문화산업은 AI를 어떻게 써야 하는가
'문화엔진'은 문화정책과 콘텐츠산업, 도시공간과 예술 현장의 흐름을 깊고 넓게 통찰하기 위해 마련된 시리즈입니다. 이 연재를 통해 우리 문화가 나아가는 방향과 그 속에 담긴 다층적인 의미를 입체적으로 만날 수 있습니다. 콘텐츠 디렉터 이창근과 현대미술가 최지원, 도시경관 계획가 박상희, 미디어공학자 정지윤을 비롯한 다양한 분야의 필진이 각자의 전문 영역과 현장 경험을 바탕으로 지디넷코리아 문화산업팀 기자들과 협업해 연재를 이어갑니다. '문화엔진'이 K-컬처를 미래산업의 엔진이자 동시대 문화의 새로운 가능성으로 바라보는 계기가 되기를 기대합니다. [편집자주] AI는 이제 가능성보다 활용의 문제로 넘어가고 있다. 지난 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI Festa 26'을 K헤리티지산업포럼 워킹그룹 멤버들과 둘러봤다. AI 에이전트와 로봇, 피지컬 AI, 군집드론, 실시간 3D, 디지털트윈 등 수많은 기술이 한 공간에 모였지만, 현장에서 더 눈에 들어온 것은 기술의 종류보다 쓰임이었다. 'AI로 무엇까지 할 수 있는가'보다 '어디에, 왜, 어떻게 쓸 것인가'라는 질문이 산업의 앞자리로 이동하고 있었다. 문화산업도 다르지 않다. 기술을 먼저 정해놓고 적용할 대상을 찾는 방식과, 문화의 가치와 현장의 문제를 먼저 읽은 뒤 필요한 기술을 고르는 방식은 결과가 다를 수밖에 없다. 이번 현장에서 보고 싶었던 것도 최신 기술의 순위가 아니었다. AI가 문화산업의 제작과 서비스, 공간과 관객 경험을 어떻게 바꾸고 있는지를 살펴보는 일이었다. 문화산업 안으로 들어온 AI 문화체육관광부 산하 한국문화정보원 부스에서는 AI 문화비서와 문화데이터, 공공저작물 등이 소개됐다. 새로운 AI 콘텐츠를 별도로 하나 더 만드는 방식이라기보다 사람들이 문화정보를 찾고 이해하고 활용하는 기존 과정에 AI를 넣는 접근이었다. 한국관광공사 부스에서도 기술은 여행지 추천을 넘어 이동과 체류, 지역에서의 경험을 설계하는 수단으로 넓어지고 있었다. 콘텐츠산업에서는 변화가 더 직접적이었다. 충남콘텐츠진흥원 부스에서는 참여기업들의 AI 영상제작과 움직임 분석 기술을 볼 수 있었고, 스튜디오메타케이 부스는 생성형 AI와 버추얼 휴먼을 방송영상과 영화, 미디어아트, 공연 제작으로 연결하고 있었다. 생성형 AI가 이미지 한 장을 만드는 도구에서 벗어나 기획과 제작, 수정 과정으로 들어오고 있는 셈이다. 그래서 'AI가 창작자를 대신할 것인가'라는 질문만으로 지금의 변화를 설명하기는 어렵다. 더 관심 있게 볼 것은 창작자가 무엇을 새롭게 할 수 있게 됐는지, 제작 방식은 어떻게 달라지는지, 그 결과 관객에게 어떤 경험을 줄 수 있는가이다. 콘텐츠 제작자의 역할도 기술을 많이 붙이는 데 있지 않다. 무엇을 전하고 어떤 경험을 만들 것인지 먼저 정한 뒤, 그 목적에 맞는 기술을 판단하는 일이다. 데이터가 자산이 되고, 자산이 콘텐츠가 된다 생성형 AI의 화려한 화면 뒤에는 데이터를 만드는 기술이 있다. 공간정보 기술기업 디케이시스템은 GNSS 측량장비와 드론, 3D 라이다 스캐너, 포인트클라우드와 디지털트윈 기술을 선보였다. 현실의 공간과 대상을 AI로 분석하거나 재현하려면 먼저 정확한 기록과 데이터가 있어야 한다. 문화산업에서도 무엇을 어떤 품질의 원천자산으로 남길 것인지는 앞으로 더욱 중요해질 문제다. 이 과정을 잘 보여준 사례가 국가유산청의 '신라왕경 디지털 재현사업'이었다. 학술연구와 전문가 검증을 토대로 고증된 데이터를 구축하고, 흩어진 유적과 공간을 디지털 도시로 연결한 뒤 실시간 3D와 생성형 AI를 활용해 콘텐츠로 확장한다. 현장에서는 생성형 AI 영화 '페르시아 왕자, 신라의 북소리'도 볼 수 있었다. 내가 흥미롭게 본 것은 영화 한 편보다 그 앞의 과정이었다. 조사와 기록이 데이터가 되고, 데이터가 디지털 자산이 되며, 다시 이야기와 기술을 만나 콘텐츠가 된다. 문화유산의 사례지만 문화산업 전체에서도 생각해볼 만한 구조다. 하나를 만들고 끝내기보다 한 번 구축한 문화적 자산이 전시와 공연, 교육, 영상, 게임, 관광으로 계속 다른 쓰임을 만들어내는 편이 훨씬 생산적이다. 유니티 부스의 'AI × Real Time 3D' 역시 같은 맥락에서 보였다. 게임에서 익숙했던 실시간 3D 기술은 이미 제조와 로봇, 디지털트윈으로 확장되고 있다. 문화 분야에서도 하나의 디지털 자산을 영상 한 편으로 소진할 이유가 없다. 전시와 교육, 게임과 관광, 새로운 공간경험의 재료로 다시 쓸 수 있다. 이런 흐름을 보면 공공 문화사업도 'AI를 적용했다'는 사실 자체를 성과로 내세우는 단계에서는 벗어날 필요가 있다. 어떤 자료와 데이터를 남길 것인지, 신뢰성과 권리 문제는 어떻게 다룰 것인지, 구축한 디지털 자산을 이후 다른 사업에서 다시 활용할 수 있는지를 함께 봐야 한다. 신기술을 몇 개 사용했는지보다 무엇을 남겼고, 그것이 이후 어떤 쓰임으로 이어지는지가 더 중요하다. 기술을 문화의 언어로 바꾸는 일 군집드론도 비슷했다. 군집제어와 자율비행은 공학기술이지만 수백 대, 수천 대의 드론이 밤하늘에서 이미지와 이야기를 만들면 공연과 관광, 도시의 야간경험이 된다. 관객이 기억하는 것은 알고리즘이 아니라 장면과 음악, 그 장소에서 보낸 시간이다. 문화콘텐츠에서 기술은 때로 앞에 드러나지 않을수록 좋다. 기술을 얼마나 많이 사용했는가보다 어떤 이야기와 경험을 만들어냈는지가 중요하기 때문이다. 문화산업에서 기술을 쓴다는 것은 기술 자체를 보여주는 일이 아니라 그것을 문화의 언어로 번역하는 일에 가깝다. 이번 AI페스타를 K헤리티지산업포럼이 현장워크숍으로 찾은 것도 그런 이유였다. 각자의 전문영역에서 K-헤리티지와 연결해볼 만한 기업이나 기술 하나를 찾아보자는 정도의 과제를 공유했다. 전통예술, 공간, 콘텐츠, 미디어를 보는 시선이 서로 다른 만큼 같은 기술에서도 서로 다른 가능성이 보인다. 포럼이 할 일도 여기에 있다고 본다. 특정 기업이나 기술을 홍보하기보다 정책과 산업의 변화를 읽고, 문화적 원천과 기업의 기술, 전문가의 해석이 만날 수 있는 접점을 찾는 것이다. 현장에서 의제를 발견하고 사람이 만나 작은 협업을 만들고, 그것이 실제 프로젝트로 이어지도록 하는 구조다. K-헤리티지를 문화유산 안에만 가두지 않고 관광과 콘텐츠산업, 기술과 연결해서 보는 이유이기도 하다. 이번 현장을 돌아보며 AI가 모든 산업을 같은 방법으로 바꾸는 것은 아니라는 생각이 더 분명해졌다. 문화정보에서는 검색과 안내를 바꾸고, 관광에서는 이동과 체류에 개입하며, 콘텐츠산업에서는 제작방식을 바꾼다. 공간정보 기술이 현실을 데이터로 옮긴다면 실시간 3D는 그 데이터를 다시 경험으로 바꾼다. 그래서 문화산업에서 AI를 이야기할 때도 질문의 순서가 중요하다. 어떤 기술을 쓸 것인지보다 어떤 문화적 가치와 이야기를 전할 것인지, 사람들에게 어떤 경험을 남길 것인지를 먼저 물어야 한다. 그 다음에 필요한 데이터와 기술, 함께할 기업을 고르면 된다. 기술은 빠르게 바뀐다. 그러나 문화의 의미를 읽고 오늘의 언어로 다시 해석하며, 사람과 기술을 엮어 새로운 콘텐츠와 경험을 만드는 일은 여전히 사람의 몫이다. AI 시대에도 문화산업의 출발점은 기술이 아니라 문화다. 글 = 이창근 예술-기술 칼럼니스트, 인문 논픽션 『도시와 유산을 읽는 법』 시리즈 저자
