3. 영상·음성·디자인·종합

Meta AI

메타가 만든 AI로, 인스타그램·왓츠앱·페이스북·메신저 안에 들어가 있습니다. 별도 앱을 깔지 않고 쓰던 앱 안에서 부르는 형태가 기본입니다.

메타의 모델 계열인 Llama를 바탕으로 합니다.

Meta AI

누구나 내려받아 자기 서버에서 돌리고 고칠 수 있게 되면서, 연구실·스타트업·기업 내부 시스템이 그 위에 쌓입니다. 생태계를 가져오는 방식의 경쟁입니다.

쓰는 쪽 입장에서는 데이터를 밖으로 내보내지 않고 AI를 쓸 수 있다는 점이 가장 큽니다. 온프레미스 도입의 출발점이 대개 이런 공개 모델입니다.

AssemblyAI

음성을 글자로 바꾸는(STT, Speech-to-Text) 기능을 API로 제공합니다. 회의 녹음·통화·영상에서 자막과 회의록을 만드는 쪽에 씁니다.

화면이 있는 앱이 아니라 개발자가 자기 서비스에 붙이는 부품이라는 점에서, 앞의 도구들과 성격이 다릅니다.

AssemblyAI

여러 사람이 말한 회의를 그냥 받아쓰면 한 덩어리 글이 나와서 누가 무엇을 말했는지 알 수 없습니다. 화자 분리는 발화를 사람별로 나눠 줍니다.

회의록에서 결정과 담당자를 뽑아내려면 이 구분이 먼저 있어야 합니다. 요약 품질은 대개 받아쓰기 품질에서 갈립니다.

AssemblyAI

API는 프로그램끼리 주고받는 창구입니다. 사람이 클릭하는 화면 대신, 코드가 요청을 보내고 결과를 받습니다.

즉 "내 서비스 안에 그 기능을 넣겠다"는 선택지입니다. 혼자 몇 개 파일을 처리할 뿐이라면 화면 있는 도구가 빠르고, 매일 수백 건을 자동으로 처리해야 한다면 API가 답입니다.

Canva AI

디자인을 배우지 않은 사람입니다. 빈 화면에서 시작하는 대신 템플릿 위에서 문구를 바꾸고, 배경을 지우고, 크기를 다시 맞추는 일을 말로 시킬 수 있습니다.

전문 디자인 도구를 대체하기보다, 발표자료·SNS 이미지·간단한 인쇄물처럼 "괜찮으면 충분한" 자리를 빠르게 채웁니다.

Canva AI

같은 소재를 채널마다 다시 만드는 노동이 사라집니다. 하나 만들어 두고 인스타·유튜브 썸네일·인쇄용으로 비율만 바꿔 뽑는 식입니다.

AI 도구의 값어치는 새로운 걸 만드는 데만 있지 않습니다. 반복되는 변형 작업을 줄이는 쪽이 시간으로 환산했을 때 더 큰 경우가 많습니다.

Canva AI

로고·색·서체를 미리 등록해 두면 AI가 만든 초안이 처음부터 그 규격 안에서 나옵니다. 매번 색을 고쳐 맞추는 일이 없어집니다.

AI에게 취향을 매번 설명하는 대신 규칙을 한 번 저장해 두는 것 — 프롬프트에 역할과 제약을 고정하는 것과 같은 발상입니다.

Veo 3

영상과 소리를 함께 만듭니다. 이전에는 무성 영상을 만든 뒤 음악·효과음·대사를 따로 붙여야 했는데, 대사와 환경음이 화면에 맞춰 같이 나옵니다.

구글이 만들었고, 영상 제작용 도구인 Flow 등에서 씁니다.

Veo 3

글과 달리 카메라와 시간이 들어갑니다 — 화각(클로즈업·와이드), 카메라 움직임(고정·팬·트래킹), 조명과 시간대, 그리고 몇 초짜리인지.

"강아지가 뛴다"보다 "해질녘 잔디밭, 로우앵글 고정 카메라, 골든리트리버가 화면 왼쪽에서 오른쪽으로 뛰어감, 5초"가 훨씬 예측 가능한 결과를 냅니다.

Veo 3

구글은 생성물에 SynthID라는 보이지 않는 표식을 넣습니다. 눈에는 안 보이지만 전용 도구로 "AI가 만든 것"임을 확인할 수 있습니다.

화면 구석의 로고와 달리 잘라내기 어렵게 설계돼 있습니다. 다만 모든 서비스가 이런 표식을 넣는 것은 아니어서, 표식이 없다고 사람이 만든 것은 아닙니다.

Sora 2

OpenAI의 영상 생성 모델입니다. 소리까지 함께 만들고, 물리적으로 그럴듯한 움직임을 재현하는 쪽에 초점이 있습니다.

생성한 영상을 올리고 다른 사람 것을 보는 소셜 앱 형태로도 제공됐습니다. 도구가 아니라 피드로 쓰는 사용 방식이 함께 나온 사례입니다.

Sora 2

본인 동의가 전제라는 점입니다. 남의 얼굴이나 목소리를 허락 없이 넣는 것은 초상권·퍼블리시티권 문제이고, 이는 서비스가 허용하는지와 별개로 법적 책임이 따릅니다.

내 얼굴을 등록할 때도 누가 그 얼굴을 쓸 수 있는지 설정을 확인해야 합니다. 한 번 퍼진 영상은 회수되지 않습니다.

Sora 2

간단히 정리되지 않는 영역입니다. 서비스 약관은 대체로 생성물의 사용 권한을 사용자에게 주지만, 그것이 저작권이 발생한다는 뜻은 아닙니다.

여러 나라가 사람의 창작적 기여가 없는 결과물에는 저작권을 인정하지 않는 쪽으로 가고 있습니다. 여기에 학습 데이터의 권리 문제가 따로 걸려 있어, 상업적 사용은 약관과 자문을 함께 확인하는 것이 안전합니다.

Kimi

중국 Moonshot AI가 만든 대화형 AI입니다. 아주 긴 문서를 한 번에 읽는 능력으로 먼저 알려졌고, 이후 공개한 모델들로 주목받았습니다.

긴 자료를 통째로 넣고 묻는 용도에 강합니다.

Kimi

질문에 답하는 능력은 이미 상향평준화됐고, 남은 차이가 "도구를 불러 실제로 일을 끝내는가"에서 나기 때문입니다. 검색·코드 실행·파일 조작을 스스로 이어 붙이는 능력입니다.

그래서 모델을 고를 때 벤치마크 점수만이 아니라 어떤 도구와 붙는지를 함께 봐야 합니다.

Kling

중국 콰이쇼우(Kuaishou)가 만든 영상 생성 서비스입니다. 짧은 영상 플랫폼을 운영하는 회사가 만든 만큼 소셜용 짧은 영상에 초점이 있습니다.

글로 만드는 것뿐 아니라 사진 한 장을 움직이는 영상으로 바꾸는 기능이 많이 쓰입니다.

Kling

결과의 모습을 이미 정해 둔 경우입니다. 제품 사진, 이미 만든 캐릭터, 회사 로고처럼 바뀌면 안 되는 대상이 있을 때 첫 프레임을 고정하고 움직임만 맡기면 됩니다.

글로만 만들면 매번 다른 얼굴·다른 제품이 나옵니다. 통제할 것이 있으면 이미지에서 출발하십시오.

종합

순서는 이렇습니다 — ① 내가 반복하는 일이 무엇인가 ② 그 일이 글·이미지·영상·코드 중 무엇인가 ③ 회사가 이미 쓰는 것과 붙는가 ④ 자료를 밖으로 보내도 되는가.

"어떤 AI가 제일 좋은가"는 답이 없는 질문이고, "내 반복 업무에 무엇이 붙는가"는 답이 있는 질문입니다. 두세 개를 실제 일감으로 일주일씩 써 보면 대개 결론이 납니다.

종합

세 가지입니다 — ① 숫자·인용·고유명사는 원본에서 확인한다 ② 회사 기밀과 개인정보는 넣기 전에 정책을 확인한다 ③ 되돌릴 수 없는 일은 사람이 마지막에 누른다.

AI는 초안을 만드는 속도를 바꾸지, 책임의 소재를 바꾸지 않습니다. 결과물에 이름을 올리는 사람은 여전히 사람입니다.