AI는 엔터테인먼트에 어떻게 사용됩니까? 사용 사례, 예제 및 도구

엔터테인먼트 산업은 영화, 텔레비전, 음악, 게임 및 스포츠와 같은 다양한 분야를 포함하여 점점 더 다양하고 복잡해졌습니다. 이러한 세그먼트 간의 경계는 점점 더 뚜렷해지고 있지만 모두 수익을 창출할 수 있는 매력적인 콘텐츠를 제공한다는 공통 목표를 공유합니다.

주어진 엔터테인먼트 제품이 수익성이 있는지 또는 라인 아래에 남아 있는지를 결정하는 것은 무엇입니까? 그것은 항상 유통 채널의 선택, 광고 및 후원의 효과, 소비자 수요 수준을 포함한 여러 요인에 따라 달라집니다. 따라서 엔터테인먼트 산업에서 AI에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 이 기술은 이러한 영역 대부분을 한 번에 처리할 수 있습니다.

AI는 엔터테인먼트 개발에 어떻게 사용됩니까? 이 기사에서 우리는 세 가지 주요 비즈니스 영역의 프리즘을 통해 이 질문에 대한 답을 고려할 것입니다.

1. 콘텐츠 제작 및 제작 향상,
2. 청중 경험 개인화,
3. 수익 창출 개선.

또한 넷플릭스, 디즈니, 유비소프트, 스포티파이 등 핵심 플레이어들의 경험을 바탕으로 엔터테인먼트 산업 분야에서 AI가 가장 많이 활용되는 분야를 분석한다. 그런 다음 음악에서 게임에 이르기까지 다양한 엔터테인먼트 분야에서 사용되는 기술, 동향 및 특정 도구에 대해 논의합니다. 의 시작하자!

엔터테인먼트에서 AI를 사용하는 방법 : 사용 사례

전 세계 다양한 산업의 기업을 대상으로 하는 IBM 글로벌 AI 채택 지수(2022)에 따르면 AI는 현재 IT 및 비즈니스 프로세스 자동화, 보안 및 위협 감지, 마케팅 및 영업, 비즈니스 분석 또는 인텔리전스에 가장 일반적으로 사용됩니다.

미디어 및 엔터테인먼트 부문도 이러한 추세에서 예외는 아닙니다. 이 업계의 회사는 특히 소셜 미디어에서 추천 시스템 생성, 콘텐츠 생성 속도 향상, CRM 목적을 위한 맞춤형 챗봇 개발, 청중 분석 및 콘텐츠 조정을 통해 디지털 가속화를 지원하는 AI 기반 도구를 활용하는 경우가 많습니다. 이러한 각 응용 프로그램을 자세히 살펴보고 이를 활용하는 잘 알려진 회사를 살펴보겠습니다.

AI 기반 추천 시스템

AI는 YouTube, Netflix 및 Amazon Prime Video와 같은 엔터테인먼트 플랫폼에서 광범위하게 사용되어 사용자에게 개인화된 추천을 제공합니다. 사용자 선호도, 검색 기록 및 행동을 분석하여 AI 알고리즘은 사용자가 즐길 가능성이 있는 영화, TV 프로그램, 음악, 책 및 기타 콘텐츠를 제안할 수 있습니다.

추천 시스템은 사용자 데이터를 수집하고, 프로필을 분석하고, 기록을 찾아보고 확인하고, 행동의 유사성과 패턴을 식별합니다. 기계 학습 알고리즘의 도움으로 이러한 시스템은 과거 데이터에서 학습하고 사용자 선호도를 예측할 수 있는 모델을 생성합니다. 그 후, 개인화된 권장 사항을 생성하고 사용자 피드백 및 상호 작용을 기반으로 지속적으로 업데이트하고 개선합니다. 이 피드백 루프는 시간이 지남에 따라 권장 사항의 정확성과 관련성을 향상시킵니다.

Netflix의 맞춤형 추천

세계 최고의 스트리밍 플랫폼인 Netflix는 AI 알고리즘을 활용하여 가입자에게 개인화된 추천을 제공합니다. 사용자 데이터, 시청 습관, 과거 선호도를 분석하여 Netflix의 추천 엔진은 개인 취향에 맞는 콘텐츠를 제안하여 사용자 참여와 만족도를 높입니다.

때때로 회원들이 서비스를 방문할 때 염두에 두고 있는 것이 있다는 것을 알고 있으므로 회원에게 적합한 동영상을 표시할 수 있는 정교한 검색 기능을 제공합니다. 여기에는 TV 리모컨 및 음성 제어를 비롯한 다양한 장치의 다양한 언어 및 입력 메커니즘을 처리하는 문제를 해결하는 것이 포함됩니다. 우리는 개인화 및 검색 경험을 주도하기 위해 대규모로 실행되는 다양한 기계 학습 및 추천 알고리즘을 사용합니다.

Netflix Research의 개인화 및 검색

콘텐츠 제작을 위한 엔터테인먼트 산업의 AI

비즈니스의 AI는 대본 작성, 음악 생성 및 시각 효과 제작을 포함한 콘텐츠 제작 작업에도 활용되고 있습니다. AI 기반 기술은 방대한 데이터 세트를 분석하고 오래된 콘텐츠를 재활용하여 새로운 이야기, 대화 또는 완전한 시나리오를 생성할 수 있습니다. 또한 기존 작곡에서 관찰되는 패턴과 스타일을 식별하여 음악 작곡을 도울 수 있습니다. 또한 유명 기업들은 이미지와 비디오를 향상시키거나 수정하는 것을 자동화하는 AI 기반 시각 효과 도구를 채택했습니다. 콘텐츠 생성 및 제작에 AI 솔루션을 사용하는 잘 알려진 회사를 살펴보겠습니다.

Ubisoft의 AI 기반 절차적 콘텐츠 생성

게임 산업의 엔터테인먼트 분야에서 AI는 어떻게 사용됩니까? 최고의 비디오 게임 개발사인 Ubisoft는 절차적 콘텐츠 생성(PCG)에 AI를 활용합니다. PCG 알고리즘은 맵, 텍스처, 게임 플레이 메커니즘을 포함한 방대한 양의 데이터를 분석하여 다양하고 역동적인 게임 콘텐츠를 자동으로 생성합니다. 이 접근 방식을 통해 Ubisoft는 광대한 게임 세계를 만들고 사실적인 풍경을 생성하며 대화형 요소로 채우는 동시에 콘텐츠 제작에 필요한 수동 작업을 줄일 수 있습니다. 결과적으로 Ubisoft는 끊임없이 진화하는 콘텐츠로 플레이어를 사로잡는 몰입형 게임 경험을 제공할 수 있습니다 .

No Man's Sky에서 사실적인 가상 세계를 생성하는 AI 기반 알고리즘

게임 산업에서 AI 알고리즘은 사실적인 가상 세계를 생성하고 지능형 비플레이어 캐릭터(NPC)로 채우고 절차적 스토리텔링 시스템(즉, 게임이 플레이어의 행동에 반응하는 시스템)을 생성할 수도 있습니다. 엔터테인먼트 산업에서 AI 의 가장 인상적인 사용 사례 중 하나는 Hello Games의 비디오 게임 "No Man's Sky"로, AI 기반 알고리즘이 실제 규모로 완전히 다른 은하와 행성을 자동으로 생성합니다.

"No Man's Sky"에서 플레이어는 각각 셀 수 없이 많은 행성을 포함하고 있는 수십억 개의 은하로 구성된 사실상 무한한 우주를 횡단하는 우주 탐사 여행을 시작합니다. 이 게임을 진정으로 특별하게 만드는 것은 고유한 환경, 지형, 동식물을 가진 모든 단일 행성이 절차에 따라 실제 규모로 생성된다는 것입니다. 즉, 게임의 AI 알고리즘은 플레이어가 탐색할 때 즉석에서 전체 우주를 생성하여 끝없이 다양한 발견을 보장합니다.

Disney의 AI 기반 애니메이션 및 시각 효과

애니메이션 및 시각 효과 분야의 선구자인 Disney도 크리에이티브 프로세스를 개선하기 위해 엔터프라이즈 AI를 채택했습니다. George Lucas(ILM)가 Pixar 및 Industrial Light & Magic과 같은 회사를 인수하면서 Disney는 AI를 애니메이션 및 시각 효과(VFX) 워크플로에 통합했습니다. AI 기반 도구는 캐릭터 애니메이션, 동작 추적 및 렌더링에서 애니메이터를 지원하여 제작 시간과 비용을 최적화합니다. 애니메이션 및 VFX의 특정 측면을 자동화함으로써 Disney는 창의적 경계를 넓히고 전 세계 관객에게 시각적으로 놀라운 콘텐츠를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.

청중 참여 및 광고

AI 기술을 통해 엔터테인먼트 회사는 청중을 더 잘 이해하고 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 알고리즘은 소셜 미디어 트렌드, 댓글 및 정서 분석을 분석하여 특정 영화, TV 쇼 또는 이벤트에 대한 대중의 의견과 반응을 측정할 수 있습니다. 이 정보는 마케팅 전략을 개선하고 대상 광고 캠페인을 개발하며 소셜 미디어 플랫폼을 통해 시청자와 실시간으로 소통하는 데 사용할 수 있습니다.

AI 기반 광고

광고는 엔터테인먼트 산업에서 AI가 가장 많이 사용되는 분야 중 하나입니다. 기업은 과거 데이터를 활용하여 개인화된 광고 소재와 적절한 고객에게 다가가는 것과 관련하여 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. IBM에 따르면 전통적인 광고 방법에 비해 AI의 주요 이점은 기계 학습 기능과 빅 데이터 및 분석의 활용에 있습니다. 첫째, 컴퓨터 알고리즘은 관련 이력 데이터를 기반으로 새로운 소비자 정보를 분석하고 자동으로 경험을 개선합니다. 둘째, 빅 데이터를 사용하는 마케팅 담당자는 자신의 노력이 다양한 채널에서 어떻게 가치를 입증하는지 모니터링하고 적절한 연구 샘플을 기반으로 전략을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

광고 및 마케팅 분야의 AI는 엔터테인먼트 산업의 유명 기업에서 흔히 사용하는 관행입니다 . 예를 들어 Disney+는 AI 기반 타겟 광고를 활용하여 구독자에게 더 관련성 높은 광고를 제공합니다. AI 알고리즘은 인구 통계, 선호도 및 시청 습관을 포함한 사용자 데이터를 활용하여 특정 고객 세그먼트를 식별하고 관심 분야에 맞는 광고를 제공할 수 있습니다. 이러한 타겟 접근 방식은 광고 캠페인의 효과를 높이고 시청자의 공감을 얻을 가능성이 더 높은 광고를 표시하여 사용자 경험을 개선합니다.

감정 분석

청중의 통찰력을 얻기 위해 AI는 엔터테인먼트에서 어떻게 사용됩니까 ? 감정 분석은 소셜 미디어 게시물, 리뷰 또는 뉴스 기사와 같은 텍스트에 표현된 감정이나 감정을 결정하는 데 사용되는 기술입니다. 미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 정서 분석은 여론을 이해하고 청중의 반응을 측정하며 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 유용할 수 있습니다. 예를 들어 미디어 및 엔터테인먼트 회사는 감정을 분석하여 콘텐츠에 대한 청중의 반응에 대한 통찰력을 얻습니다.

소셜 미디어 대화, 댓글 및 리뷰를 모니터링하여 추세, 정서 변화 및 전반적인 청중 만족도를 식별할 수 있습니다. 감정 분석은 또한 브랜드가 온라인 평판을 모니터링하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 기업은 다양한 플랫폼에서 감정을 분석하여 부정적인 감정을 조기에 감지하고 고객의 우려를 신속하게 해결할 수 있습니다. 이 방법은 특히 다양한 오프라인 및 온라인 플랫폼에서 운영되는 인지도 있는 대형 브랜드에서 널리 사용됩니다.

NLP로 디즈니랜드 리뷰 분석

Disneyland는 감정 분석을 사용하여 소셜 미디어 플랫폼, 리뷰 웹사이트 및 고객 설문 조사에서 방문자의 실시간 피드백을 모니터링합니다. 이 방법을 사용하면 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 신속하게 식별할 수 있어 빠른 대응과 해결이 가능합니다.

감정 분석을 통해 Disneyland는 감정과 선호도를 기준으로 방문자를 분류할 수도 있습니다. 방문자를 가족, 스릴을 찾는 사람 또는 디즈니 애호가와 같은 다양한 그룹으로 분류함으로써 Disneyland는 마케팅 캠페인, 제안 및 경험을 특정 청중 세그먼트에 맞게 조정할 수 있습니다.

이는 엔터테인먼트 및 미디어 산업에서 AI가 어떻게 사용되고 있는지에 대한 몇 가지 예일 뿐입니다. 이 분야는 빠르게 발전하고 있으며 AI 기술은 콘텐츠 제작, 배포 및 사용자 경험의 다양한 측면을 지속적으로 재구성하고 있습니다. 이제 미디어 및 엔터테인먼트 부문에서 사용되는 특정 도구에 대해 논의해 보겠습니다.

엔터테인먼트 산업의 AI : 도구

인공 지능은 작업을 자동화하고 워크플로를 간소화하며 새로운 창의적 가능성을 열어주는 도구를 제공하여 엔터테인먼트 산업을 변화시키고 있습니다. 이와 관련하여 AI가 가장 많이 사용되는 엔터테인먼트 분야는 대본 작성 및 스토리텔링, 비디오 편집, 포스트 프로덕션, 애니메이션, 시각 효과, 관객 분석 및 추천 등입니다.

스크립트 작성 및 스토리텔링을 위한 AI 도구

Scriptbook 및 HyperWrite와 같은 AI 기반 도구는 스크립트 작성 및 스토리텔링에서 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. Scriptbook은 AI 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 기존 콘텐츠를 분석하고 패턴과 구조를 식별하여 일관된 내러티브를 생성합니다. 작가에게 작업을 간소화하고 스토리텔링의 새로운 가능성을 열 수 있는 통찰력과 제안을 제공합니다. 반면에 HyperWrite는 수백 가지의 미니 AI 도구를 제공하여 사본을 생성하고, 쓰기를 개선하고, 아이디어에서 최종 초안까지의 워크플로 속도를 높입니다.

비디오 편집 및 포스트 프로덕션 도구

비디오 편집 및 포스트 프로덕션과 관련하여 Adobe Sensei 및 Magisto와 같은 AI 도구가 상당한 영향을 미치고 있습니다. Adobe Premiere Pro에 통합된 Adobe Sensei는 AI 알고리즘을 사용하여 시각적 콘텐츠를 분석하고 지능형 장면 컷 감지, 색상 그레이딩 및 콘텐츠 인식 채우기와 같은 자동 비디오 편집 기능을 활성화합니다. 편집자가 작업 흐름을 간소화하고 고품질 결과를 효율적으로 얻을 수 있도록 도와줍니다. AI 기반 비디오 편집 플랫폼인 Magisto는 영상 분석, 베스트 샷 선택, 필터 적용 및 음악 추가를 통해 전체 후반 작업 프로세스를 자동화합니다. 전문 편집자와 일반 사용자 모두에게 적합하므로 더 많은 청중이 비디오 편집에 액세스할 수 있습니다.

애니메이션 및 시각 효과용 도구

Bifrost와 NVIDIA의 AI 기반 딥 러닝 기술이 적용된 Autodesk의 Maya는 애니메이션과 시각 효과를 혁신하고 있습니다. AI 알고리즘을 활용하여 Maya with Bifrost를 통해 아티스트는 물, 불, 천과 같은 복잡한 효과를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 실제 물리를 분석하고 사실적인 애니메이션을 생성하여 시간과 리소스를 절약합니다. GAN 및 신경망을 포함한 NVIDIA의 딥 러닝 기술을 통해 아티스트는 질감, 조명 및 합성을 향상하여 향상된 효율성으로 시각적으로 놀라운 효과를 만들 수 있습니다.

청중 분석 및 추천을 위한 도구

엔터테인먼트 산업은 몰입도를 높이고 기억에 남는 상호 작용을 만들기 위해 청중 경험을 개인화하는 데 크게 의존합니다. Canvs 및 Zefr과 같은 AI 기반 도구는 강력한 고객 분석 및 추천 기능을 제공합니다. Canvs는 AI를 활용하여 소셜 미디어 대화를 분석하여 콘텐츠 제작자와 제작자에게 청중의 감정과 선호도에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 시청자가 콘텐츠에 참여하는 방식을 이해하고 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

Amazon Personalize는 기업이 개인화된 고객 추천을 제공하는 데 도움이 되는 기계 학습 서비스입니다. 사용자 상호 작용에서 수집된 데이터를 사용하여 선호도에 따라 영화, TV 프로그램 또는 음악과 같은 개별화된 권장 사항을 생성합니다.

엔터테인먼트 분야의 AI: 주요 미래 예측

인공 지능은 다양한 엔터테인먼트 부문에서 콘텐츠가 생성되고 생산되는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 게임에서 음악 앱 개발, 영화 및 창의적인 글쓰기에 이르기까지 AI 도구는 창작 과정을 향상시키고 가능한 것의 경계를 넓혀 콘텐츠 제작자가 새로운 예술적 영역을 놀라운 속도로 탐색할 수 있도록 합니다.

AI 알고리즘은 아이디어를 생성하고 영감을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 반복적인 작업을 자동화하고 생산성 향상을 제안하는 데 탁월하여 아티스트가 작업의 보다 창의적인 측면에 집중할 수 있습니다. 또한 AI 기반 추천 시스템은 개인화 된 콘텐츠 큐레이션을 개선하여 사용자가 자신의 취향에 맞는 새로운 영화, 음악 및 책을 찾을 수 있도록 합니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고 청중의 선호도를 예측하는 AI의 능력을 통해 콘텐츠 제작자는 더욱 매력적이고 매력적인 엔터테인먼트 경험을 제공할 수 있습니다. 전반적으로 엔터테인먼트 분야의 AI는 업계를 혁신하고 청중에게 전례 없는 참여와 즐거움을 제공할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

의심 할 여지없이 엔터테인먼트에서 AI의 사용은 다양한 논란과 윤리적 논쟁을 불러 일으 킵니다 . 한 가지 중요한 우려는 AI가 직업 시장, 특히 창의적인 전문가에게 미칠 잠재적 영향에 관한 것입니다. AI 알고리즘이 음악, 예술, 심지어 각본을 생성하는 데 점점 더 능숙해짐에 따라 인간 창의성의 미래와 예술가와 연주자의 잠재적 대체에 대한 질문이 제기됩니다. 오디오 및 비디오 조작을 통해 사실적이지만 조작된 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥 페이크 기술의 윤리적 함의는 잘못된 정보, 개인 정보 침해 및 미디어에 대한 신뢰 약화에 대한 우려도 제기합니다.

전반적으로 엔터테인먼트에 AI를 통합하면 흥미로운 가능성과 신중한 고려와 규제가 필요한 논쟁적인 문제가 모두 발생합니다 . 앞으로 몇 년 동안 개인 정보 보호, 편견 및 AI 생성 콘텐츠의 책임 있는 사용과 같은 문제를 해결하기 위해 투명하고 책임 있는 프레임워크를 구축하는 것이 중요합니다. 그러면 엔터테인먼트 산업은 윤리적 기준을 지키면서 혁신과 창의성을 위해 AI를 활용하여 전 세계 관객에게 매력적이고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있는 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.