아바타 광고부터 미래 서울까지 | Gemini Playground 체험기
📺 원본 영상: 아바타 광고부터 미래 서울까지 | Gemini Playground 체험기
🎙️ 채널: 안될공학 - IT 테크 신기술
📅 정리 일자: 2026-07-19
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개요
이번 영상은 Google AI for Business Creator Lounge의 Gemini Playground 체험기를 중심으로, 생성형 AI가 업무와 창작의 현장에 어떤 방식으로 들어오고 있는지를 보여준다. 강연자는 이 행사가 완전히 새로운 기술의 발표장이라기보다, 광고 제작, 헬스케어, 여행 스타일 추천, 미디어 아트, 음악 생성처럼 이미 현실적인 사용처를 가진 AI 활용 사례를 직접 만져보는 공간에 가까웠다고 설명한다. 핵심은 AI가 사람을 대체하는 완성형 제작자가 아니라, 아이디어를 빠르게 시각화하고 검토 가능한 초안으로 바꾸는 협업 도구로 기능한다는 점이다.
Gemini Playground가 보여준 현실적인 AI 활용
행사는 크게 업무 효율을 높이는 Gemini for Productivity와 아이디어를 결과물로 확장하는 Gemini for Creativity 공간으로 구성되어 있었다. 강연자에 따르면, Productivity 공간에서는 AI 퍼스널 트레이너, 여행 일정과 목적지에 맞춘 룩북 추천, 미디어 제작, 금융 서비스, 로보틱스 등 여러 산업의 활용 사례가 소개되었다. 이 구성은 AI를 먼 미래의 기술로 포장하기보다, 일상적인 선택과 기획의 과정에 자연스럽게 끼워 넣는 방식에 초점을 맞추고 있었다.
다만 현장 체험이라는 형식에는 물리적인 한계도 있었다. 시간대별로 참가 인원을 나누었음에도 인기 부스에는 대기줄이 길게 형성되었고, 정해진 시간 안에 모든 부스를 충분히 경험하기는 어려웠다고 한다. 이 지점은 AI 체험 행사가 기술 데모를 넘어 실제 사용자 경험으로 확장될 때, 기술 자체만큼이나 동선, 대기, 체험 밀도 같은 운영 설계가 중요해진다는 점을 보여준다.
사진 한 장이 광고 초안이 되는 순간
강연자가 직접 체험한 사례 중 가장 결과가 뚜렷했던 것은 자신의 얼굴 사진으로 만든 짧은 광고 영상이었다. 현장에서 얼굴을 촬영하자 이를 바탕으로 강연자를 닮은 아바타가 생성되었고, 뷰티 광고라는 설정을 선택한 뒤 약 10초 분량의 광고 영상이 만들어졌다. 전문 촬영 장비나 모델의 연기, 별도의 영상 촬영 없이 사진 한 장과 간단한 설정만으로 광고 속 인물과 영상 초안을 확인할 수 있었다는 점이 이 체험의 핵심이었다.
02:35 - 강연자의 얼굴 사진을 기반으로 생성된 뷰티 광고 아바타 영상 결과물이 표시되는 구간
물론 강연자는 이 결과물이 곧바로 상업 광고로 사용될 만큼 완성도가 높지는 않았다고 평가한다. 자세히 보면 실제 사람과 다른 부분이 있고, 정식 광고로 쓰기에는 다듬어야 할 요소가 많다는 것이다. 그러나 SNS용 짧은 콘텐츠를 만들거나, 본격적인 촬영 전에 광고 콘셉트를 검증하고 여러 시안을 비교하는 용도로는 충분히 현실적인 가능성이 있어 보였다고 분석한다. 여기서 중요한 변화는 AI가 광고를 처음부터 끝까지 완성했다는 사실이 아니라, 사람의 얼굴, 제품, 콘셉트라는 출발점을 짧은 시간 안에 눈으로 확인 가능한 형태로 바꾸어주었다는 점이다.
100년 뒤 서울을 달리는 미디어 아트
행사장 안쪽에서 강연자가 가장 시각적으로 인상 깊게 본 작품은 이이남 작가의 “서울 2126 The Landscape Express”였다. 전시 공간은 손잡이와 창문형 디스플레이를 갖춘 지하철 객차처럼 꾸며져 있었고, 지하철 문이 열리는 듯한 영상 연출과 안내음이 더해져 미래의 서울을 달리는 열차에 탑승한 듯한 경험을 제공했다. 창밖의 풍경에는 국회의사당, 남대문, 남산 서울타워 같은 익숙한 랜드마크와 전통 산수화, 네온사인, 거대 로봇, K컬처 이미지가 함께 등장했다.
04:21 - 서울 2126 The Landscape Express 작품에서 국회의사당, 남대문, 남산 서울타워 등 미래 서울의 랜드마크가 보이는 구간
이 작품에서 AI는 작가 대신 세계를 상상한 독립적 창작자라기보다, 작가가 머릿속에 그린 여러 시대와 이미지의 조합을 빠르게 펼쳐보고 하나의 공간 경험으로 구체화하는 도구에 가까웠다. 과거의 회화, 근현대의 캐릭터, 현재의 대중문화, 미래 도시가 한 화면에 겹치면서 서울이라는 도시가 축적해 온 문화적 기억을 압축적으로 통과하는 듯한 인상을 준다. 이는 생성형 AI가 단순히 이미지를 만들어내는 기술이 아니라, 시간과 양식과 기호를 조합해 새로운 감각적 경험을 설계하는 매체가 될 수 있음을 보여준다.
동시에 강연자는 생성형 AI의 한계도 분명히 짚는다. 화면 속 간판 중에는 한자, 알파벳, 한글처럼 보이지만 실제로는 의미를 읽기 어려운 글자가 섞여 있었다고 한다. 도시의 분위기와 형태는 그럴듯하게 구현했지만, 문자를 정확한 언어라기보다 이미지의 질감처럼 처리하는 생성형 AI의 약점이 드러난 것이다. 이 장면은 AI 결과물을 그대로 완성품으로 받아들이기보다, 사람이 세부 내용을 확인하고 선택하며 다듬는 과정이 여전히 중요하다는 사실을 잘 보여준다.
05:12 - 미래 도시 화면 속 간판과 문자 표현을 예로 들며 생성형 AI의 문자 생성 한계를 설명하는 구간
불가능한 대화를 가능하게 만든 AI
고요손 작가의 “기록, 달이 켜지는 밤, 중정에 모인 내 사랑”은 더 깊은 질문에서 출발한 작품으로 소개된다. 이 작품은 Gemini를 매개로 세상을 떠난 한국 조각가 권진규, 시인 백석, 소련 출신 피아니스트 유리 에고로프와 가상의 대화를 나누는 설정에서 시작되었다. 서로 다른 시대와 장르의 예술가들이 실제로는 만날 수 없지만, 그들이 남긴 작품과 기록을 바탕으로 하나의 중정에 다시 모인다는 구성이 작품의 중심을 이룬다.
강연자에 따르면 고요손 작가는 세 예술가가 남긴 기록을 바탕으로 Gemini 안에서 각각의 관점을 구성했고, 약 60일 동안 질문과 답변을 이어가며 대화를 축적했다. 이후 그 대화에서 얻은 문장, 이미지, 감정을 직접 선별해 벤치, 구조물, 시, 음악이 결합된 설치 작품으로 다시 만들어냈다. 이 과정에서 AI는 조형물을 자동으로 설계한 제작자라기보다, 현실에서는 성사되기 어려운 대화를 가능하게 만든 매개체로 기능한다. 어떤 문장을 남길지, 어떤 재료와 형태로 표현할지, 작품 안에 어떻게 배치할지는 결국 작가의 선택에 달려 있기 때문이다.
06:28 - 고요손 작가가 Gemini를 통해 여러 예술가의 관점을 구성하고 장기간 대화를 이어간 과정을 설명하는 구간
Lyria가 확장한 사운드트랙의 역할
이 작품은 시각적인 조형물에서 끝나지 않고 음악으로도 확장되었다. 강연자는 코드쿤스트가 Google DeepMind의 음악 생성 AI 모델 Lyria를 활용해 고요손 작가의 작품과 전시 공간에 어울리는 사운드트랙을 만들었다고 설명한다. 고요손 작가가 축적한 대화와 조형물의 분위기를 코드쿤스트가 음악이라는 또 다른 언어로 번역한 셈이다.
07:27 - 코드쿤스트가 Google DeepMind의 음악 생성 AI 모델 Lyria로 전시 사운드트랙을 만든 사례를 설명하는 구간
이 장면은 생성형 AI가 하나의 창작물을 다른 매체로 확장하는 방식에 주목하게 만든다. 조각과 기록으로 존재하던 아이디어가 텍스트와 공간을 지나 음악으로 이어지면서, 작품은 단일 결과물이 아니라 여러 감각을 통과하는 경험이 된다. AI는 이 과정에서 최종 결정을 내리는 주체라기보다, 창작자가 매체 사이를 넘나들 수 있도록 도와주는 확장 장치로 작동한다. 따라서 AI 창작의 핵심은 “자동 생성”이 아니라, 사람이 가진 의도를 얼마나 빠르게 여러 형태로 시험하고 변환할 수 있느냐에 있다.
AI가 바꾸는 것은 창작의 속도와 검증 방식이다
이번 행사에서 소개된 결과물들은 표면적으로는 서로 매우 달랐다. 하나는 얼굴 사진을 활용한 10초짜리 광고였고, 하나는 100년 뒤 서울을 상상한 미디어 아트였으며, 또 하나는 시대를 초월한 예술가들의 가상 대화에서 출발한 설치 작품이었다. 여기에 음악 생성 AI까지 더해지면서, AI가 업무와 예술의 다양한 지점에 스며드는 모습이 한 행사 안에서 압축적으로 드러났다.
그러나 강연자는 이 모든 사례가 결국 같은 메시지로 연결된다고 본다. 먼저 사람에게 아이디어와 의도가 있고, AI는 그것을 더 빠르게 시험하고 더 구체적으로 보여주며 다른 형태로 확장시켜준다. 과거에는 머릿속 아이디어를 설명하고, 시안을 만들고, 결과물을 확인하기까지 여러 사람과 많은 시간, 자본이 필요했다. 이제는 AI를 이용해 초안을 빠르게 만들고, 사람이 그중 가능성 있는 방향을 골라 완성도를 높이는 방식이 점점 현실적인 작업 방식으로 자리 잡고 있다.
마무리 / 핵심 정리
강연자가 이번 Gemini Playground 체험에서 확인한 것은 압도적인 신기술의 충격이라기보다, 생성형 AI가 실제 업무와 창작 과정에 들어왔을 때 무엇이 달라지는지에 대한 현실적인 감각이었다. AI는 사람의 아이디어를 없애는 것이 아니라, 더 많은 아이디어를 더 짧은 시간 안에 실제로 시험해볼 수 있게 만든다. 광고 시안, 미래 도시 미디어 아트, 가상의 예술가 대화, AI 사운드트랙은 모두 이 변화를 다른 방식으로 보여주는 사례다.
결국 생성형 AI의 가치는 완성품을 자동으로 내놓는 데만 있지 않다. 더 중요한 것은 아직 머릿속에만 있는 생각을 눈에 보이고 들리는 형태로 빠르게 끌어내어, 사람이 판단하고 수정하고 다시 방향을 잡을 수 있게 만드는 데 있다. 이 영상이 보여준 Gemini의 현실적 가능성은 바로 그 지점에 있다. AI는 창작자의 자리를 대신 차지하는 존재가 아니라, 창작자가 더 많은 가능성을 실험할 수 있도록 작업의 밀도와 속도를 바꾸는 도구로 다가오고 있다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 아바타 광고부터 미래 서울까지 | Gemini Playground 체험기 |
| 채널 | 안될공학 - IT 테크 신기술 |
| 리포트 작성 | 2026-07-19 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
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