비디오는 플레이어의 선택에 따라 1-2분의 짧은 클립으로 분할되며, 일반적으로 애니메이션 또는 스타일화된 형태로 낮은 해상도의 자료를 사용할 수 있습니다. 더 중요한 것은, 확산 모델을 사용하여 이러한 짧은 비디오를 만드는 비용이 Telltale / 밴더스내치 시절보다 더 경제적이라는 것입니다. Abel Art는 Luma의 1분 비디오 비용이 125달러로, 하루 동안 영화 촬영을 임대하는 비용과 비슷하다고 추정합니다.

비록 오늘날 생성 비디오의 품질이 일관되지 않을 수 있지만, ReelShort와 DramaBox와 같은 수직 단편 비디오의 인기는 관객들이 낮은 제작 가치의 시리즈 단편 TV에 대한 수요가 있음을 입증했습니다. 비평가들이 촬영이 아마추어적이고 각본이 공식적이라고 불평하는 가운데, ReelShort는 여전히 3000만회 이상의 다운로드와 매달 1000만 달러 이상의 수익을 기록하며, 수천 개의 미니 시리즈를 출시했습니다. 예를 들어, 《금기된 욕망: 알파의 사랑》와 같은 작품이 있습니다.

상호작용 비디오가 직면한 가장 큰 기술적 장애물은 실시간 콘텐츠 생성을 위한 충분히 빠른 프레임 생성 속도에 도달하는 것입니다. 드림 머신은 현재 초당 약 1프레임을 생성하고 있습니다. 현대 게임 콘솔의 최소 수용 목표는 안정적인 30 FPS이며, 60 FPS는 황금 기준입니다. PAB와 같은 기술의 도움으로 특정 비디오 유형에서는 10-20 FPS로 증가할 수 있지만, 여전히 속도가 부족합니다.

현황: 상호작용 비디오의 판도

우리가 보고 있는 기본 하드웨어와 모델의 개선 속도를 고려할 때, 상업적으로 실행 가능한 완전 생성 상호작용 비디오까지는 약 2년 정도 남았다고 추정합니다.

오늘날, 우리는 마이크로소프트 연구와 OpenAI와 같은 참여자들이 상호작용 비디오의 엔드 투 엔드 기본 모델을 연구하는 데 진전을 이루고 있는 것을 보고 있습니다. 마이크로소프트의 모델은 완전한 "플레이 가능한 세계"의 3D 환경을 생성하는 것을 목표로 하고 있습니다. OpenAI는 Sora의 데모를 보여주었으며, 이 모델은 "제로 샘플"의 마인크래프트 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. "Sora는 마인크래프트에서 플레이어의 행동을 동시에 제어하고, 세계와 그 동적 요소를 고해상도로 렌더링할 수 있습니다."

2024년 2월, Google DeepMind는 자체 엔드 투 엔드 상호작용 비디오 기본 모델 지니를 발표했습니다. 지니의 독특한 점은 잠재적 행동 모델로, 이는 두 비디오 프레임 간의 잠재적 행동을 추론합니다. 30만 시간의 플랫폼 비디오로 훈련된 지니는 장애물을 넘는 방법과 같은 캐릭터 행동을 인식하는 법을 배웠습니다. 이 잠재적 행동 모델은 비디오 분할기와 결합되어 동적 모델에 입력되며, 이 모델은 다음 프레임을 예측하여 상호작용 비디오를 구성합니다.

응용 프로그램 측면에서, 우리는 이미 몇몇 팀이 새로운 유형의 상호작용 비디오 경험을 탐색하고 있는 것을 보았습니다. 많은 회사들이 현재 모델의 한계를 중심으로 생성형 영화나 TV 프로그램을 제작하기 위해 노력하고 있습니다. 우리는 또한 일부 팀이 AI 네이티브 게임 엔진에 비디오 요소를 추가하고 있는 것을 보았습니다.

Ilumine의 Latens는 사용자가 꿈속에서 걷는 동안 실시간으로 화면 콘텐츠를 생성하는 "깨기 꿈 시뮬레이터"를 개발하고 있습니다. 이 약간의 지연은 초현실적인 경험을 조성하는 데 도움이 됩니다. 오픈 소스 커뮤니티 Deforum의 개발자들은 몰입형 상호작용 비디오의 현실 세계 장치를 만들고 있습니다. Dynamic은 사용자가 1인칭 시점에서 로봇을 제어하고 완전히 생성된 비디오를 사용할 수 있는 시뮬레이션 엔진을 개발하고 있습니다.

TV와 영화 분야에서, Fable Studio는 팬들이 인기 프로그램의 자신만의 버전을 각색할 수 있는 AI 스트리밍 서비스 Showrunner를 개발하고 있습니다. Fable의 개념 증명 프로젝트 《사우스 파크 AI》는 지난해 여름 첫 방송 시 800만회의 시청을 기록했습니다. Solo Twin과 Uncanny Harry는 최전선의 AI 영화 제작 스튜디오입니다. Alterverse는 D&D에서 영감을 받은 상호작용 비디오 롤플레잉 게임을 만들었으며, 커뮤니티가 다음에 일어날 일을 결정합니다. Late Night Labs는 AI를 창작 과정에 통합하는 새로운 최상위 영화 제작 회사입니다. Odyssey는 4개의 생성 모델로 구동되는 시각적 서사 플랫폼을 개발하고 있습니다.

영화와 게임 간의 경계가 모호해짐에 따라, 우리는 창작자에게 더 많은 제어권을 부여하는 AI 네이티브 게임 엔진과 도구가 등장할 것입니다. Series AI는 AI 게임 개발을 위한 엔드 투 엔드 플랫폼인 Rho Engine을 개발하였으며, 주요 지식 재산 보유자와 협력하여 원작 작품을 공동 개발하고 있습니다. 우리는 또한 Rosebud AI, Astrocade 및 Videogame AI가 출시한 AI 창작 도구 세트를 보았으며, 이는 초보 프로그래머나 아티스트가 상호작용 경험을 제작하는 데 빠르게 입문할 수 있도록 돕습니다.

이러한 새로운 AI 창작 도구 세트는 이야기 전달을 위한 시장 기회를 창출할 것입니다. 새로운 유형의 시민 창작자들이 프롬프트 엔지니어링, 시각적 스케치 및 음성 인식을 활용하여 그들의 상상력을 실현할 수 있게 될 것입니다.

누가 상호작용 픽사를 만들 것인가?

픽사는 컴퓨터와 3D 그래픽의 기본 기술 혁신을 활용하여 상징적인 회사를 만들 수 있었습니다. 오늘날 생성 AI 분야에서도 유사한 물결이 일어나고 있습니다. 그러나 중요한 것은 픽사의 성공이 크게 《토이 스토리》와 존 라세터가 이끄는 세계적 수준의 이야기 팀이 만든 고전 애니메이션 영화 덕분이라는 점입니다. 인간의 창의력과 새로운 기술이 결합하여 최고의 이야기를 만들어냈습니다.

마찬가지로, 우리는 다음 픽사가 세계적 수준의 상호작용 이야기 스튜디오이자 최고의 기술 회사가 되어야 한다고 믿습니다. AI 연구가 빠르게 발전함에 따라, 창의적 팀은 AI 팀과 긴밀히 협력하여 서사와 게임 디자인을 기술 혁신과 융합해야 합니다. 픽사는 예술과 기술이 융합된 독특한 팀을 보유하고 있으며, 디즈니와 협력 관계를 맺고 있습니다. 오늘날의 기회는 새로운 팀이 게임, 영화 및 AI의 학문을 통합할 수 있는 것입니다.

이것은 단순히 기술에 국한되지 않는 거대한 도전이 될 것임을 분명히 해야 합니다. 이 팀은 인간 이야기꾼과 AI 도구가 협력하여 그들의 상상력을 증대시키는 새로운 방법을 탐색해야 합니다. 또한, 많은 법적 및 윤리적 장애물이 해결되어야 합니다. ------ 창작자가 모델 훈련에 사용된 모든 데이터에 대한 소유권을 증명하지 않는 한, AI 생성 창작물의 법적 소유권과 저작권 보호는 여전히 불확실합니다. 훈련 데이터 뒤에 있는 원작자, 아티스트 및 제작자의 보상 문제도 해결되어야 합니다.

그러나 오늘날 분명한 것은 새로운 상호작용 경험에 대한 수요가 매우 높다는 것입니다. 장기적으로, 다음 픽사는 상호작용 이야기를 창조할 뿐만 아니라 완전한 가상 세계를 구축할 수 있습니다. 우리는 이전에 끝없는 게임의 잠재력에 대해 논의한 바 있습니다. ------ 동적 세계가 실시간 레벨 생성, 개인화된 서사 및 지능형 에이전트를 융합하는 것 ------ HBO의 《웨스트월드》 구상과 유사합니다. 상호작용 비디오는 《웨스트월드》를 현실로 만드는 가장 큰 도전 중 하나인 개인화된 고품질 상호작용 콘텐츠를 신속하게 생성하는 문제를 해결합니다.

언젠가 AI의 도움으로, 우리는 이야기 세계를 구축하여 창작 과정을 시작할 수 있을 것입니다. ------ 우리가 완전히 형성된 지식 재산 세계를 구상하고, 캐릭터, 서사선, 비주얼 등을 포함한 다음, 관객이나 특정 상황에 제공하고자 하는 다양한 미디어 제품을 생성하는 것입니다. 이는 크로스미디어 서사의 궁극적인 발전이 될 것이며, 전통적인 미디어 형식의 경계를 완전히 모호하게 할 것입니다.

픽사, 디즈니 및 마블은 잊을 수 없는 세계를 창조할 수 있었으며, 이러한 세계는 팬 정체성의 핵심 부분이 되었습니다. 다음 상호작용 픽사의 기회는 생성적 AI를 활용하여 동일한 목표를 달성하는 것입니다. ------ 새로운 이야기 세계를 창조하고, 전통 서사 형식의 경계를 모호하게 하여 전례 없는 세계를 만들어내는 것입니다.