| 최초 작성일 : 2025-11-21 | 수정일 : 2025-11-21 | 조회수 : |
텍스트 한 줄이 영상 한 편이 되는 시대가 도래했습니다. Sora·Runway·Pika와 같은 AI 비디오 모델은 카메라·조명·배우가 없이도 고해상도 영상을 생성하며, 기존 제작 생태계의 역할 구조를 근본적으로 흔들고 있습니다. 이제 “누가 영화를 만든 사람인가?”라는 질문은 기술적 능력이 아니라 아이디어·프롬프트·서사 설계 능력을 중심으로 새롭게 쓰이고 있습니다. 이 글은 텍스트→영상 AI 기술이 창작 주체·저작권·노동·산업 구조에 어떤 변화를 일으키는지를 사회기술전환 이론과 혁신 확산 이론 관점에서 분석하고, 앞으로의 스토리텔링이 어떤 방식으로 재편될지를 살펴봅니다.
불과 몇 달 전만 해도 “영화는 카메라로 찍는 것”이라는 상식은 너무나 자연스러웠습니다. 하지만 지금, 그 상식이 무너지고 있습니다. 텍스트 몇 줄을 입력하면 10초짜리 영화 장면이, 한 문단을 넣으면 광고가, 대본 형식의 지시를 입력하면 단편영화가 생성되는 시대가 도착했습니다. 이미 여러 언론이 이 ‘텍스트→영상 혁명’을 연달아 보도하고 있습니다. “OpenAI Sora, 텍스트만으로 영화 수준 영상 생성 데모 공개” (The Verge, 2025.11.14.) “Runway Gen-4, 실사와 구분 어려운 장면 구현… 영상 산업 판도 변화” (TechCrunch, 2025.11.13.) “Pika Labs, AI 영상 생성 시장 점유율 급상승… 유튜버·광고업계 빠르게 흡수” (Forbes, 2025.11.10.) “AI가 만든 뮤직비디오, 조회수 1억 돌파… 인간 감독의 역할은?” (Rolling Stone, 2025.11.12.) “好評 속에서도 불안… ‘AI 영상 저작권’ 논쟁 재점화” (BBC, 2025.11.15.) 이제 영상 제작은 장비나 현장의 문제가 아니라, “무엇을 쓰는가?” “어떤 문장을 입력하는가?”의 문제로 재편되고 있습니다. 영상 창작의 출발점이 ‘카메라 기술’에서 ‘언어 능력’으로 이동한 것입니다. 그래서 지금 가장 중요한 질문은 기술 자체가 아니라 “그렇다면 창작자는 누구인가?”라는 문제로 옮겨가고 있습니다. 현장 경험이 없더라도, 조명·렌즈·촬영 구도를 몰라도, 사람들은 놀라울 정도로 정교한 영상 결과물을 만들어 냅니다. 영상 전문가들은 당혹감을 감추지 못하고, 광고·영화 업계는 비상 상황에 들어갔습니다. 한편, 일반 사용자들은 처음으로 “내가 상상한 세계가 바로 화면에 뜨는” 경험을 하며 창작의 문턱이 사라지는 놀라움을 체감하고 있습니다. 텍스트→영상 기술은 단순히 “새로운 도구”가 아니라, 창작 능력에 대한 사회적 정의를 다시 쓰게 만드는 거대한 전환점입니다. 이 글은 이 기술을 단순한 기술적 진보로 보지 않고, 창작 주체·노동 구조·표현 방식·경제 생태계를 통째로 바꾸는 사건으로 읽어내고자 합니다. 그리고 질문합니다. 이 변화 속에서 “창작자란 누구인가?” 그 정의를 우리는 다시 써야 할 때입니다.
텍스트 한 줄이 영상 한 편으로 변환되는 시대를 설명하기 위해서는, 단순히 “AI 기술이 좋아졌다”는 차원을 넘어 ‘새로운 기술이 인간의 역할을 어떻게 재정의하는가’라는 더 근본적인 질문이 필요합니다. 여기서는 세 가지 핵심 이론을 중심으로 이 변화의 구조를 분석합니다. ① 기술혁신 확산이론 (Diffusion of Innovations) 에버렛 로저스의 기술혁신 확산이론은 새로운 기술이 사회로 퍼져나가는 속도와 패턴을 설명합니다. AI 텍스트→영상(Gen-Video) 기술은 기존 혁신 기술들과 다른 방식으로 확산되고 있습니다. ㅇ 혁신자(2.5%): 개발자·AI 영상 연구자 ㅇ 선도 수용층(13.5%): 크리에이터·유튜버·브랜드 영상 제작자 ㅇ 초기 다수층(34%): 소규모 쇼핑몰·개인 창작자·교육 콘텐츠 제작자 ㅇ 후기 다수층(34%): 마케팅 부서·중소기업·온라인 교육 ㅇ 지체층(16%): 영상 제작 인력 중 일부 전통 직군 특이점은 학습 비용이 거의 ‘0’에 가깝기 때문에, 확산 속도가 스마트폰보다 빠르고 SNS 알고리즘에 의해 가속된다는 점입니다. 즉, 기술의 장벽이 낮아질수록 ‘누가 창작자인가?’라는 경계가 무너지고 있습니다. ② 창작자 정체성 이론 (Author Theory / Post-Human Creativity) 전통적으로 창작자는 “기술을 다루고, 조작하고, 능숙하게 만드는 사람” 이었습니다. 그러나 텍스트→영상 시대에는 ㅇ 스토리 아이디어를 제공한 사람 ㅇ 프롬프트를 설계한 사람 ㅇ 결과물을 수정·큐레이션한 사람 ㅇ AI가 자동 생성한 흐름 자체 이 모두가 “창작 과정”에 참여하게 됩니다. 이것은 인간 중심(author-centered)이 아니라 ‘프로세스 중심(process-centered)’의 창작 모델로 이동하는 전형적인 포스트휴먼(post-human) 창작 구조입니다. 즉, 창작은 인간의 ‘행위’가 아니라 설계(프롬프트) + 선택(큐레이션) + 방향성(비전)의 조합으로 재구성됩니다. AI는 손과 도구가 아니라, 동료 창작자(co-creator) 역할로 상승하고 있습니다. ③ 자동화경제학(Skill Substitution Theory) 자동화는 단순히 인간의 일자리를 대체하는 것이 아니라, ‘어떤 기술(skill)을 대체하고 어떤 기술을 강화하는가’를 결정합니다. 텍스트→영상 AI는 다음을 대체합니다: ㅇ 전문 편집 기술 ㅇ 영상 합성·모델링 기술 ㅇ 촬영 장비 기반 작업 ㅇ 인력·장비·시간 비용 그리고 다음을 강화합니다: ㅇ 아이디어 발상 능력 ㅇ 서사 설계 능력 ㅇ 프롬프트 언어 능력 ㅇ 큐레이션·편집 감각 ㅇ 메시지 전략 능력 즉, 미래의 ‘창작자 역량’은 기술을 직접 다루는 능력 → 기술을 활용해 ‘의미’를 만드는 능력으로 이동합니다. AI는 노동을 대체하지만, 창작 그 자체를 대체하지 않습니다. 대체되는 것은 기술적 행위이고, 남는 것은 인간의 관점·철학·해석입니다. 💡 이론의 프리즘 결론 텍스트→영상 시대는 단순한 기술 변화가 아니라, “창작의 주어(Subject)가 바뀌는 시대”입니다. 카메라 없이도 영화를 찍을 수 있는 시대는 기술혁신이 빠르게 확산되고, 창작자 정의가 바뀌며, 인간의 기술이 아니라 ‘의미와 방향’을 만드는 능력이 콘텐츠 경쟁력을 결정합니다.
Q1. 왜 사람들은 ‘카메라가 없는 창작자’를 처음에는 받아들이지 못할까? 그 이유는 인간이 ‘창작 = 도구의 보유’라는 전통적 프레임에 익숙해 있기 때문입니다. 그동안 영화든 광고든 콘텐츠든, 창작은 “촬영 장비”, “영상 편집 툴”, “전문 소프트웨어”를 가진 사람이 할 수 있는 일로 여겨졌습니다. 카메라를 든 사람만이 영상을 만들 수 있었고, 편집 프로그램을 자유자재로 다루는 사람이 크리에이터로 인정받아왔습니다. 그러나 Sora·Runway·Pika 같은 텍스트→영상 생성 모델은 이 전제를 뒤집어 놓았습니다. 이제는 카메라를 들지 않아도, 장소에 가지 않아도, 조명을 설치하지 않아도, 텍스트 한 줄로 20초짜리 영화적 장면을 만들어낼 수 있습니다. 광원의 방향, 표정의 미세 변화, 질감, 색온도처럼 기존 촬영 전문가들이 통제하던 요소들은 모델 자체가 렌더링하는 능력으로 대체되고 있습니다. 즉, “누가 만들었는가?”보다 → “어떤 이야기를 만드는가?”가 중심으로 이동한 것입니다. 창작의 주체가 기술적 역량에서 기획·상상력 중심으로 shift하는 변화입니다. 이 변화는 음악이 디지털 워크스테이션(DRW)으로 전환되던 시기, 사진이 필름에서 스마트폰으로 넘어가던 때보다 훨씬 빠르게 일어나고 있으며, 더 큰 충격을 주고 있습니다. 도구가 창작자를 정의하지 않는 시대, 창작자는 ‘이야기를 구성할 수 있는 사람’으로 재정의되고 있습니다. Q2. 텍스트→영상 혁명의 핵심은 ‘기술’이 아니라 ‘생산성의 비대칭 해소’이다 . 겉으로 보면 텍스트→영상 혁명은 그저 ‘대단한 기술의 발전’처럼 보입니다. 하지만 이 변화의 핵심은 기술 그 자체가 아니라, 콘텐츠 생산을 가로막아온 비대칭을 사라지게 만든다는 점입니다. 실제로 영상 제작이라는 영역에는 오랫동안 세 가지 큰 장벽이 존재했습니다. 바로 시간의 장벽, 비용의 장벽, 그리고 전문성의 장벽입니다. 먼저, 시간의 장벽입니다. 기존의 영상 제작은 아이디어를 기획하고, 촬영 장소를 섭외하며, 촬영 장비와 인력을 배치하고, 촬영 후에는 또 편집과 보정, 색보정을 거쳐야 겨우 하나의 결과물을 완성할 수 있었습니다. 이 전체 과정은 보통 며칠, 길면 몇 주가 걸려야 했습니다. 그러나 텍스트→영상 모델은 이 시간을 ‘손가락 하나로 줄여버렸습니다.’ 프롬프트 몇 줄을 입력하면 장면 설계가 이루어지고, 수정이 필요하면 텍스트를 조금 바꾸면 됩니다. 많은 경우 수 분에서 길어야 수십 분이면 완성본이 만들어집니다. 시간의 비대칭이 무너진 것입니다. 두 번째는 비용의 장벽입니다. 과거 영상 제작에는 고정비가 필연적으로 따라붙었습니다. 촬영 장비 임대료, 조명과 음향, 배우·스태프 인건비, 세트 제작 비용 등, 영상을 만들기 위해서는 최소한의 ‘돈’이 있어야 했습니다. 하지만 텍스트→영상 시대에 비용의 구조는 완전히 달라졌습니다. 장비, 조명, 스태프, 세트가 필요 없습니다. 필요한 것은 모델 사용료와 프롬프트 경험뿐입니다. ‘초기 비용이 있느냐 없느냐’로 결정되던 영상 제작 접근성이 사실상 사라진 것입니다. 세 번째, 그리고 가장 결정적 장벽이었던 것은 전문성의 장벽이었습니다. 기존 영상 제작은 숙련된 촬영 기술, 편집 능력, 색보정 감각, 장면 구성 감각 등 높은 수준의 전문성을 요구했습니다. 하지만 텍스트→영상 모델은 전문성의 정의를 바꿔놓았습니다. 카메라를 다룰 수 없어도, 편집 프로그램을 다룰 수 없어도, 색보정 기술을 몰라도 됩니다. 이제 필요한 전문성은 프롬프트를 얼마나 잘 쓰느냐, 즉 “장면을 언어로 구성하는 능력”입니다. 이전 시대의 전문성이 ‘기술 중심’이었다면, 새로운 전문성은 ‘언어 중심·스토리 중심’으로 이동한 것입니다. 이 세 가지 비대칭—시간·비용·전문성—이 동시에 낮아진 순간, 영상 제작은 더 이상 일부 전문가만의 영역이 아니라 모두가 참여할 수 있는 창작 시장이 되었습니다. 다시 말해 Sora·Runway·Pika가 만든 혁명은 ‘기술 혁신’보다 훨씬 큰 의미를 갖습니다. 그것은 영상 제작의 권력 구조 자체를 뒤흔드는 창작의 민주화(democratization)이며, 우리가 ‘창작자’라고 부르는 사람의 정의를 완전히 다시 쓰게 만드는 역사적 변화입니다. Q3. 그렇다면, ‘창작자는 누구인가?’라는 질문은 왜 지금 폭발적으로 중요해졌을까? 이 질문이 지금 가장 중요한 이유는, 텍스트→영상 모델이 기술의 주도권을 창작자의 내면—즉, ‘이야기하는 능력’—으로 돌려놓고 있기 때문입니다. 이제 창작자의 자격은 다음으로 이동합니다. ① 이야기를 만들어낼 수 있는가? 프롬프트(설명) 한 줄이 스토리를 정의하고, 톤·무드·색감까지 결정합니다. 이는 기존 영상 제작에서 감독·기획자·촬영 감독이 나눴던 역할을 한 사람에게 집중시킵니다. ② 맥락을 설계할 수 있는가? AI는 문장을 그대로 영상화하지 않습니다. 사용자가 설정한 맥락·관계·감정·시점에 따라 완전히 다른 장면을 만듭니다. 즉, 사용자는 기술이 아니라 맥락을 다루는 능력을 가져야 합니다. ③ 정교한 피드백을 줄 수 있는가? 텍스트→영상 제작은 ‘연속적 대화형 작업’입니다. 사용자는 감독처럼 “조금 더 어둡게”, “각도를 낮추고”, “질감을 메탈로 바꿔라” 같은 주문을 반복적으로 제시합니다. 결국 감독의 능력 = 피드백의 능력으로 귀결됩니다. 결론적으로, 카메라 없이도 영화를 찍는 시대에는 ‘이야기를 설계할 수 있는 사람’이 창작자가 됩니다. 기술이 창작의 범위를 넓혀주는 것이 아니라, 창작자가 자신의 세계관을 투영할 수 있는 새로운 무대를 제공하고 있는 것입니다. Q4. 이 변화는 경제·산업 구조에도 어떤 영향을 주는가? 변화의 가장 큰 핵심은 ‘비용 구조’와 ‘경쟁 구조’입니다. ● 비용 구조: ㅇ 촬영 비용·스튜디오 비용·크리에이터 인건비의 구조적 감소 ㅇ 작은 브랜드·1인 기업도 영상 기반 브랜딩 즉시 가능 ㅇ “대규모 자본이 있어야 콘텐츠 경쟁력이 있다”는 공식 붕괴 ● 경쟁 구조: 영상을 만드는 것이 특별한 능력이 아니게 되면 → 차별성의 기준은 ‘내러티브 능력’으로 이동합니다. ㅇ 같은 AI 모델을 쓰더라도 누구는 “기계적인 영상”을 만들고,누구는 “감정·상징·서사가 있는 영상”을 만듭니다. ㅇ 경쟁력은 기술이 아니라 해석·상상·연결 능력이 됩니다. 이는 2025년 이후 콘텐츠 산업이 “기술 경쟁 → 이야기 경쟁”으로 넘어간다는 가장 강력한 증거입니다. ☆ AI가 영화를 만드는 시대가 아니라, 인간이 다시 ‘이야기하는 존재’로 돌아가는 시대가 열린 것입니다.
AI가 텍스트 한 줄을 영상 한 편으로 바꾸는 시대는 단순한 ‘기술 업그레이드’가 아니라, 창작자 정의의 재편(Re-definition of Author)이라는 구조적 변화를 불러오고 있습니다. 이제 중요한 질문은 “누가 영화를 만드는가?”가 아니라 “창작을 가능하게 하는 조건은 무엇인가?”로 이동하고 있습니다. 첫째, 창작 능력의 문턱이 사라진다는 점이 가장 큰 변화입니다. Sora·Runway·Pika가 제공하는 영상 생성 모델은 더 이상 전문 장비·촬영팀·후반 작업의 조합을 요구하지 않습니다. 핵심은 고급 장비나 예산이 아니라, 발상·기획·서사 구조입니다. 즉, 기술이 아니라 상상력이 창작의 희소 자원이 된다는 의미입니다. 과거에는 영상 제작이 ‘기술자 중심 산업’이었다면, 앞으로는 ‘기획자·이야기 설계자 중심 산업’으로 전환됩니다. 둘째, 콘텐츠 시장의 경쟁 기준이 달라질 것입니다. 지금까지 작품의 완성도는 자본·시간·인력에 크게 좌우되었습니다. 하지만 텍스트→영상 생성 모델이 상용화되면 제작 시간과 비용이 절감되면서, 작품 간 경쟁은 “누가 먼저 기획의 원형을 점유하느냐”로 바뀝니다. 이는 플랫폼 알고리즘과도 맞물려, 창작의 속도가 성패를 결정하는 시대가 온다는 의미입니다. 셋째, 저작권과 창작 주체성에 대한 논쟁이 격화될 것입니다. AI가 만든 영상이 누구의 창작물인지, AI 모델이 학습한 데이터의 권리는 누구에게 있는지, 인간의 개입이 10%여도 ‘창작자’로 볼 것인지 등의 문제가 필연적으로 등장합니다. 이는 법률·윤리·플랫폼 정책 차원에서 새로운 표준을 요구합니다. 특히 “카메라 없이 영화를 만든다”는 말 자체가 기존 저작권 체계의 근간을 흔듭니다. 미래의 저작권 분쟁은 제작 장비의 유무보다 기획 단계의 창작성에 초점이 맞춰질 가능성이 높습니다. 넷째, 개인 창작자(1인 크리에이터)의 시대가 더욱 강화됩니다. AI 비디오 모델은 개인에게 스튜디오급 제작 역량을 무상 제공하는 것과 같습니다. 개발자, 교사, 연구자, 비영리단체, 예술가 등 누구라도 ‘영상 언어’를 즉시 사용할 수 있으며, 이는 특정 산업군의 독점을 무너뜨리고 창작 생태계를 확장합니다. 과거에 진입 장벽이 높았던 다큐멘터리·영화·광고 영상 영역에서도, 개인이 시장 전체를 재구성할 가능성이 열립니다. 다섯째, 우리가 ‘진짜 창작자’라고 부르는 기준도 변할 것입니다. 기존에는 카메라를 잡는 사람, 편집하는 사람, 현장에서 디렉팅하는 사람이 창작자의 범주였습니다. 하지만 이제는 문장을 쓰는 사람, 프롬프트를 설계하는 사람, 스토리의 맥락을 연결하는 사람, 미적 방향성을 제시하는 사람이 창작자의 중심이 됩니다. 창작자 정체성은 기술적 능력에서 서사적 능력으로 이동합니다. 여섯째, 사회 전반의 리터러시도 업그레이드를 요구합니다. AI 비디오 시대의 핵심 역량은 단순히 ‘프롬프트 잘 쓰기’가 아닙니다. ✔ 맥락을 설계하는 능력 ✔ 추상적 아이디어를 구조화하는 능력 ✔ 영상적 표현을 언어로 번역하는 능력 이 새로운 문해력이 미래의 “창작자 자격증”이 됩니다. 따라서 우리가 준비해야 할 것은 기술 습득이 아니라, 이야기를 구성하는 능력과 그것을 표현하는 언어적 감각입니다. 그리고 앞으로의 시대는 이렇게 말할 것입니다. “영화를 만드는 사람은 카메라가 아니라, 질문과 상상력이다.”
우리는 지금, 카메라 없이도 영화를 만들고, 스케치 없이도 애니메이션을 만들며, 기획서 한 줄이 곧 장면이 되는 세계의 문 앞에 서 있습니다. 기술은 언제나 인간의 능력을 확장해왔지만, 이번 변화는 단순한 확장이 아니라 창작 행위의 구조 자체를 바꾸는 전환점에 가깝습니다. 누군가는 이 변화를 두려움으로 바라보고, 또 누군가는 새로운 기회의 시작으로 받아들입니다. 하지만 분명한 사실은 하나입니다. AI가 영상을 만들기 시작한 순간, 우리는 ‘창작의 정의’를 다시 묻는 시대에 들어왔습니다. 오늘 우리는 Sora, Runway, Pika와 같은 이름을 뉴스에서 보지만, 실제 변화는 훨씬 더 조용하고, 훨씬 더 근본적입니다. 콘텐츠 생산의 접근성이 낮아질수록, 창작은 ‘기술을 잘 쓰는 능력’에서 ‘무엇을 이야기할 것인가’라는 질문으로 중심축이 이동합니다. 이제 중요한 것은 장비나 예산이 아니라, 상상력의 밀도와 메시지의 방향성입니다. 기술이 장면을 만든다면, 인간은 그 장면의 의미를 결정하는 존재가 됩니다. 따라서 우리는 다시 처음의 질문으로 돌아옵니다. “카메라 없이 영화를 찍는 시대에, 우리는 누구를 창작자라고 부를 것인가?” 아마도 그 답은, 예전과 크게 다르지 않을 것입니다. 새로운 도구를 두려워하지 않고, 그 도구를 통해 더 넓은 세계를 말하려는 사람. 그 사람이 바로 앞으로의 시대가 요구하는 창작자일 것입니다.
텍스트 한 줄이 영상 한 편이 되는 시대가 시작되었습니다. Sora·Runway·Pika와 같은 생성형 AI는 더 이상 편집 기술이나 카메라 장비를 요구하지 않습니다. 누구나 스토리 아이디어만 있으면 몇 초 만에 장면·구도·질감을 자동 생성할 수 있는 새로운 창작 방식이 열렸습니다. 이 변화는 단순한 기술 혁신이 아니라 ‘누가 창작자인가’를 다시 정의하는 구조적 전환입니다. 기존 영상 산업은 장비·자본·전문 편집 인력 중심이었지만, AI 영상 생성은 텍스트 언어 능력·상상력·프롬프트 구성력이 핵심 역량으로 떠오르게 만들었습니다. 우리는 지금 영상 제작의 생산비가 수십 배 낮아지고, 창작 접근성이 폭발적으로 넓어지는 단계에 진입했습니다. 결국 이 변화의 중심에는 “창작 권력의 이동”, “AI와 인간의 협업 구조”, “콘텐츠 시장의 과잉·품질 경쟁”, “플랫폼 알고리즘의 지배력 강화”라는 핵심 질문이 놓여 있습니다. 이 글은 텍스트→영상 혁명이 가져올 미래와, 이 기술이 우리의 소비·검색·창작 습관까지 어떻게 바꾸는지를 다층적으로 설명합니다.
Q1. 텍스트→영상 AI는 기존 영상 제작자를 대체하나요? AI는 ‘제작 과정의 일부’를 자동화할 뿐, 창작자의 감정·기획·서사 능력까지 대체하진 않습니다. 다만 반복 작업의 비중은 빠르게 줄어들고 있습니다. Q2. Sora나 Runway가 만든 영상은 실제 촬영 영상과 무엇이 다르나요? 촬영 없이 생성된 영상이기 때문에 현실성이 완벽하지 않을 수 있지만, 표현력·속도·확장성 면에서는 이미 기존 방식과 다른 차원의 가능성을 보여줍니다. Q3. 텍스트→영상 기술이 가장 먼저 영향을 줄 산업은 어디인가요? 광고·마케팅·교육·게임·SNS 콘텐츠 업계가 가장 먼저 변화합니다. 특히 짧은 영상 제작 영역에서 전환 속도가 빠르게 나타납니다. Q4. 앞으로 영상 제작은 누구나 할 수 있는 시대가 올까요? 네, 이미 시작되었습니다. 텍스트 명령만으로 영상이 만들어지기 때문에 ‘기술 장벽’이 제거되고, 아이디어의 힘이 더 중요해집니다. Q5. AI가 만든 영상은 저작권 문제가 없나요? 현재 대부분의 플랫폼은 사용자 입력을 기준으로 저작권을 사용자에게 귀속합니다. 다만 학습 데이터 논란은 여전히 진행 중이며 향후 제도 보완이 필요합니다. Q6. 기존 영화·드라마 산업은 어떻게 변할까요? 촬영·세트·후반작업 일부가 자동화되고, 기획·연출·세계관 디자인의 중요성이 더 커집니다. ‘작은 팀이 큰 창작’을 할 수 있는 구조로 이동합니다. Q7. 텍스트→영상 기술은 결국 ‘창작자 과잉’ 시대를 만들까요? 오히려 ‘아이디어의 희소성’이 더 부각될 가능성이 높습니다. 생산은 쉬워지지만 좋은 서사를 만드는 능력은 더 중요한 경쟁력이 됩니다.
“AI가 일자리를 바꿀 때 — 인간의 역할은 무엇으로 남는가” 발행: 한국경제신문, 2025.10.14. AI 자동화가 실제 업무 구조를 어떻게 재편하는지 분석한 기사. 텍스트→영상 시대의 ‘창작자 역할 변화’ 논의와 직접적으로 연결됩니다. 2. “Sora, Runway, Pika: 생성형 영상 기술 비교 리포트” 발행: MIT Technology Review, 2025.09. 세 주요 AI 비디오 모델의 기능·제약·기술적 핵심 차이를 논한 기술 분석 보고서. 본문 3번 섹션의 기술 흐름 해석을 확장하는 참고자료입니다. 3. “The End of Camera? Visual Culture in the Age of AI Video” 발행: The Guardian, 2025.06.22. AI가 ‘카메라’라는 물리적 장치를 대체해가는 과정에서 나타나는 미디어 소비·제작 구조 변화를 문화적 시선에서 정리한 칼럼. 4. “창작의 민주화: 도구가 권력을 재배분할 때” 발행: Wired Magazine, 2025.08. AI가 창작 도구의 문턱을 낮추며 ‘전문가 vs 일반인’의 경계를 어떻게 허물고 있는지 설명한 콘텐츠 분석 기획기사. 5. “Generative AI and the New Narrative Economy” 발행: OECD Digital Economy Working Paper, 2025.05. 생성형 AI 기반 창작물이 디지털 경제의 구조를 어떻게 재편하는지를 경제이론 중심으로 분석. 창작자의 정의 변화와 시장구조 변화 모두와 연관됩니다.
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