에코ER

 [디지털비즈온 김맹근 기자] 메타버스(Metaverse)의 출현은 역동적인 상호작용 환경 구축 가능성에 힘입어 기술계의 전환점으로서 큰 기대를 불러일으키고 있다. 하지만 생성형AI 등장과 함께 사람들은 빠르게 관심을 잃고 있는 것 처럼 보인다. 메타는 광고주들에게 메타버스를 소개하는 것을 중단했다. 생성형 AI를 통해 메타버스의 성장 촉진할 수 있는 기대감 메타버스는 가상현실(VR), 증강현실(AR), AI등 여러 기술을 기반으로 구축된 소셜 플랫폼이다. 생성형AI의 급속한 발전은 다양한 방식으로 메타버스의 성장을 더욱 촉진할 수 있다는 가능성도 제기된다. 생성형 AI는 인간 디자이너나 프로그래머가 없어도 새로운 객체와 환경 및 경험을 생성하고 사용자 가맞춤형 아바타를 만들 수 있도록 지원 가능하다. 또한, 파일에 서바이러스, 멀웨어 및 기타 문제를 자동으로 검사하는 소프트웨어를 만들어 사이버보안 문제를 해결할 수 있다. 사이버 보안측면에서 생성형 AI는 메타버스에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 기대된다. 메타버스의 마케팅 잠재력을 인한 나이키(Nike), JP모건(J.P.Morgan), 구찌(Gucci) 등 여러 기업이 메타버스에 투자를 지속하고 있다. 또한, 여러 기업에서 메타버스를 구현하여 업무에 활용한다. 예를 들어 컨설팅 기업 엑센추어(Accenture)는 교육, 온보딩 및 기타 업무에 이기술을 사용한다. BMW와 같은 기업에서는 AR 랩을 통해 신제품을 설계하고 프로토 타입을 제작하여 시장가치를 판단한다. 발렌시아가 같은 패션브랜드는 캐릭터 가자사제품을 착용하는 미래세계를 만들었다. 생성형AI가 계속 성장하고 적응하는 세상에서 이러한 메타버스 구현 기술도 계속 성장할 것임을 보여준다. 메타버스를 확장하는 생성형 AI 메타버스의 마케팅 잠재력을 인정 한나이키(Nike), JP모건(J.P.Morgan), 구찌(Gucci) 등 여러 기업이메타버스에 투자를 지속하고 있다. 또한, 여러 기업에서 메타버스를 구현하여 업무에 활용한다. 예를 들어 컨설팅 기업 엑센추어(Accenture)는 교육, 온보딩 및 기타 업무에 이 기술을 사용한다. BMW와 같은 기업에서는 AR랩을 통해 신제품을 설계하고 프로토타입을 제작하여 시장가치를 판단한다. 발렌시아가 같은 패션브랜드는 캐릭터 가자 사제품을 착용하는 미래 세계를 만들었다. 생성형AI가 계속성장하고 적응하는 세상에서 이러한 메타버스 구현 기술도 계속 성장할 것이다.을보여준다. 생성형AI는 상호작용을 기반으로 한 메타버스 경험을 구축하는데 중요한 역할을 한다. 메타버스는 새로운 환경과 상호작용을 통해 유대관계를 형성하는 몰입형 경험을 만들어 낸다. 사실적이고 다양한가 상환경, 오브젝트, 단어, 오디오를 생성하는 기술은 메타버스의 가상세계를 대규모로 제공하는 능력에 막대한 영향을 미친다. 다양하고 역동적인 세계를 구축하는 것은 새로운 메타버스를 형성하는데 가장 어려운 부분 중 하나이며, 생성형AI는 꼭 필요한 가상세계의 구성요소를 제공함으로써 이러한 작업을 가속화할 수 있다. 궁극적으로 플레이어는 더 좋은 품질의 콘텐츠를 즐길 수 있고, 크리에이터는 시간과 리소스 측면에서 더 창의적이고 효율적으로 콘텐츠를 제작할 수 있다. 메타버스에는 비주얼, 네러티브, 오디오의 세가지 주요 구성요소가 있다. 각 구성 요소에는 사용자가 메타버스에서 상호작용하고, 참여하고, 탐색하고, 플레이하는 방식을 형성하는 수많은 애플리케이션이 있으며, 각 부문에서 생성형AI가 활용될 수 있다. 맞춤형 아바타생성, 동적인 스토리라인생성을 통해 사용자에게 각기 다른 경험을 제공하고 흥미를 유발할 수 있다. 메타버스에 생성형AI의 적용을 가로막는 한계 메타버스와 생성형AI 모두 초기단계에 있다. AI분야로 자금이 몰리고 있으며, 이로 인해 과대광고와 실체를 구분하기가 점점 더 어려워지는 것이 문제점으로 꼽히고 있다. 생성형AI는 진정성과 창의성 문제에서 많은 어려움에 직면할 것이다. 메타버스에 생성형AI를 배포하려면 사용자가 접할 수 있는 사물과 환경의 종류를 다양하고 대표적으로 보여주는 데이터에 기반해야 한다. 그러나 메타버스에 사용이 가능한 효과적인 생성형AI모델을 학습시킬 수 있는 데이터는 아직 충분하지 않다. 메타버스에서 생성형AI를 사용할 때 발생할 수 있는 지적재산권 문제도 있다. 예를 들어, 생성형AI모델이 생성한 콘텐츠에 대한 권리의 소유권과 집행에 대한 문제도 고려해봐야 한다. 아직 이에 대한 법적 프레임워크가 마련되어 있지 않다. 그렇기 때문에 메타버스 내에서 생성형AI가 생성하는 콘텐츠의 품질과 일관성을 보장하는 것도 또다른 주요 과제이다. 생성형AI가 개별 사용자 상호작용을 목적으로 실시간으로 배포된다면 AI가 단어, 비주얼, 오디오조합을 전달할 수 있는 방법은 무한히 많아지게 된다. 콘텐츠가 특정표준을 충족하고 적합하게 사용되는 지 확인 하기위해 콘텐츠를 검증할 업계 표준이 필요하다