제 763 호 생성형 AI, 콘텐츠 제작 교육의 새로운 패러다임
최근 생성형 AI를 활용한 영상·디자인 교육이 빠르게 확산되고 있다. 과거에는 전문가의 영역으로 여겨졌던 콘텐츠 제작이 생성형 AI를 통해 누구나 손쉽게 접근할 수 있는 활동으로 변화했기 때문이다.
실제로 정부 차원에서도 AI 교육 강화를 위한 움직임이 본격화되고 있다. 과학기술정보통신부와 교육부는 최근 인공지능 등 첨단기술 분야 인재 양성을 위해 협력 체계를 구축하고, 초·중등 교육부터 대학 교육까지 전 단계에 걸친 AI 교육 혁신 방안을 논의했다. 특히 학생들이 실제 데이터와 AI 모델을 다룰 수 있는 실습 환경 구축, 생성형 AI 활용 가이드라인 마련, 교원 연수 강화 등 구체적인 정책이 추진되고 있다.
생성형 AI를 활용해 영상·디자인까지
생성형 AI를 활용한 영상·디자인은 인공지능이 텍스트, 이미지, 음성 등의 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술을 의미한다. 기존의 콘텐츠 제작이 인간의 직접적인 창작 과정에 의존했다면, 생성형 AI는 사용자의 입력에 따라 결과물을 자동으로 생성한다는 점에서 차별성을 가진다. 이러한 변화는 콘텐츠 제작 방식을 근본적으로 바꾸고 있다.
생성형 AI 기반 콘텐츠는 크게 텍스트 생성형, 이미지 생성형, 영상 생성형으로 구분할 수 있다. 텍스트 생성형 AI는 기사 작성이나 시나리오 구성, 아이디어 발상 등에 활용되며, 이미지 생성형 AI는 포스터나 디자인 시안 제작에 활용된다. 최근에는 영상 생성형 AI까지 등장하면서 영상 편집과 애니메이션 제작까지 가능해지고 있다. 이처럼 다양한 유형의 기술은 단독으로 사용되기도 하지만, 서로 결합되어 콘텐츠 제작 전 과정을 지원하는 방향으로 발전하고 있다.
이러한 기술의 가장 큰 특징은 접근성과 효율성이다. 기존에는 전문 소프트웨어와 기술이 필요했던 작업이 이제는 간단한 언어 입력만으로 가능해졌다. 이는 비전문가도 콘텐츠 생산에 참여할 수 있도록 만들며, 제작의 진입 장벽을 크게 낮춘다. 또한 생성형 AI는 반복 작업을 자동화하고 다양한 결과를 빠르게 생성함으로써 제작 시간을 단축시키고 생산성을 높인다. 결국 생성형 AI는 콘텐츠 제작을 전문가 중심에서 사용자 중심으로 이동시키는 특징을 보인다.
생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 교육은 학습자의 참여도와 창의성을 동시에 높일 수 있다는 점이 특징이다. 학습자는 AI와 상호작용하며 아이디어를 발전시키고 다양한 결과를 내볼 수 있게 된다. 이는 단순한 지식 습득을 넘어 탐색과 생성 중심의 학습으로 이어진다. 이러한 변화는 학습자를 수동적인 존재에서 능동적인 생산자로 전환시키는 역할을 한다.
또한 생성형 AI는 학습 과정에서의 효율성을 높인다. 반복적인 작업을 줄이고 다양한 시안을 빠르게 생성할 수 있어 학습자는 보다 높은 수준의 사고와 기획에 집중할 수 있다. 특히 영상과 디자인 분야에서는 결과를 즉각적으로 확인하고 수정할 수 있어 학습 효과를 높이는 데 기여한다. 이러한 흐름은 ‘무엇을 아는가’보다 ‘어떻게 활용하는가’가 중요해지고 있음을 보여준다.
그러나 한계도 존재한다. 가장 큰 문제는 학습의 진정성과 평가 방식의 변화이다. 생성형 AI를 통해 과제 수행이 가능해지면서 결과물만으로 학습자의 역량을 판단하기 어려워졌다. 이에 따라 기존의 결과 중심 평가 방식은 점차 한계를 드러내고 있으며, 과정 중심 평가로의 전환이 요구되고 있다. 또한 AI에 대한 의존도가 높아질 경우 학습자의 사고력 저하에 대한 우려도 제기된다. 이처럼 생성형 AI 기반 교육은 가능성과 한계를 동시에 지니며, 단순한 기술 활용을 넘어 교육의 방향 자체를 재구성하는 흐름 속에 놓여 있다.
이러한 흐름은 실제 교육 현장에서도 확인되고 있다. 부산영상위원회는 지역 창작자들의 경쟁력 강화를 위해 ‘AI 창작자 교육 과정’을 운영하며, AI 사운드 편집, 영상 후반 작업, 애니메이션 제작 등 다양한 분야에서 실무 중심 교육을 제공하고 있다. 교육생들은 AI를 활용한 콘텐츠 제작 전 과정을 경험하며 실질적인 역량을 키울 수 있다.
대학에서도 변화가 나타나고 있다. 부산대학교와 부산교육대학교는 AI·디지털 역량 강화 교육을 통해 생성형 AI 활용 콘텐츠 제작을 교육 과정에 도입했으며, 연세대학교는 AI 기업과 협력해 대학 구성원 전체가 AI를 활용하는 ‘AI 캠퍼스’ 구축을 추진하고 있다. 이처럼 생성형 AI 교육은 점차 다양한 형태로 확산되고 있다.
상명대학교 생성형 AI 활용 글로벌 콘텐츠 제작과 로컬라이징
▲생성형 AI를 활용한 글로벌 콘텐츠 제작 & 로컬라이징 강의 계획서(사진: 상명대학교)
상명대학교에서도 이와 같은 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 교육을 진행 중이다. 바로 「생성형 AI를 활용한 글로벌 콘텐츠 제작 & 로컬라이징」 이다. 생성형 AI를 활용해 글로벌 콘텐츠를 기획·제작하고, 이를 각 지역의 언어와 문화에 맞게 현지화하는 역량을 기르는 것을 목표로 한다.
교육은 이론과 실습을 병행하는 방식으로 운영된다. 생성형 AI의 기본 원리와 활용, 저작권과 윤리 문제를 다루는 동시에, 이미지·영상·사운드 생성, 스토리보드 설계, 영상 편집 등 콘텐츠 제작 전 과정을 단계적으로 학습하도록 구성돼 있다. 이와 함께 산업 전문가 특강과 멘토링이 제공되며, 우수 팀에게는 기업 탐방이나 현장실습, 인턴십 참여 기회도 주어진다.
생성형 AI 활용 콘텐츠 제작 교육에서의 대학
생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 교육에서 대학의 역할은 점점 더 중요해지고 있다. 대학은 단순히 기술을 전달하는 기관이 아니라, 변화하는 기술 환경 속에서 학습의 방향을 설계하는 주체로 기능해야 한다.
우선 대학은 생성형 AI 활용 능력을 핵심 역량으로 포함한 교육과정을 구축할 필요가 있다. 이는 단순한 도구 사용을 넘어, AI와 협업하며 문제를 해결하고 결과를 비판적으로 판단하는 능력을 포함한다. 즉, 기술 활용 능력과 사고 역량을 동시에 강화하는 교육이 요구된다.
또한 대학은 평가 방식의 변화를 주도해야 한다. 생성형 AI 환경에서는 결과물만으로 학습 성과를 판단하기 어렵기 때문에, 문제 해결 과정과 사고 흐름을 중심으로 한 평가 체계가 필요하다. 이를 통해 학습자의 실제 역량을 정확하게 반영할 수 있다.
더 나아가 대학은 생성형 AI 활용에 따른 윤리적 기준을 제시하는 역할도 수행해야 한다. AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 정보 신뢰성 문제나 의존성 문제 등을 교육적으로 다루며, 책임 있는 활용 문화를 형성해야 한다.
앞으로의 생성형 AI 활용 콘텐츠 제작 교육
생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 교육은 학습자의 참여와 창의성을 높이고, 교육의 효율성을 향상할 수 있다. 동시에 평가 방식의 변화와 AI 의존성 문제 등 해결해야 할 과제도 함께 제시하고 있다. 이러한 변화 속에서 중요한 것은 생성형 AI를 단순한 도구로 볼 것인지, 아니면 교육을 변화시키는 요소로 받아들일 것인지에 대한 것이다. 기술의 확산은 이미 시작되었으며, 이를 어떻게 활용할 것인가에 따라 교육의 방향도 달라질 수 있다.
앞으로 대학은 생성형 AI 시대에 필요한 역량이 무엇인지 고민하고, 이를 반영한 교육과정을 설계해야 한다. 생성형 AI는 교육의 일부가 아니라 교육 자체를 변화시키는 흐름 속에 있으며, 이에 대한 대응이 교육의 미래를 결정짓는 중요한 요소가 될 것이다.
김지연 기자
