'딸깍!'..."유튜브 숏폼 하나 완성됐습니다"

[이데일리 김유성 기자] 인공지능(AI) 에이전트로 유튜브 채널 운영을 해봤다. 개인마다 편차가 다르겠지만 단순 PPT 영상과 나레이션 정도라면, 콘텐츠 생산성이 스무 배가량 높아지는 것을 체감했다. 유튜브 채널 운영 중 가장 귀찮지만 중요한 과정(콘텐츠 설명, 검색 설정)은 AI가 인간의 감(感)보다 앞설 수 있다는 것을 느꼈다.

다만 단순 ‘딸깍 - 생산’에 이르는 자동화 시스템만으로는 시청자들의 공감을 받기에는 어려웠다. 시청자들은 여전히 AI와 인간이 만든 콘텐츠의 미세한 차이를 분별했다. 이른바 ‘퀄리티’가 높지 않다면 ‘인간이 만든 공감력 있는 기획물’에 더 호감을 느끼는 듯했다.

결론적으로 봤을 때, ‘단순히 콘텐츠를 양산한다’면 AI로 찍어내듯 만들어낼 수 있는 게 영상 콘텐츠였다. 하루 일과가 바쁜 직장인들이라면 시간을 아낄 수 있었다. 모바일로 연결된 프롬프트 한 번에 영상 하나 제작도 가능했다.

물론 인간의 손이 탈수록 콘텐츠의 질은 올라갔다. 어떻게 하면 시청자들의 공감을 살 수 있을지 포인트를 아는 이들의 손이다. AI 시대 과거 경력자나 능숙자가 더 환영받을 수 있다는 점을 볼 수 있었다.

시작은 작게

‘일주일에 한 번 콘텐츠 업로드.’ 코로나19 팬데믹 시절 개인 유튜브 채널에 올렸던 콘텐츠 개수다. 작년 상반기 동안 했던 회사 관련 유튜브 채널에도 롱폼 콘텐츠는 일주일에 한 번이었다. 숏폼으로 잘게 쪼개 올리긴 했지만 기본은 ‘하나’였다.

“핸드폰 놓고 찍으면 되는 것을 뭐 그리 어렵게 하냐”라는 무경험 꼰대들의 지적이 있을 수 있지만, 영상 콘텐츠 하나 만드는 것은 쉬운 게 아니다. 얼굴이 잘 알려진 연예인이라면 (대충 찍어도) 가능하겠지만 일반 무명인들에게는 어려운 일이다.

설령 아무렇게 찍은 영상도 편집을 거치지 않으면 쓸모가 없다. 파이널컷으로 컷 편집을 하고 대충 자막만 넣어도 주말 야간 시간을 홀랑 다 써야 했다. 직장인 아마추어에게는 무리가 될 수밖에 없다.

더 큰 문제는 ‘시간 대비 효능’에 있었다. 개인 시간 일부를 들여 만들어냈지만 조회수는 쉽사리 오르지 않았다. 대다수 유튜브 초심자들이 느낄 실망감이었다.

‘만약 AI를 활용해 이 시간을 대폭 줄일 수 있다면 어떨까’라는 게 이번 체험기의 시작이었다. ‘들이는 시간이 적다면 그만큼 기대감도 실망감도 적지 않겠는가’라는 단순한 생각이 앞섰다. 이런 맥락에서 일반 초심자들이 접근하기 쉬운 노트북LM을 사용해 보기로 했다.

많이 알려졌지만 노트북LM은 일반 생성형 AI와 달리 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기반 학습 툴이다. 굳이 ‘학습’이라는 말을 붙인 이유는 강의를 듣거나 문서를 축약해서 습득해야 하는 이들에게 특화되어 있어서다. 사용자가 제시한 논문이나 강의 노트, 대량의 PDF, 웹페이지, 유튜브 콘텐츠 등이 예다. AI가 목소리를 입혀서 팟캐스트 형식의 요약을 해주거나 내용을 추려 PPT 영상으로 만들어준다.

예컨대 내가 쓴 글이 있는데, 이걸 한 번에 영상으로 만들고 싶다면 이용하면 된다. 노트북LM 프롬프트 창에 내가 쓴 텍스트를 입력하면 된다. 적게는 10분, 많게는 30분 정도 지나면 영상 하나가 뚝딱 완성된다.

‘딸깍’ 자동화 완성

사실 노트북LM은 누구나 쓸 수 있다. 무료 버전에서는 하루 3개, 기본 유료 버전에서는 하루 5개까지 만들 수 있다. 구글 AI 요금을 더 낸다면 그 이상도 만들 수 있다. 이론적으로 봤을 때 고민 없이 유튜브 업로드용 콘텐츠를 하루 5개까지 만들 수 있다.

AI 생성 이미지

여기서 한 발 더 나가고자 했던 부분은 ‘자동화’다. 노트북LM에서 만든 콘텐츠를 유튜브 채널에 올리는 일련의 과정을 AI가 다 하게 하는 식이다. 나는 명령만 내리면 된다. ‘실행해.’

이게 가능해진다면 나는 회사 일에 집중하면서 어쩌다 한 번 일의 진척 정도만 확인하면 된다. 콘텐츠 생성부터 유튜브 업로드, 운영까지 AI가 다 해준다. 낮 동안에는 신경쓸 게 없다.

그렇다면 어떻게 하는 게 가능할까? 우선은 집에서 놀고 있는 맥북을 24시간 365일 켜놓기로 했다. AI가 활동하는 장(場)을 맥북에 구현해 놓는 것이다. 그 안에 AI가 코딩할 수 있게 파이썬 환경을 만들어주고 유료 서비스도 미리 결제만 해주면 된다. AI가 일을 할 수 있는 비용(API 토큰)도 미리 충전해주면 AI가 일을 할 수 있다. 이때부터는 단순히 문답을 주고받는 ‘친구’가 아니라 일을 직접 해주는 ‘개인 직원’이 된다.

(맥북이 아니더라도 윈도PC가 가능하다. 개발환경 구축에 있어 맥OS가 조금 편한 부분이 있어 맥미니를 많이 쓰기도 한다.)

에이전트는 각 생성형 AI에서 제공한다. 내가 3년 넘게 유료 결제해 쓰는 챗GPT는 ‘워크모드’가 있다. 워크모드에서 ‘코덱스’를 사용하면 바이브코딩이 가능해진다. 혹자는 ‘오픈클로’를 사용하기도 한다. 오픈클로는 그야말로 PC를 사람 대신 전방위적으로 다룰 수 있지만, 아직은 AI를 신뢰하지 않아 쓰지 않았다.

2주 운영해보니...

처음에는 만족도고 높았다. 그전에는 반나절을 투입해야 했던 일이 프롬프트 창 명령어 한 번이면 끝이었다. 이미 블로그에 써 놓은 글의 링크 주소만 에이전트에게 알려주면 됐다. 에이전트는 노트북LM 프롬프츠 창에 명령어를 입력했고 곧 영상을 생성해 유튜브 채널에 업로드했다. 최종 출고 여부만 인간이 결정하면 됐다.

명령부터 최종 업로드까지 시간은 짧게는 30분, 보통은 1시간 이상 정도 걸렸다. 다른 일이 있어 에이전트가 물어온 답변에 대답을 제때에 못하면 몇 시간이 걸리기도 했다. 그렇다고 해도 영상 하나 만들기 위해 낑낑댔던 과거와 비교하면 몇 배 나아진 업무 효율이었다.

실제 만들어본 유튜브 채널의 콘텐츠들. 썸네일과 제목은 그럴듯 하다.

덕분에 약 3주 동안 올린 콘텐츠 개수는 60여 개나 됐다. 썸네일도 예전 혼자서 할 때보다 그럴듯했다. AI가 SEO 설정을 직접 해준 덕분에 초기 유튜브 치고 조회수도 나쁘지 않게 나왔다. 적으면 수십, 많으면 수백 건이 됐다.

그러나 만족감은 며칠을 가지 못했다. 채널의 성장이 눈에 띄게 둔화됐다. 채널 성장의 바로미터라고 할 수 있는 구독자 수는 20명대 후반에서 정체되기 시작했다. 콘텐츠 조회수 증가율도 줄었다. 썸네일과 제목으로 방문했던 시청자들의 재방문 의사가 그만큼 낮다는 의미다.

이유는 간단했다. 단 한 개의 콘텐츠만 열어봐도 확연히 드러났다. 노트북LM에서 만든 영상은 혼자서 보고 학습하기 좋은 정도다. 많은 사람이 듣고 공감하기에는 한계가 명확했다. 상투적인 PPT 화면에 AI 감성 가득한 내용 전개였다. 결국은 콘텐츠 제작 전부를 AI에게 맡기기에는 아직 무리라는 의미다.

실제 유튜브에는 AI로 제작된 영상이 올라오고 있지만 성장하는 채널은 높은 기획력이 가미된 것들이었다. 다시 말하면 (현재 기준) ‘노가다급’으로 치부됐던 제작 여건의 효율성이 높아졌을 뿐, ‘잘 만든 콘텐츠’는 인간의 관리·감독이 필요하다는 의미다.

또 AI에게 맡기면 평균화의 함정에 빠질 가능성이 다분히 높다. AI가 내놓는 결과물은 확률적으로 평균치에 수렴하게 되어 있다. 재미와 공감은 ‘평균치’가 아니라 ‘특출남’에서 나온다. 이 부분은 AI가 아직 시도하지 못하는 부분이기도 하다.

요사이 유튜브에서 유행하는 AI 영상들은 별도의 사이트에서 비교적 높은 비용을 내고 만드는 것들이다. 성우가 낸 듯한 음성도 별도의 서비스를 구독하지 않으면 생동감 있게 나오지 않았다. 결국은 ‘돈과 시간의 싸움’이라는 의미다. 단순히 생성형AI를 구독하는 비용 수준을 뛰어 넘는 정도다.