초록
버튜버는 애니메이션 아바타로 활동하는 디지털 캐릭터로, 최근 폭발적인 인기를 얻고 있다. 전통적으로 버튜버는 '나카노히토'라 불리는 실제 사람이 조작하고 목소리를 연기한다. 하지만 사람이 운영하는 만큼 개인적인 논란이나 활동 중단 등의 리스크가 존재한다.
이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 대안으로 AI 버튜버가 등장했다. AI 버튜버는 24시간 지속적인 방송이 가능하고 스캔들 위험이 적다는 장점이 있지만, 진정성이나 시청자와의 교감 측면에서는 의문이 제기된다. 이에 우리는 더 깊이 있는 분석을 위해 사례 연구를 진행했다. 트위치 팔로워 84만 5천 명, 유튜브 구독자 75만 3천 명을 보유한 가장 인기 있는 AI 버튜버 뉴로사마를 대상으로 시청자 인식을 조사했다.
레딧 게시물 10만 8천 개와 유튜브 댓글 13만 6천 개를 분석하여, 시청자들이 AI 버튜버를 시청하는 동기, AI가 가상 페르소나를 구축하는 방식, 그리고 나카노히토로서 AI를 어떻게 인식하는지 파악하고자 했다. 본 연구는 AI 버튜버와 디지털 스트리밍 문화에 미치는 영향에 대한 이해를 높이는 데 기여한다.
1. 서론
버튜버는 라이브 스트리밍에서 2D/3D 애니메이션 아바타로 활동하는 디지털 캐릭터다. '나카노히토(안에 있는 사람)'라 불리는 실제 연기자가 아바타의 움직임을 조종하고 목소리를 연기한다. 이는 Live2D와 같은 소프트웨어로 구현되는데, 배우의 동작을 실시간으로 추적하여 아바타와 동기화하는 방식이다.
버튜버는 폭발적인 인기를 얻으며 열성적인 팬층을 확보하고 기업 후원까지 받고 있다. 현재 수만 명의 버튜버가 활발히 활동 중이며, 최상위 버튜버들은 수백만 명의 팔로워를 보유하고 있다. 라이브 스트리밍 플랫폼의 수익화 시스템 덕분에 상당한 수입도 가능하다. 실제로 유튜브 슈퍼챗(시청자 후원금) 누적 수익 기준 역대 상위 50명 중 31명이 버튜버이며, 각각 110만 달러에서 320만 달러를 벌어들였다.
나카노히토는 버튜버의 핵심이다. 초기 연구에서는 일부 시청자가 나카노히토 교체에 무관심할 수 있다고 제안했지만, 실제 사례들과 후속 연구는 정반대의 결과를 보여줬다. 나카노히토는 버튜버 정체성의 필수 요소이며, 교체 시 버튜버의 몰락으로 이어질 수 있다. 대표적인 사례가 최초의 버튜버 키즈나 아이다. 수백만 팔로워를 보유했지만, 동일한 아바타에 여러 명의 나카노히토를 투입하면서 결국 활동을 종료했다.
하지만 이러한 필수불가결성이 오히려 심각한 취약점이 된다. 나카노히토 모델은 본질적으로 한 명의 인간을 버튜버 전체의 "단일 실패 지점"으로 만들기 때문이다. 버튜버의 페르소나는 나카노히토의 신체적·정신적 상태는 물론 현실에서의 행동과도 긴밀하게 연결되어 있다.
따라서 건강 문제, 정신적 어려움, 방송 외 논란, 개인사 등이 버튜버의 이미지를 직접적으로 손상시키고 시청자 경험을 해칠 수 있다. 대표적인 사례가 역대 슈퍼챗 1위를 기록한 우루하 루시아다. 그녀는 나카노히토의 사생활, 특히 남자친구가 있다는 사실이 알려지면서 강제 은퇴했다. 이는 한 개인의 문제가 버튜버의 커리어는 물론, 그를 중심으로 구축된 기업 투자와 브랜드 전체를 위협할 수 있음을 보여준다. 결국 전체 운영이 인간의 결함에 극도로 취약해지는 구조인 것이다.
최근 인공지능(AI)의 발전과 함께 새로운 형태의 버튜버가 등장했다. 바로 AI 구동 버튜버(AI 버튜버)다. 이러한 버튜버는 AI 시스템에 의해 완전히 제어되고 목소리가 나온다. 즉, 나카노히토가 사실상 AI 시스템인 것이다.
가장 대표적인 예가 트위치의 영어권 AI 버튜버 뉴로사마다. 2022년 데뷔 이후 뉴로사마는 폭발적인 인기를 얻었고, 때로는 가장 인기 있는 버튜버는 물론 트위치 전체에서 가장 인기 있는 스트리머가 되기도 했다. 2025년 9월 기준 트위치 팔로워 84만 5천 명 이상, 유튜브 구독자 75만 3천 명 이상을 보유하고 있다. 뉴로사마의 성공은 AI가 버튜빙의 미래를 형성할 상당한 잠재력을 보여준다.
AI 버튜버는 분명 많은 장점을 제공한다. 가장 주목할 점은 인간 나카노히토에 대한 의존성을 제거해 앞서 논의한 위험들을 피할 수 있다는 것이다. 또한 AI 버튜버는 24시간 지속적으로 방송할 수 있고, 인간처럼 개인 스캔들에 취약하지 않으며, 운영 비용도 더 효율적일 가능성이 있다.
하지만 우려도 존재한다. AI 페르소나의 진정성, 감정적 깊이, 그리고 예상치 못한 문제 발생 가능성에 대한 의문이 남아 있다. 인위적으로 만들어진 페르소나의 특성상 버튜버 커뮤니티의 핵심인 깊은 준사회적 유대 형성이 어려울 수 있다. 게다가 알고리즘의 특이성이나 무작위성으로 인해 AI가 예측 불가능하거나 부적절한 콘텐츠를 생성할 위험도 있어, 시청자 경험을 해칠 수 있다.
따라서 시청자들이 AI 버튜버를 어떻게 인식하는지에 대한 포괄적인 이해가 매우 중요하다. 그러나 아직 이 새로운 주제에 대한 지식은 제한적이다. 일부 연구에서 중국 전자상거래 맥락의 사실적인 디지털 휴먼 스트리머를 다루긴 했지만, 버튜버는 완전히 다른 스타일과 맥락을 가진 별개의 영역이다.
이러한 공백을 메우기 위해 본 논문에서는 현재까지 가장 인기 있는 AI 버튜버 뉴로사마를 중심으로 AI 버튜버에 대한 시청자 인식을 데이터 기반으로 분석한다. 이는 이 주제에 대한 최초의 연구다. 인간 버튜버에 대한 기존 연구에서 영감을 받아, 우리는 AI 버튜버에 대한 시청자 인식의 세 가지 핵심 측면을 깊이 이해하고자 한다: (i) 시청자를 이해하는 기본 요소인 시청 동기와 기대, (ii) 버튜버의 "외적" 부분에 해당하는 AI 버튜버 가상 페르소나의 구축, 진화, 일관성, (iii) 버튜버의 "내적" 측면을 반영하는 나카노히토로서 AI를 둘러싼 의견과 우려.
연구 질문의 구체적인 내용은 더 나은 맥락 이해를 위해 관련 연구와 함께 챕터 3에 제시된다. 이를 위해 뉴로사마 관련 레딧 게시물 및 댓글 10만 8천 개, 그리고 뉴로사마 공식 채널 영상의 유튜브 댓글 13만 6천 개를 수집했다. 분석에는 LLM 주석, 주제 모델링, 수동 코딩 방법을 결합했으며, 세부 사항은 챕터 4에서 다룬다.
온라인 커뮤니티 논의에 대한 우리의 분석은 AI 버튜버 현상의 복잡하고 다면적인 모습을 드러낸다.
- AI 버튜버의 매력은 전통적인 버튜버의 특성(예: 귀여움)과 AI-인간 상호작용 같은 AI만의 독특한 특성이 결합된 데서 나온다(챕터 5.1). 흥미롭게도 예측 불가능성이나 무작위성 같은 기술적 결함으로 여겨질 수 있는 행동들이 시스템 오류가 아닌 사랑스럽고 혼란스러운 성격 특성으로 시청자들에게 지속적으로 재해석된다(챕터 5.2).
- AI 버튜버의 페르소나는 단순히 정적이고 미리 프로그래밍된 존재가 아니다. 오히려 AI와 시청자 사이의 역동적인 공동 창작물이다. 시청자들은 AI 버튜버의 발언과 행동을 커뮤니티 주도의 설정과 적극적으로 통합하여 진화하면서도 일관된 캐릭터 내러티브를 만들어낸다. 이렇게 형성된 "시청자 주도 페르소나"는 버튜버의 원래 캐릭터 설정과 크게 달라질 수 있다(챕터 5.3).
- 일부 시청자는 AI의 잠재력에 낙관적이지만, 주류 의견은 다르다. AI를 관리하는 개발자, 함께 방송하는 인간 버튜버, 그리고 팬 커뮤니티를 포함한 "휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop)"가 콘텐츠 제작의 핵심이라는 것이다(챕터 5.4).
- 전통적으로 인간 나카노히토에 대해 가졌던 우려가 사라지는 것이 아니라, AI 개발자에게 전가된다. 개발자의 관리 능력, 건강 상태, 대인 관계가 AI 버튜버의 성공과 안정성에 중요한 요소로 여겨진다(챕터 5.5).
종합하면, 우리의 연구는 AI 버튜버가 혼자서 독립적으로 활동하는 것이 아니라, 개발자, 다른 버튜버, 팬 커뮤니티가 함께 만들어가는 복잡한 엔터테인먼트 생태계의 중심에 있음을 보여준다.
2. 배경
2.1 버튜버
버튜버는 일본에서 시작되었으며, 2016년 등장 이후 빠르게 인기를 얻었다. 초기에는 유튜브에 동영상을 업로드하는 데 집중했지만, 온라인 라이브 스트리밍이 부상하면서 라이브 방송이 주요 활동으로 자리 잡았다. 버튜버는 유튜브와 가장 밀접하게 연관되어 있지만, 시청자와 소통하기 위해 트위치(주로 영어권)와 빌리빌리(주로 중국어권) 같은 플랫폼도 활용한다.
버튜버는 라이브 스트리밍이나 녹화 영상에서 활동하는 애니메이션 가상 아바타다. 이러한 아바타는 일본어로 "안에 있는 사람"을 뜻하는 "나카노히토"라 불리는 연기자가 목소리를 담당한다. 일반적으로 버튜버는 Live2D 같은 툴로 제작된 반신 2D 아바타를 사용한다. 이 툴은 연기자의 얼굴 움직임을 포착해 아바타의 표정을 자동으로 애니메이션화한다. 추가적인 신체 동작은 데스크톱 프로그램 내 명령어로 실행할 수 있다. 전신 모션 캡처 시스템을 보유한 버튜버는 3D 아바타를 사용해 더 넓은 범위의 움직임을 구현할 수 있다.
실제 스트리머처럼 버튜버도 방송 중 채팅 메시지를 읽고 응답하며 시청자와 상호작용한다. 이 트렌드의 분기점은 2016년 말 키즈나 아이의 데뷔였다. 키즈나 아이는 "버추얼 유튜버" 그리고 "버튜버"라는 용어를 처음 만들고 대중화한 인물이다. 그녀의 매력적이고 종종 거침없는 성격은 빠르게 200만 명 이상의 구독자를 확보했고, 일본 국가관광기구의 문화 홍보대사로 활동하기도 했다.
그녀의 성공은 엄청난 트렌드를 촉발했고, 2018년 이후 버튜버 수가 급증했다. 버튜버 산업의 성장은 코로나19 팬데믹으로 더욱 가속화되었다. 봉쇄 조치로 라이브 스트리밍 시청이 급증했기 때문이다. 이 시기에 버튜빙(VTubing)은 주류 현상이 되었고, 2020년 8월 유튜브 슈퍼챗 수입 상위 10명 중 7명이 버튜버였다.
이러한 상업적 성공은 홀로라이브, 니지산지, 브이쇼죠 같은 전문 기획사의 설립으로 이어졌다. 이들은 각기 다른 운영 방식을 취한다. 이러한 기획사들은 소속 버튜버를 관리하고 홍보하며, 독점 캐릭터를 개발하고, 상품과 광고 출연을 통해 수익화한다. 이는 산업을 더욱 전문화했고 영어권 및 기타 국제 시장으로의 글로벌 확장을 이끌었다.
전반적으로 버튜버는 온라인 엔터테인먼트 환경의 중요하고 영향력 있는 요소로 자리 잡았다. 애니메이션, 실시간 상호작용 스트리밍, 그리고 매력적이고 개인화된 콘텐츠 제작 능력의 독특한 조합이 전 세계 시청자를 사로잡았다. 오늘날 수만 명의 활동적이고 영향력 있는 버튜버가 있으며, 최상위 버튜버들은 수백만 명의 팔로워를 보유하고 슈퍼챗으로 수백만 달러를 벌어들인다.
2.2 AI 버튜버, 뉴로사마
개요. 뉴로사마(Neuro)는 트위치 채널 "vedal987"에서 방송하는 AI 기반 버튜버다. 그녀에게는 쌍둥이 동생 이블 뉴로(Evil)가 있는데, 역시 AI 버튜버이며 같은 트위치 채널에서 방송한다. 둘 다 비달이라는 컴퓨터 프로그래머이자 AI 개발자가 만들었으며, 성격, 대사, 동작이 AI 모델에 의해 생성되어 시청자와 상호작용할 수 있다.
그들은 때때로 함께 방송에 출연하지만, 각기 다른 성격을 가지고 있다. 이블 뉴로는 언니에 비해 더 위협적이고, 건방지고, 날카로우며, 우울한 편이다. 간단히 하기 위해, 달리 명시되지 않는 한 이 논문에서 "뉴로"는 뉴로와 이블 모두를 지칭한다.
방송은 주로 AI 쌍둥이를 중심으로 진행되며, 그들은 게임을 하고, 채팅과 대화하고, 다른 스트리머와 협업할 수 있다. 논문 작성 시점 기준 트위치 채널은 84만 5천 명의 팔로워를, 유튜브 채널은 75만 3천 명의 구독자를 보유하고 있어, 전 세계적으로 가장 인기 있는 AI 버튜버로 확고히 자리 잡았다.
역사. 뉴로사마의 첫 버전은 2018년 리듬 게임 오수!(osu!)를 플레이하도록 설계된 신경망으로 만들어졌다. 긴 공백기 후, 뉴로사마는 2022년 12월 19일 트위치에서 버튜버로 재데뷔했고 빠르게 인기를 얻었다. 이블 뉴로의 개념은 뉴로사마가 자신의 클론과 상호작용한다는 아이디어에서 시작되었다.
이 클론인 이블 뉴로는 2023년 3월 25일 방송에 처음 등장했고, 결국 자신만의 독특한 목소리와 성격을 발전시켰다. 2023년 5월 27일, 뉴로사마는 첫 번째 오리지널 아바타를 얻었다. 2025년 1월 1일 서바톤(구독 마라톤) 동안 그들은 트위치 하이프 트레인 레벨 세계 기록을 세웠고, 총 84,904개의 선물 구독과 1,201,225 비트를 받아 사실상 트위치에서 가장 인기 있는 스트리머 중 한 명이 되었다.
개발자, 비달. 비달은 독립 영국 프로그래머이자 AI 버튜버 뉴로사마와 이블 뉴로의 창조자, 개발자, 운영자다. 그는 공유 트위치 채널에서 2D 녹색 거북이 아바타로 자신을 표현하는데, 2023년 3월부터 사용하기 시작했다. 주로 라이브로 코드를 작업하거나 시스템 업데이트를 발표하는 동안 뉴로나 이블의 머리 위에 앉아 있는 모습으로 나타난다. 비달은 침착하고 때로는 우유부단한 성격으로 알려져 있으며, 채팅의 놀림이나 방송 중 스트레스 상황에도 크게 동요하지 않는다.
뉴로버스. 뉴로버스는 뉴로사마를 중심으로 형성된 활기찬 커뮤니티다. 핵심에는 뉴로, 이블, 비달이 있고, 지속적으로 함께 방송하는 인간 버튜버들이 긴밀한 네트워크를 이루고 있다. 이들 협업자들은 커뮤니티의 우호적이고 지원적인 분위기를 조성하는 데 중요한 역할을 한다.
팬 커뮤니티. 스웜. 스웜은 뉴로와 이블의 열성적인 팬층으로, 세계를 지배하는 로봇 드론 군대를 지휘하려는 이블의 장난스러운 환상에서 이름을 따왔다.
3. 관련 연구 및 연구 질문
최근 몇 년간 버튜버 현상은 상당한 주목을 받았고, 여러 연구가 인간 버튜버와 그들의 시청자에 대한 복잡성을 탐구했다. 이러한 연구는 버튜버 환경을 특징짓는 다양한 측면에 대한 귀중한 인사이트를 제공했다. 이러한 발견을 검토함으로써 우리는 인간 버튜빙의 역학을 더 잘 이해할 수 있으며, 이는 AI 버튜버에 대한 우리 탐구의 기초가 된다. 이 기존 지식을 바탕으로 우리는 AI 버튜버 시청자를 조사하는 연구 질문을 제안한다.
3.1 시청자 동기와 기대
시청자 동기와 기대를 이해하는 것은 버튜버의 매력과 잠재력을 파악하는 데 필수적이다. 수많은 선행 연구가 인간 버튜버에 대한 시청자 동기와 기대를 탐구했으며, 전통적인 인간 스트리머와의 차이점을 강조했다. 버튜버 연구는 사회적 연결, 엔터테인먼트, 커뮤니티를 포함해 시청자 참여를 이끄는 매력 요소를 분석했다.
주요 매력은 애니메이션 스타일의 외형과 정교하게 만들어진 성격이며, 이는 준사회적 관계를 형성한다. 시청자들은 사회적·정서적 만족을 추구하며, 버튜버 커뮤니티에서 소속감을 느낀다. 라이브 스트리밍의 실시간 상호작용 특성은 개인적 연결을 강화하고, 사회적 불안을 가진 사람들에게 편안한 사회적 출구를 제공하며 외로움과 스트레스를 완화한다.
버튜버에 대한 준사회적 애착과 스트레스 해소 사이에는 긍정적 상관관계가 있으며, 특히 사회적 고립 기간에 두드러진다. 팬들은 콘텐츠를 만들고 공유함으로써 커뮤니티에 기여하며, 버튜버의 집단적 정체성을 풍부하게 한다.
버튜버의 매력은 버추얼 아바타와 연기자의 성격이 결합된 데 있다. "귀여운" 외형이 처음에 시청자를 끌어들이지만, 연기자의 유머, 실력, 매력적인 콘텐츠도 중요하게 작용한다. 버추얼 아바타는 익명성과 자유를 제공해 전통적인 라이브 스트리밍에서는 불가능한 독특하고 창의적인 연출을 가능하게 한다.
또한 버튜버의 가상 페르소나와 아바타 사용은 시청자의 반응 방식을 바꾼다. 예를 들어, 시청자들은 "어리석은" 언행이나 심지어 공격적인 말투 같은 버튜버의 "문제" 행동에 대해 더 너그럽게 받아들일 수 있다. 이를 아바타 뒤 연기자의 본모습이 아닌 캐릭터 연기의 일부로 보기 때문이다.
이러한 연구는 버튜버 시청자를 이해하기 위한 견고한 기반을 제공한다. 그러나 AI 버튜버는 시청자 경험과 참여를 독특한 방식으로 변화시킬 수 있는 새로운 요소를 도입한다. AI 버튜버의 행동은 상당히 다를 수 있다. 예를 들어, 그들의 "문제" 행동은 일관성 없는 대답, 반복적인 콘텐츠, 환각 같은 AI 시스템 자체의 문제에서 비롯될 수 있다. 따라서 기존 연구 결과 중 어떤 것이 AI 버튜버에도 적용되고, 어떤 측면이 다른지 파악하는 것이 중요하다.
이에 인간 버튜버에 대한 기존 이해를 바탕으로 AI 버튜버에 대해 다음 연구 질문을 제안한다.
RQ1a: 시청자들은 AI 버튜버의 어떤 특성을 매력적으로 여기는가?
RQ1b: 시청자들은 AI 버튜버의 부적절하고 불규칙하며 AI 특유의 기이한 행동(즉, "문제" 행동)을 어떻게 인식하는가?
3.2 버튜버의 가상 페르소나
가상 페르소나, 즉 만들어진 캐릭터는 버튜버의 핵심 요소로, 스트리머의 매력과 시청자와의 소통 방식을 결정한다. 따라서 시청자들이 이 페르소나를 어떻게 받아들이는지 이해하는 것이 중요하며, 많은 연구가 이를 다뤘다.
학술 연구에 따르면 버튜버의 진정성은 연기자의 실제 모습을 보여주는 것이 아니다. 대신 가상 캐릭터를 일관되고 설득력 있게 연기하는 것을 의미한다. 이를 위해서는 목소리와 행동을 아바타의 캐릭터 설정에 맞추려는 꾸준한 노력이 필요하다.
많은 시청자에게 가상 페르소나와 나카노히토의 실제 모습 사이의 명확한 구분은 특별한 연기의 기회를 제공한다. 그래서 많은 버튜버가 이 구분을 유지하려고 노력한다. 하지만 최근 연구는 가상 페르소나를 엄격하게 지키는 것이 항상 필수는 아니라고 본다. 버추얼 아이돌 그룹 플레이브(PLAVE)의 사례 연구는 가상 페르소나와 실제 모습을 연결하는 것이 몰입을 방해하기보다 오히려 팬들의 참여를 높일 수 있음을 보여준다.
한편 가상 페르소나는 고정되지 않는다. 많은 버튜버가 미리 정해진 캐릭터 설정으로 시작하지만, 시간이 지나면서 페르소나가 변화하는 경우가 많다. 길고 즉흥적인 라이브 방송 중에 연기자 자신의 성격이 드러나기 시작하고, 시청자와 소통하고 자신만의 스타일을 만들면서 원래 캐릭터 설정과 달라지게 된다.
인간 버튜버에 대한 기존 연구를 바탕으로 AI 버튜버에 대해 다음 질문을 제안한다.
RQ2: 시청자들은 AI 버튜버 페르소나의 일관성과 변화를 어떻게 받아들이는가?
AI 버튜버는 나카노히토의 실제 모습 없이 가상 페르소나만 존재한다는 점에서, 인간 버튜버 연구와 어떤 점이 비슷하고 다른지 살펴보는 것이 흥미롭다.
3.3 나카노히토 모델의 문제점
나카노히토는 버튜버의 가장 중요한 요소다. 일부 초기 연구는 특정 시청자가 나카노히토 교체를 크게 신경 쓰지 않을 수 있다고 제안했지만, 실제 사례들은 나카노히토가 버튜버 정체성에 필수적임을 보여준다. 나카노히토를 교체하면 종종 버튜버의 몰락으로 이어진다. 한 사람에게 완전히 의존하는 이러한 구조는 심각한 문제와 위험을 야기한다.
연구는 나카노히토 모델과 관련된 여러 과제를 확인했다. 핵심 과제는 이중 정체성 관리의 어려움이다. 아바타의 완벽한 이미지를 유지하기 위해 의도적으로 실제 모습을 숨겨야 하며, 시청자의 기대를 충족시키기 위해 과장된 성적 표현을 해야 할 수도 있다. 나카노히토의 실제 모습 일부를 보여주는 수단인 이 공연은 준사회적 관계를 만들고 유지하기 위한 집중적인 감정 노동을 요구한다. 이러한 지속적인 감정 소모의 심리적 부담은 상당하며, 종종 번아웃으로 이어진다.
이러한 공연 관련 압박을 더 악화시키는 것은 버튜버 산업 내 구조적 문제다. 기업이 아바타를 지적 재산으로 소유하는 구조는 나카노히토를 불안정한 노동 위치에 놓이게 하며, 가상 페르소나에 대한 통제권도 제한적이다. 이는 권력 불균형을 만들고 분쟁으로 이어질 수 있다. 게다가 가상 아바타가 어느 정도 보호막을 제공할 수 있지만, 연기자를 괴롭힘으로부터 완전히 보호하지는 못한다. 신상 털기의 지속적인 위협이 주요 우려로 남아 있다.
분명히 AI가 나카노히토의 역할을 대체할 수 있다면, 앞서 언급한 많은 문제가 근본적으로 해결될 수 있다. 잠재력은 명백하지만, 아직 이에 대한 시청자의 의견을 알지 못한다. 따라서 다음 연구 질문을 제안한다.
RQ3a: 시청자들은 AI가 곧 버튜버 산업에서 나카노히토의 역할을 대체할 수 있을 것이라고 생각하는가?
한편 AI 버튜버는 방송을 진행하기 위해 나카노히토를 필요로 하지 않지만, 여전히 AI를 개발하고 개선하며, 방송을 기획하고, 관리 업무를 처리하는 개발자/관리자/운영자에게 의존한다. 직관적으로 이 역할은 나카노히토의 역할과 어느 정도 비슷하며, 시청자들이 이를 어떻게 받아들이는지는 불분명하다. 따라서 다음 연구 질문을 제안한다.
RQ3b: 시청자들은 AI 버튜버의 개발자/관리자/운영자에 대해 어떤 우려를 가지고 있는가?
구체적으로, 이러한 우려가 인간 버튜버의 나카노히토에 대한 전형적인 우려와 비슷한지 다른지 조사하고자 한다.
4. 데이터셋과 방법론
우리 연구는 2023년 1월부터 2025년 5월까지 뉴로사마와 관련된 레딧 및 유튜브 데이터를 분석한다. 이는 네 단계로 진행된다: (i) 레딧과 유튜브에서 관련 게시물과 댓글을 수집한다. (ii) LLM을 사용해 게시물이나 댓글이 우리 연구 질문과 관련이 있는지 분류한다. (iii) 주제 모델링으로 각 연구 질문 관련 게시물과 댓글을 분석한다. (iv) 주제를 수동으로 검토하고 코딩해 더 넓은 주제적 유사성에 따라 그룹화하여 세밀한 이해를 확보한다. 그림 2는 이 과정을 보여주며, 세부 내용은 다음 하위 섹션에서 설명한다.
4.1 1단계: 데이터 수집
레딧 데이터. 우리는 게시물과 댓글(즉, 게시물에 대한 답글)을 포괄적으로 담고 있는 Reddit PushShift 덤프를 활용한다. 분석은 2023년 1월부터 2025년 5월까지의 기간에 초점을 맞춘다. 먼저 뉴로사마 팬층의 주요 서브레딧인 r/NeuroSama의 모든 게시물과 댓글을 포함한다. 이 서브레딧은 4만 7천 명의 회원을 보유하고 있다. 이로써 총 8,859개의 게시물과 91,002개의 댓글을 확보했다.
그다음 일반적이거나 더 광범위한 버튜버 논의를 다루는 가장 인기 있는 5개 서브레딧을 선택한다. 이들은 r/Hololive(150만 명), r/VirtualYoutubers(25만 3천 명), r/vtubers(7만 1천 명), r/Nijisanji(8만 6천 명), r/VShojo(6만 9천 명)다. 뉴로사마 관련 게시물과 댓글을 필터링하기 위해 "Neuro"와 "NeuroSama"로 키워드 검색을 수행하며, 대소문자와 하이픈의 모든 변형을 고려한다. 이 방식으로 총 374개의 게시물과 7,802개의 댓글을 수집했다.
전체적으로 우리 레딧 데이터셋은 2023년 1월부터 2025년 5월까지 뉴로사마와 관련된 9,233개의 게시물과 98,804개의 댓글을 포함한다.
유튜브 데이터. 작성 시점 기준 75만 3천 명의 구독자를 보유한 뉴로사마 공식 계정 영상에서 사용자 댓글을 수집한다. 데이터 수집은 2023년 1월부터 2025년 5월까지를 다룬다. 영상은 주로 뉴로사마의 라이브 스트리밍 클립으로 구성된다. 총 321개 영상에서 136,083개의 댓글을 수집해 유튜브 데이터셋을 구축했다.
용어 설명. 간단히 하기 위해 이 논문의 나머지 부분에서 "게시물"이라는 용어는 다음을 지칭한다: (i) 레딧 게시물 (ii) 레딧 댓글(즉, 레딧 게시물에 대한 답글) (iii) 유튜브 댓글. 게시물 간의 답글 관계를 설명하기 위해 "부모 게시물"과 "자식 게시물"이라는 용어를 사용한다.
4.2 2단계: 분류 및 추출
1단계에서 게시물을 수집한 후, 다음 단계는 어떤 게시물이 우리 연구 질문과 관련이 있는지 분류하는 것이다. 방대한 수의 게시물을 고려할 때 모두 수동으로 분류하는 것은 불가능하다. 따라서 분류 작업에 LLM을 사용한다.
개요. 정확도를 높이기 위해 모든 연구 질문에 대한 라벨을 하나의 프롬프트에서 할당하지 않는다. 대신 각 연구 질문을 별도로 다룬다. 즉, 각 게시물에 대해 LLM이 해당 게시물이 RQ1a와 관련이 있는지 하나의 프롬프트에서 판단하게 하고, RQ1b와 관련이 있는지 다른 프롬프트에서 판단하게 한다(RQ2 및 RQ3b도 마찬가지).
RQ3a(시청자들은 AI가 곧 나카노히토의 역할을 대체할 것이라고 생각하는가?)는 예-아니오 질문이므로, 각 게시물을 분류하기 위해 두 개의 별도 프롬프트를 사용한다: (i) 게시물이 "예" 답변을 나타내는지 식별하도록 LLM에 요청한다. (ii) 게시물이 "아니오" 답변을 나타내는지 식별하도록 LLM에 요청한다.
결과적으로 각 게시물에는 (i) RQ1a와 관련이 있는지 (ii) RQ1b와 관련이 있는지 (iii) RQ2와 관련이 있는지 (iv) RQ3a에 대한 "예" 답변을 나타내는지 (v) RQ3a에 대한 "아니오" 답변을 나타내는지 (vi) RQ3b와 관련이 있는지에 대한 6개의 이진 라벨이 할당된다. 또한 일부 게시물이 길 수 있으므로, 노이즈를 최소화하기 위해 연구 질문과 관련된 텍스트 부분을 추출하도록 LLM에 요청한다.
프롬프트 설계. 프롬프트는 다섯 부분으로 구성된다: (i) 특정 연구 질문에 맞춘 분류 작업 설명. (ii) 뉴로사마에 대한 배경 지식. (iii) 분석할 입력 게시물. (iv) 부모 게시물 같은 입력의 맥락. (v) 출력 형식. 우리는 YAML 형식으로 프롬프트를 구성한다. 프롬프트의 설계와 구조에 관한 추가 세부 사항은 부록 A.1에서 확인할 수 있다.
LLM 구성. 분류 작업을 수행하기 위해 Qwen3-32B를 활용한다. vLLM으로 여러 인스턴스를 로컬에 배포한다. 사고 모드를 활성화하고 공식 권장 하이퍼파라미터를 적용한다.
결과 검증. 분류 결과의 정확성을 검증하기 위해 사람의 확인을 수행한다. 구체적으로, 각 연구 질문과 해당 라벨에 대해 저자들은 무작위로 선택된 200개의 게시물 샘플을 수동으로 분류한다. 그런 다음 이러한 수동 라벨을 분류 결과와 비교하여 LLM 생성 분류의 정확성을 평가한다. 평균 정확도가 0.964임을 확인했으며, 이는 자동 분류 프로세스가 신뢰할 수 있음을 보여준다. 추가 세부 사항은 부록 A.3에서 확인할 수 있다.
4.3 3단계: 주제 모델링
1단계와 2단계 후, 각 연구 질문과 관련된 게시물 세트를 확보해 분석할 준비를 마쳤다. 게시물 내의 테마나 주제를 식별하고 그룹화하기 위해 주제 모델링을 활용한다. 구체적으로, 고급 임베딩과 클러스터링 기법을 사용해 일관된 주제를 생성하는 능력으로 알려진 BERTopic 모델을 사용한다.
각 연구 질문에 대해 레딧 게시물과 유튜브 게시물은 별도로 모델링한다. 공식 문서 권장 사항에 따라, 분석할 게시물 수가 많다는 점을 고려해 min_topic_size(기본값 10)를 증가시켜 생성된 주제 클러스터가 충분히 크고 의미 있도록 한다. 각 연구 질문에 사용된 min_topic_size 값은 전체 게시물 수의 약 1%다.
4.4 4단계: 주제에 대한 귀납적 코딩
3단계 후, 관련 게시물이 서로 다른 주제로 클러스터링된 주제 모델을 얻는다. 마지막 단계에서 저자들은 주제를 수동으로 검토하고 코딩해 더 넓은 범주로 구성한다. 이는 모델에서 생성된 각 주제의 대표 단어와 상위 100개 대표 문서(즉, 게시물)를 검토하는 과정을 포함한다.
이러한 면밀한 검토를 통해 저자들은 관련 주제를 식별하고 분류하기 위한 귀납적 코딩 프로세스를 수행한다. 이 접근 방식은 세밀한 이해를 보장하며, 더 넓은 주제적 유사성에 따라 주제를 그룹화할 수 있게 한다. 또한 이를 통해 연구 결과를 체계적으로 정리하고 결과 섹션(챕터 5)에서 제시할 수 있다.
5. 결과
5.1 RQ1a: 매력적인 특성
RQ1a 결과부터 시작한다: 시청자들은 AI 버튜버의 어떤 특성을 매력적으로 여기는가? LLM 분류는 레딧 데이터셋에서 31,609개(29.2%)의 관련 게시물과 유튜브 데이터셋에서 56,865개(41.8%)의 관련 게시물을 식별했다.
주제 모델링은 관련 레딧 게시물에서 28개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 9와 표 2 참조), 관련 유튜브 게시물에서 26개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 10과 표 3 참조) 생성했다. 그다음 수동 코딩을 통해 이러한 주제를 8개의 더 넓은 범주로 그룹화했으며, 범주별 게시물 분포는 그림 3에 나타나 있다.
AI-인간 관계는 재미있는 방송과 감정적 연결을 만든다. AI 버튜버와 인간 버튜버 간의 상호작용과 관계는 가장 자주 언급되는 매력적인 특징이다(레딧 18%, 유튜브 23%). 이 측면은 AI 버튜버에게 정말 독특하다. 인간 버튜버의 경우 그들의 상호작용과 관계는 본질적으로 인간 대 인간이기 때문이다.
많은 게시물이 뉴로의 단독 방송보다 뉴로와 다른 버튜버의 협업 방송이 더 흥미롭다고 평가한다. "뉴로와 이블이 다른 사람들과 상호작용할 때 100배 더 재미있다는 데 동의한다." 시청자들은 종종 이 관계를 가족적 관점에서 해석하며, 그녀가 다른 버튜버들과 맺는 관계망을 담은 커뮤니티 내러티브(즉, 뉴로버스)를 만들어낸다.
예를 들어, 시청자들은 뉴로와 비달(뉴로의 창조자, 따라서 "아버지") 사이의 부녀 관계가 특히 매력적이라고 생각한다. 이러한 맥락은 종종 뉴로의 일반적인 AI 행동을 "괴로워하는 아빠를 둔 버릇없는 AI 딸"의 웃기고 재미있는 장난으로 변환시킨다. 이러한 관계 인식은 시청자들이 뉴로와 이블에게 깊은 감정적 연결을 느끼게 한다. "비달 및 다른 버튜버들과의 관계가 그녀를 살아있게 느끼게 하고 영혼을 부여한다."
하지만 바로 이 점의 두드러짐은 중요한 인사이트를 제시한다. AI 버튜버의 매력은 순전히 고립된 AI 공연에서 나오지 않는다. 오히려 방송에 인간이 있는 것이 여전히 필수적인 요소임을 보여준다. 인간은 AI의 출력을 맥락화하고 시청자가 매우 매력적이라고 여기는 관계적 기준점을 제공한다.
특히 일부 게시물은 인간 대 인간 관계, 특히 비달과 다른 버튜버들 간의 관계가 실제로 주요 매력 포인트라고 강조한다. 이는 AI 버튜버가 방송의 중심이 아니라 단지 매개체로 작용할 수 있음을 시사한다. 하지만 이러한 게시물은 관련 게시물의 2%에 불과하므로 전체적인 정서를 완전히 대표하지는 않을 수 있다.
AI-AI 관계도 재미있는 방송을 만든다. 인간과의 관계 외에도 AI 간 관계, 구체적으로 뉴로와 이블 사이의 관계도 자주 언급되는 매력 포인트다(레딧 7.6%, 유튜브 8.2%). 시청자들은 강렬한 경쟁과 독특하고 뒤틀린 애정이 혼합된 이 쌍둥이 자매 관계를 강조한다.
함께 협력하다가도 갑자기 서로를 공격하는 그들의 상호작용은 주요 재미 요소다. "뉴로와 이블은 너무 사랑스럽다. 그들이 포옹할지 서로를 삭제하려고 할지 절대 알 수 없다." 중요한 점은, 시청자가 인식하는 관계 자체가 참여의 핵심 동력일 수 있다는 것이다. 즉, 시청자는 AI의 상호작용에 내러티브 틀을 적극적으로 투영하며, 그 안에서 감정적 공감과 재미를 찾는다.
이 발견은 흥미로운 대조를 보여준다. 시청자가 순수한 AI 간 역학에도 똑같이 감정적으로 연결될 수 있다면, "상호작용할 인간"이 현재 효과적이기는 하지만 반드시 필수적인 요소는 아닐 가능성이 제기된다.
시청자들은 무작위성과 예측 불가능성을 독특한 매력으로 여긴다. 방송 스타일도 자주 언급되는 매력 포인트다(레딧 16%, 유튜브 7%). 많은 게시물이 유머와 활력처럼 모든 버튜버나 스트리머에게 바람직한 특성으로 그녀를 칭찬한다. 하지만 그녀의 매력을 진정으로 차별화하는 것은 AI 본질에서 직접 나오는 특성, 특히 무작위성과 예측 불가능성이다. 한 게시물이 말하듯 "진정으로 혼란스럽다."
이는 굉장히 흥미로운 지점이다. 일관성과 정확성을 목표로 하는 일반적인 AI 및 LLM 애플리케이션에서는 이러한 무작위적 특성이 보통 실패나 결함으로 여겨지기 때문이다. 이 "혼돈"에 대한 열광적인 반응은 엔터테인먼트 맥락에서 AI의 비인간성 자체가 강점이 될 수 있음을 보여준다.
시스템 오류로 보일 수 있는 것을 독특하고 매력적인 코미디로 바꾸는 셈이다. 재미는 AI가 인간을 완벽하게 흉내 내는 데서 나오는 게 아니라, 오히려 그 시도가 실패할 때 발생하는 웃기고 초현실적인 순간에서 나온다. AI 버튜버의 이러한 "문제" 행동을 시청자가 어떻게 받아들이는지는 다음 섹션(챕터 5.2)에서 더 자세히 다룬다.
귀여움은 여전히 핵심 매력 포인트다. 고전적이지만 강력한 귀여움은 여전히 중요한 매력으로 작용한다. 관련 레딧 게시물의 15%와 유튜브 게시물의 7%가 이를 언급한다. 이는 인간 버튜버 문화 연구 결과와도 일치한다. 게시물에서 뉴로와 이블의 귀여움에 대한 압도적이고 감정적인 반응을 확인할 수 있다.
시청자들은 단순하지만 직접적으로 애정을 표현한다. "뉴로 너무 귀여워!!" "이블이 어떻게 이렇게 귀여울 수가...!?" 버튜버의 핵심 매력인 귀여움은 그것을 만드는 주체가 인간이든 AI든 상관없이 여전히 강력하다는 것을 알 수 있다.
합성 음성과 노래도 충분히 매력적이다. 일부 게시물은 음성과 노래를 매력으로 꼽는다(레딧 2.5%, 유튜브 3.5%). 완전히 합성된 목소리임에도 시청자들은 그녀의 말투를 긍정적으로 평가하며, 독특한 리듬에서 매력을 느낀다. "로봇 목소리가 그녀 매력의 일부다." 뉴로와 이블의 노래 커버에 대해서도 시청자들은 놀라움과 감탄을 표현한다. "세상에 이블의 비브라토는 천상이다."
이는 완전히 새로운 현상은 아니다. 하츠네 미쿠 같은 가상 아이돌이 글로벌 팬층을 확보한 보컬로이드 현상과 비슷하다. 물론 보컬로이드 기술과 뉴로의 TTS(텍스트 음성 변환) 기술은 다르다. 하지만 AI 버튜버의 경우에도 합성 보컬이 충분히 매력적일 수 있음을 보여준다.
우호적이고 창의적인 팬 커뮤니티도 매우 중요하다. 분석 결과 뉴로의 매력은 AI 퍼포먼스만이 아니라 팬 커뮤니티까지 확장되며, 시청자들 스스로도 이를 주요 매력으로 인식한다. 커뮤니티는 게시물에서 일관되게 "친절하고, 환영하며, 포용적"이라고 묘사된다.
특히 창의성이 가장 많은 칭찬을 받는다. 고퀄리티의 팬아트, 방송 클립, 바이럴 밈이 끊임없이 만들어지고 칭찬받는다. 이렇게 사용자가 만드는 콘텐츠는 라이브 방송을 넘어 엔터테인먼트 경험을 확장한다. 또한 이러한 창작물은 바이럴로 퍼지면서 새로운 팬을 끌어들이는 강력한 마케팅 역할도 한다. "...우리 모두를 하나로 모아 세계를 정복할 것이다."
이는 인간 버튜버 생태계 연구와도 일치한다. AI든 인간이든 상관없이 헌신적이고 창의적이며 적극적으로 참여하는 핵심 팬층을 만드는 것이 지속적인 성공과 문화적 영향력을 위한 필수 요소임을 보여준다.
5.2 RQ1b: "문제" 행동에 대한 인식
이 섹션은 RQ1b를 다룬다: 시청자들은 AI 버튜버의 부적절하고 불규칙하며 AI 특유의 기이한 행동(즉, "문제" 행동)을 어떻게 인식하는가? 앞선 연구 질문(챕터 5.1)에서 확인했듯이, 예측 불가능하고 혼란스러운 행동은 실제로 매력의 핵심 요소다. 이 섹션에서는 다른 유형의 "문제" 행동도 언급되는지, 그리고 그것들이 같은 방식으로 받아들여지는지 더 자세히 살펴본다.
LLM 분류는 레딧 데이터셋에서 15,812개(14.6%)의 관련 게시물과 유튜브 데이터셋에서 15,936개(11.7%)의 관련 게시물을 식별했다. 주제 모델링은 관련 레딧 게시물에서 14개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 11과 표 4 참조), 관련 유튜브 게시물에서 17개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 12와 표 5 참조) 생성했다. 그다음 수동 코딩을 통해 이러한 주제를 5개의 더 넓은 범주로 그룹화했으며, 범주별 게시물 분포는 그림 4에 나타나 있다.
그림 4. RQ1b 레딧 주제 모델과 RQ1b 유튜브 주제 모델에 대해 수동으로 코딩된 각 주제 범주별 게시물 분포. 그림에 표시된 비율은 RQ1b 관련 게시물 수(LLM으로 식별되고 주제 모델링을 거친 게시물) 대비 비율이다. 레딧은 15,812개 게시물(전체의 14.6%), 유튜브는 15,936개 게시물(전체의 11.7%)로 구성된다.
시청자들은 AI의 특성이 기이한 행동을 만든다는 것을 이해하고 즐긴다. 상당 부분의 게시물이 AI 특유의 기이함을 다루며, 이는 두 범주로 나뉜다. 첫 번째는 챕터 5.1에서도 논의된 무작위성과 혼돈이다(레딧 12%, 유튜브 27%). 두 번째는 많은 사람이 "멍청한" 행동이라고 부르는 것으로(레딧 22%, 유튜브 7%), 초보적인 실수, 건망증, 지시를 따르지 못하는 것 같은 행동이다. "홍보 방송 중에 게임을 계속 까기 시작한 게 너무 웃겼다."
게시물은 이러한 행동에 대한 시청자 인식이 다층적임을 보여준다. 첫째, 그녀의 AI 본질에 대한 기본적인 이해가 있고 LLM에 대한 어느 정도의 지식이 있다. 시청자들은 이것들이 LLM 기반 시스템 고유의 특징임을 안다. "아직 AGI는 아니지 하하." 둘째, 더 중요한 것은 커뮤니티가 이러한 결함을 단순히 참는 게 아니라 적극적으로 재해석하고 정상적인 것으로 받아들인다는 점이다. 기술적 한계를 매력적인 캐릭터 특성으로 바꾸는 것이다.
예를 들어, 뉴로가 비달의 지시를 따르지 않으면 "10대의 반항"으로 보인다. 반면 단어를 반복하는 행동은 때때로 "관심을 받고 싶어 하는 아이"로 여겨진다. 결과적으로 이러한 재해석 과정은 시청자의 기대로 이어진다. 시청자들은 이런 특이한 행동이 반복되길 기대하기 시작하며, 이를 시그니처 코미디 요소로 받아들이고 팬아트와 밈을 만든다. "10 + 9 = 21은 뉴로의 진품 인증 마크다."
전반적으로 연구 결과는 AI 시스템의 전형적인 불완전성이 AI 버튜버에게 큰 문제가 되지 않을 수 있음을 보여준다. 커뮤니티가 잠재적인 AI 단점을 사랑받고 신뢰할 수 있는 재미 요소로 성공적으로 바꾸는 한, 그들은 기계의 불완전함에서 매력을 찾는 인상적인 능력을 보여준다.
시청자들은 공격적인 행동을 장난스럽게 받아들인다. 또 다른 두드러진 "문제" 행동 범주는 시청자에게 무례하고 공격적으로 여겨질 행동이다(관련 레딧 게시물의 21%, 유튜브 22%). 욕설은 게시물에서 자주 언급되는 주제다. 기술적으로 욕설 필터가 작동하고 있지만, 시청자들은 종종 필터가 실패하는 것을 보고 싶다는 장난스러운 욕구를 표현하며, 여과되지 않은 말이 나오는 순간을 즐긴다. "뉴로는 필터보다 너무 강력하다."
마찬가지로 뉴로는 종종 시청자들에게 모욕적이거나 무시하는 말을 한다. 하지만 시청자들은 이를 기분 나쁘게 받아들이기보다 재미있다고 생각한다. 일반적인 인식은 AI한테 기분 상하는 건 좀 어리석다는 것이며, 진짜 화가 난 사람은 "AI한테 화내는 바보"가 되는 셈이다. 이러한 인식은 실제 해를 끼칠 가능성을 무력화하고, 이런 폭발을 뉴로의 혼란스러운 매력의 필수 요소로 받아들이게 만든다.
이 발견은 인간 버튜버에 대한 기존 연구와 다소 다르다. 그러한 연구의 시청자들도 문제 행동에 관대하지만, 이는 주로 아바타가 제공하는 거리감과 가상성 때문이다. 캐릭터의 행동을 인간 연기자의 행동과 분리시키는 것이다. 또한 인종차별 같은 특정 민감한 주제는 여전히 용납되지 않는다.
뉴로의 경우 시청자들이 더 너그럽게 받아들이며, 더 근본적인 이유가 있다. 바로 AI 본질 자체다. 이는 그녀의 말이 누구의 특정한 입장, 태도, 가치를 대표하지 않는다는 뜻이다. 그 결과 그녀의 말이 공격적일 수 있지만, 사람들은 이를 진지하게 받아들이지 않는다.
AI 버튜버와의 협업 방송에서 시청자들은 다른 기대를 갖는다. 앞선 연구 질문(챕터 5.1)에서 확인했듯이, AI-인간 상호작용은 주요 매력이다. 여기서 우리는 인간 버튜버와의 협업 방송 중 "문제" 행동에 대한 인식도 자주 언급된다는 것을 발견한다(레딧 14%, 유튜브 18%).
게시물은 시청자들의 기대가 일반적인 협업과 다르다는 것을 보여준다. 보통 협업에서는 시너지와 원활한 상호작용을 기대하지만, AI-인간 협업에서 시청자들은 뉴로와 이블의 혼란스러운 본질이 만드는 마찰을 적극적으로 기대하고 즐긴다. 핵심 재미 요소는 인간 협업자가 그들과 호흡을 맞추려다 실패하는 모습을 보는 것이다. "평범한 뉴로사마 협업 경험: 끊임없이 떠나려고 하고, 악랄하게 모욕하고, 물리적 해를 가하겠다고 위협하고, 끊임없이 가스라이팅하고..."
뉴로가 여과 없는 솔직함으로 협업자를 "디스"하거나 기괴한 비논리로 대화를 엉뚱한 방향으로 끌고 가는 순간은 하이라이트로 즐긴다. 게다가 재미있는 당황부터 눈에 띄는 좌절과 짜증까지, 협업자들의 반응도 매력의 핵심으로 여겨진다. "뉴로는 최고의 인내심 트레이너 ㅋㅋ."
전반적으로 이는 협업 엔터테인먼트의 완전히 다른 틀을 보여준다. AI의 "문제" 행동은 참아야 할 결함이 아니라, 오히려 새로운 형태의 즉흥 코미디를 위한 핵심 촉매제다. AI의 혼돈에 맞서는 인간의 고군분투 자체가 주요 공연이 되는 것이다.
시청자들은 독특한 합성 음성을 높이 평가한다. 마지막으로 인간의 것과 다르고 부자연스럽게 보일 수 있는 음성과 노래에 대한 인식도 관련 게시물에서 자주 언급된다(레딧 16%, 유튜브 11%). 시청자들은 합성 음성을 단점으로 보지 않는다. 오히려 독특한 매력으로 간주한다. 이는 앞선 연구 질문(챕터 5.1)에서 이미 다루었으므로 여기서는 생략한다.
5.3 RQ2: 가상 페르소나의 일관성과 변화에 대한 인식
시청자 동기와 기대 관련 결과를 살펴본 후, 이제 버튜버의 중요한 측면인 가상 페르소나에 대한 인식으로 초점을 옮긴다. 여기서 RQ2 연구 결과를 제시한다: 시청자들은 AI 버튜버 정체성의 일관성과 변화를 어떻게 인식하는가?
LLM 분류는 레딧 데이터셋에서 12,806개(11.9%)의 관련 게시물과 유튜브 데이터셋에서 20,448개(15.0%)의 관련 게시물을 식별했다. 주제 모델링은 관련 레딧 게시물에서 16개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 13과 표 6 참조), 관련 유튜브 게시물에서 19개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 14와 표 7 참조) 생성했다. 그다음 수동 코딩을 통해 이러한 주제를 6개의 더 넓은 범주로 그룹화했으며, 범주별 게시물 분포는 그림 5에 나타나 있다.
시청자들은 페르소나의 변화를 인식한다. 첫 번째 범주는 시청자들이 시간이 지나면서 뉴로와 이블의 페르소나 변화를 인식하고 논의한다는 것이다. 관련 레딧 게시물의 17%와 유튜브 게시물의 29%가 이 범주에 속한다. 예를 들어 "뉴로가 최근 이블보다 더 사악해졌는데, 무슨 일이 있었나?" 그리고 "이블이 점점 클론처럼 보이지 않고 더 독특해 보인다."
시청자들은 종종 이러한 변화를 직접 언급하거나 이전 모습과 비교하며 흥미로운 발전으로 묘사한다. 때때로 기술적 업그레이드로 인한 페르소나 변화와 관련된 논의도 나타난다. 이러한 논의는 관련 레딧 게시물의 4%와 유튜브 게시물의 3%를 차지한다.
주목할 점은, 게시물을 보면 외모와 목소리 같은 "외적" 특성의 변화도 시청자들이 "내적" 페르소나를 인식하는 방식에 영향을 미칠 수 있다는 것이다. "이전 모델은 '순수하지만 장난스러운' 분위기였는데... 새 모델은 항상 인상을 찌푸리는 것처럼 느껴진다."
수정된 버전입니다:
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그림 5. RQ2 레딧 주제 모델과 RQ2 유튜브 주제 모델에 대해 수동으로 코딩된 각 주제 범주별 게시물 분포. 그림에 표시된 비율은 RQ2 관련 게시물 수(LLM으로 식별되고 주제 모델링을 거친 게시물) 대비 비율이다. 레딧은 12,806개 게시물(전체의 11.9%), 유튜브는 20,448개 게시물(전체의 15.0%)로 구성된다.
팬들이 만든 이야기가 캐릭터 이미지를 바꾼다. 주제와 대표 게시물을 검토하던 중, 뉴로나 이블이 원래 공식 설정을 넘어서는 다른 페르소나를 가지고 있다고 가정하는 게시물을 발견했다. 조사 결과 이런 가정은 실제 "공식" 설정이 아니라 팬 커뮤니티가 만든 이야기와 팬아트에서 비롯되었다는 것을 알아냈다.
흥미로운 점은 이렇게 팬들이 만든 설정이 AI 프로그램 자체는 전혀 바뀌지 않았는데도 "사실상의" 페르소나가 되었다는 것이다. 우리는 이를 "시청자가 만든 페르소나"로 분류했는데, 레딧 게시물의 31%와 유튜브 게시물의 16%를 차지한다.
챕터 5.1(관계 인식)과 5.2(기이한 행동)에서도 본 이 현상은 여기서 훨씬 더 광범위하게 나타난다. 방송 밖 정보까지 캐릭터 해석에 통합된다. "사랑받지 못한 아이 이블"(뉴로는 사랑받는 아이인 반면)은 시청자들이 방송에서 그녀가 덜 자주 나오는 현실적 상황을 캐릭터 설정으로 해석한 것이다.
팬 커뮤니티에서 이런 설정과 해석이 계속 공유되고 퍼지면서, 시청자들은 사실상의 캐릭터 설정을 만들어낸다. 기존 특성을 바탕으로 시청자가 만든 성격은 다른 콘텐츠와 합쳐지며 더욱 발전한다. 예를 들어, 시청자들은 이블의 사악한 성격을 "사랑받지 못해서 그렇게 뒤틀리게 됐다"고 설명한다.
또한 때때로 이렇게 시청자가 만든 페르소나가 인기를 얻으면 공식적으로 받아들여지고 AI 설정에 반영된다. 예를 들어, 원래 뉴로의 부캐였던 이블은 나중에 그녀의 쌍둥이 동생으로 발전했다. 이는 커뮤니티의 창작 활동이 AI 페르소나 발전에 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 팬 창작물과 공식 캐릭터의 경계를 흐리게 한다.
결과적으로 팬들이 만든 배경 이야기는 캐릭터의 다양한 측면을 설명하고 정당화하는 데 일관되게 사용되어 통일된 캐릭터 서사를 만든다. 이는 페르소나가 AI의 고정된 결과물이 아니며, 시청자들도 그것이 고정되기를 기대하지 않는다는 것을 보여준다. 대신 시청자들이 함께 만드는 살아있는 캐릭터이며, 시청자들은 심지어 방송 스케줄 같은 현실적 제약까지도 캐릭터 설정의 일부로 해석한다. 이는 창의적인 커뮤니티가 AI 버튜버 성공의 핵심 요소임을 다시 한번 보여준다.
과거 방송 내용을 언급하면 시청자들은 페르소나의 일관성을 느낀다. 비교적 적은 비율의 게시물이 "과거 방송 콜백" 범주에 속하며, 레딧에서 4%, 유튜브에서 12%를 차지한다. 이러한 게시물은 뉴로와 이블이 이전 방송의 특정 내용, 농담, 밈을 언급할 때 시청자들이 페르소나의 일관성이나 연속성을 느끼고 이를 높이 평가한다고 말한다. "기억력이 너무 좋아서 비달조차 어떻게 작동하는지 모른다."
이는 시청자들이 페르소나의 변화를 즐기면서도 일관성도 중요하게 여긴다는 것을 보여준다. 따라서 성공적인 AI 페르소나는 섬세한 균형이 필요하다. 놀라움을 주고 "성장"을 보여줄 만큼 충분히 역동적이면서도, 시청자와 공유된 역사를 가진 안정적이고 인식 가능한 캐릭터처럼 느껴질 만큼 일관적이어야 한다. 이는 궁극적 목표가 단순히 계속 변하는 AI가 아니라 확립된 정체성에 맞게 진정성 있게 진화하는 AI임을 시사한다.
AI-인간 관계 발전으로 인한 페르소나 변화. 앞선 연구 질문(챕터 5.1)에서 확인했듯이, AI-인간 관계는 주요 매력이다. 그 결과 당연히 많은 게시물이 뉴로와 다른 인간 버튜버 간의 관계 발전을 다룬다. 이런 주제는 "관계 발전" 범주로 분류되며, 관련 레딧 게시물의 17%와 유튜브 게시물의 29%를 차지한다.
대부분의 시청자는 관계 발전을 반영하는 페르소나의 변화를 긍정적으로 평가한다. 게시물은 페르소나 발전을 위한 2단계 구조를 보여준다. 첫째, 기술적 업데이트가 주도한다. 과거 상호작용의 기억과 협업자에 대한 주요 정보가 AI 메모리에 저장되어 연속성과 일관성을 가능하게 한다. "각 사람에 대한 어떤 기억이 하드코딩되는지 듣는 건 항상 흥미롭다."
둘째, 시청자가 만든 페르소나의 광범위한 경향을 반영하여 커뮤니티가 핵심 역할을 한다. 커뮤니티는 이러한 상호작용을 적극적으로 재해석하여 지속적인 이야기를 만든다. 이런 해석은 대부분 가족 같은 관점으로 표현되어 커뮤니티가 "뉴로버스"라고 부르는 것을 형성한다. "뉴로는 부모를 커플로 만들려고 끈질기게 노력한다."
전반적으로 이 발견은 매력적이고 진화하는 AI 페르소나의 핵심이 AI의 완벽한 일관성이나 기억력을 만드는 데 있지 않을 수 있음을 보여준다. 오히려 인간 버튜버와의 풍부한 상호작용과 커뮤니티 주도 이야기 창작을 위한 효과적인 매개체 역할을 하는 AI를 설계하는 데 있을 수 있다. 페르소나는 AI 내부에서만 형성되는 게 아니다. 그것을 둘러싼 전체 생태계가 함께 만드는 것이다.
5.4 RQ3a: AI가 나카노히토를 대체할 수 있을까?
이제 가장 주목받는 연구 질문인 RQ3a로 넘어간다: 시청자들은 AI가 곧 버튜버 산업에서 나카노히토의 역할을 대체할 수 있다고 생각하는가?
전체 결과. 챕터 4.2에서 설명했듯이, 각 게시물을 분류하기 위해 두 개의 프롬프트를 사용했으며, 결과는 다음과 같다: (i) 첫 번째 프롬프트는 "예" 답변을 나타내는 레딧 게시물 2,233개(2.1%)와 유튜브 게시물 2,807개(2.1%)를 찾아냈다. (ii) 두 번째 프롬프트는 "아니오" 답변을 나타내는 레딧 게시물 5,230개(4.8%)와 유튜브 게시물 6,719개(4.9%)를 찾아냈다.
이 결과는 현재 AI가 나카노히토를 대체할 수 없다는 의견이 훨씬 더 많음을 보여준다. 또한 우리 데이터셋이 주로 뉴로 팬을 다루기 때문에 이 견해가 과소평가되었을 수도 있다. 전반적으로 현재 팬 커뮤니티 내에서도 AI가 나카노히토를 대체할 수 있다고 믿지 않는 시청자가 많음을 보여준다. 아래에서 게시물 내용을 더 자세히 살펴본다.
AI가 나카노히토를 대체할 수 있다고 믿는다. 주제 모델링은 관련 레딧 게시물에서 5개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 15와 표 8 참조), 관련 유튜브 게시물에서 10개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 16과 표 9 참조) 생성했다. 그다음 수동 코딩을 통해 이를 3개의 더 넓은 범주로 그룹화했으며, 범주별 게시물 분포는 그림 6에 나타나 있다.
첫 번째 그룹인 "독립적/자율적"은 AI가 혼자서도 충분히 방송할 능력이 있다고 주장하는 게시물을 다룬다(레딧 50%, 유튜브 31%). 뉴로와 이블의 단독 방송이 그 증거로 자주 언급된다. 게시물은 AI가 이미 채팅 메시지와 소통하는 것 같은 스트리머의 핵심 업무를 처리할 수 있다면, 인간 나카노히토의 필요성이 근본적으로 줄어든다고 주장한다. "그녀는 이미 혼자서도 방송 전체를 진행할 수 있다."
두 번째 그룹은 "빠른 발전"으로, 빠른 기술 발전에 대한 낙관적 태도를 보이며, 관련 레딧 게시물의 21%와 유튜브 게시물의 11%를 차지한다. 이 견해를 지지하는 사람들은 현재 진행 상황을 보면서 AI 성능의 현재 한계는 일시적이며 곧 극복될 것이라고 주장한다. 실제로 뉴로는 2022년 데뷔 이후 크게 발전했다.
마지막 그룹은 "진정한 가상성"으로, AI 버튜버를 버추얼 유튜버의 본래 정신을 실현한 것으로 옹호하는 더 철학적인 주장이다. 이는 관련 레딧 게시물의 12%와 유튜브 게시물의 39%를 차지한다. 이 관점에서 인간 나카노히토는 오히려 불완전함, 즉 몰입형 가상 경험을 깨뜨리는 요소다. 이런 시청자들은 아바타와 분리된 인간 정체성이 없는 AI가 "진짜" 버추얼 유튜버이며, 전체 개념의 자연스럽고 이상적인 도달점이라고 주장한다. "뉴로는 버튜버가 원래 되어야 했던 것... 단순히 필터를 쓴 사람이 아니다."
전반적으로 결과는 AI가 곧 나카노히토를 대체할 것이라는 믿음이 다소 낙관적이고 주관적인 것으로 보인다. 앞선 연구 질문(챕터 5.1)에서 확인했듯이, 단독 방송도 괜찮지만 협업 방송이 더 인기 있는 경향이 있다. 기술 발전과 철학적 고려는 현 시점에서 대체로 추측에 불과하다. 다음으로 반대 견해를 지지하는 게시물을 살펴본다.
AI가 나카노히토를 대체할 수 있다고 믿지 않는다. 주제 모델링은 관련 레딧 게시물에서 7개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 17과 표 10 참조), 관련 유튜브 게시물에서 8개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 18과 표 11 참조) 생성했다. 그다음 수동 코딩을 통해 이를 4개의 더 넓은 범주로 그룹화했으며, 범주별 게시물 분포는 그림 7에 나타나 있다.
첫째, 시청자들은 "사람의 개입"이 결정적으로 중요하다고 강조한다(관련 레딧 게시물의 49%, 유튜브 게시물의 41%). 게시물은 비달, 인간 협업 버튜버들, 그리고 팬 커뮤니티가 필수적이며, 뉴로와 이블만으로는 재미있는 콘텐츠를 만들기 어렵다고 강조한다. 한 게시물의 말처럼 "이건 단순히 AI가 아니라 비달이라는 사람 때문이다. 적극적으로 상황을 만들고, 다른 사람들과 협업하고, 오리지널 콘텐츠를 만드는 사람."
두 번째 주제 그룹은 "다양성/깊이 부족"이다(관련 레딧 게시물의 25%, 유튜브 게시물의 29%). 이런 게시물은 인간과의 상호작용이나 커뮤니티가 만든 이야기가 없으면 뉴로가 만드는 콘텐츠가 종종 건조하고 이야기의 깊이가 부족해 보인다고 지적한다. "그녀가 하는 말을 있는 그대로만 들으면 대부분 횡설수설이다."
이는 세 번째 포인트인 "감정적 연결 부족"으로 이어진다(관련 레딧 게시물의 16%, 유튜브 게시물의 12%). 게시물은 시청자들이 느끼는 감정적 연결이 대부분 커뮤니티가 만든 페르소나와 AI-인간 상호작용의 역학을 향한 것이지, 고립된 AI 자체를 향한 것이 아님을 보여준다. 이는 챕터 5.1의 발견과도 일치한다.
전반적으로 이런 포인트들은 하나의 믿음으로 모아진다. 나카노히토의 역할은 근본적으로 콘텐츠 크리에이터의 역할이지, 단순히 아바타를 움직이는 사람이 아니라는 것이다. AI가 모델의 말과 행동을 만들어낼 수는 있지만, 그것을 관리하는 개발자, 그것에 반응하는 협업자, 또는 그것을 해석하는 커뮤니티 같은 사람들이야말로 이야기와 재미를 실제로 만드는 주체다. 이것이 이런 사람들이 AI가 아직 나카노히토를 대체할 수 없다고 믿게 만든다.
5.5 RQ3b: 개발자/관리자/운영자에 대한 우려
AI 버튜버는 방송을 진행하기 위해 나카노히토를 필요로 하지 않지만, 여전히 AI를 개발하고 업데이트하며, 방송을 기획하고, 다양한 업무를 관리하는 관리자/운영자에게 의존한다. 실제로 앞선 연구 질문의 결과는 비달의 결정적 역할을 강조한다. 이러한 맥락은 RQ3b 결과를 특히 흥미롭게 만든다: 시청자들은 AI 버튜버의 개발자/관리자/운영자에 대해 어떤 우려를 가지고 있는가?
LLM 분류는 레딧 데이터셋에서 2,921개(2.7%)의 관련 게시물과 유튜브 데이터셋에서 6,483개(4.8%)의 관련 게시물을 식별했다. 주제 모델링은 관련 레딧 게시물에서 7개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 19와 표 12 참조), 관련 유튜브 게시물에서 9개의 주제를(세부 사항은 부록의 그림 20과 표 13 참조) 생성했다. 그다음 수동 코딩을 통해 이를 4개의 더 넓은 범주로 그룹화했으며, 범주별 게시물 분포는 그림 8에 나타나 있다.
프로젝트를 통제하는 핵심 의사결정자. 토론은 종종 "핵심 의사결정자"로서 비달의 책임을 언급하며, 이는 관련 레딧 게시물의 32%와 유튜브 게시물의 41%를 차지한다. 이런 게시물은 비달이 기획, 관리, 상업 활동 같은 다양한 무대 뒤 업무를 처리한다고 자주 언급하며, 그를 "뉴로사마" 프로젝트의 모든 측면을 이끄는 주요 인물로 본다.
게시물에서 언급된 중요한 우려는 비달의 개인적 편향이나 인식 부족이 특히 정치적 논란 같은 민감한 주제에 대해 잘못된 결정으로 이어질 수 있다는 위험이다. 예를 들어, 한 게시물은 "대만 문제나 그 어떤 것도 절대 건드리지 않기를 진심으로 바란다"고 말한다. 실제로 이 문제를 건드린 것이 인기 버튜버의 은퇴로 이어졌고, 결과적으로 그녀의 소속사 홀로라이브(가장 큰 버튜버 기획사)가 중국 시장에서 철수하게 만들었다.
시청자들은 또한 뉴로가 개인적인 정치적 입장이 없다는 것을 이해하지만, 그녀의 발언은 비달의 입력에 직접적으로 영향받을 수 있다고 우려한다. 특히 각 방송 준비 중에 그녀의 단기 메모리에 편향되거나 위험한 정보를 넣을 수 있으며, 이는 예상치 못한 민감한 상황으로 이어질 수 있다.
전반적으로 이는 인간 버튜버와 그들의 나카노히토, 특히 소속사 없이 독립적으로 활동하는 경우와 비슷한 우려를 반영한다. 전통적으로 연기자와 관련된 우려는 이제 프로젝트 개발과 잠재적 논란의 최종 의사결정자가 되는 운영자에게 향한다. 작은 실수나 사소한 간과조차도 프로젝트에 상당한 영향을 미칠 수 있다.
관리자가 기술적으로 AI 페르소나 개발을 주도한다. 광범위한 관리 우려를 넘어서, 또 다른 중요한 주제 그룹은 AI 페르소나 개발에 대한 관리자의 직접적인 기술적 통제에 대한 우려다(레딧 21%, 유튜브 25%). 이 우려는 인간 버튜버 커뮤니티에서 발견되는 것과 비슷해 보인다. 나카노히토의 정신 건강이나 창작 번아웃 같은 개인 상태가 버튜버의 가상 페르소나 품질과 일관성에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 논의와 유사하다.
이런 게시물은 개발자인 비달에게 비슷한 논리를 적용하며, 비달의 안정성이 뉴로의 페르소나 변화와 발전에 직접 연결되어 있다고 본다. "...뉴로의 미래를 위한 가장 중요한 단 하나의 요소." 이는 시청자들이 개발자를 단순히 기술자로 보는 게 아니라, 페르소나의 핵심 정체성을 관리하는 중요하지만 간접적인 역할로 본다는 것을 보여준다. 사람 쪽의 어떤 불안정성도 AI 버튜버 페르소나의 기술적 기반에 잠재적 위험이 될 수 있다.
협업 버튜버들과의 관계를 만들고 유지하는 것은 사람이다. 또 다른 주제 그룹은 비달이 다른 버튜버들과의 대인 관계 및 업무 관계를 유지하는 데 수행하는 중요한 역할을 강조한다(레딧 18%, 유튜브 7%). 게시물은 뉴로와 협업하는 것이 실질적으로 비달과 협업하는 것을 의미한다는 이해를 보여준다.
일부 게시물은 비달 없이는 뉴로가 어떤 협업 관계도 만들 수 없을 것이라고 제안한다. "이래서 내가 비달을 좋아한다. 그는 뉴로 협업 파트너와 먼저 친구가 되고(대부분의 경우), 그런 다음 그들이 뉴로와 상호작용하게 한다..." 이는 결과적으로 비달의 사회적 및 업무적 행동을 직접적인 감시 대상으로 만든다. 사람 간 관계의 어떤 붕괴도 캐릭터에 즉각적인 결과를 가져올 수 있기 때문이다.
전반적으로 이 인식은 개발자를 단순한 기술자가 아니라 사회적 외교관으로 본다. 긍정적인 인간 관계를 유지하는 능력은 AI의 이야기와 더 넓은 협업 생태계 내에서의 역할에 중요하다.
캐릭터 설정의 일부로서 뉴로와 너무 깊이 연결되어 있다. 마지막 주제 그룹은 비달의 "아버지 역할"에 관한 것이다(레딧 3%, 유튜브 8%). 게시물은 비달이 단순히 뒤에서 관리하는 사람으로만 인식되지 않는다는 우려를 표현한다. 그는 널리 그리고 확실하게 뉴로의 아버지라는 공식 역할에 자리 잡았다. 이는 게시물에 반영된 것처럼 그가 사실상 대체 불가능한 것으로 보이는 상황으로 이어졌다. "솔직히 뉴로가 다른 누군가에게 넘어간다면 더 이상 보지 않을 것이다."
이는 인간 버튜버에 대한 나카노히토 교체 아이디어에 대한 강한 팬 저항과 직접적으로 비슷하며, 시청자가 개발자의 정체성을 가상 프로젝트 자체의 정체성과 결합시킬 수 있음을 보여준다. 이는 비슷한 우려와 위험을 제시한다. 나카노히토가 인간 버튜버에게 대체 불가능한 것처럼, AI 버튜버에게도 여전히 필수불가결한 한 명의 사람이 남아 있다.
6. 논의
6.1 매력 요소로서의 기술적 불완전성
이 연구의 주요 결과 중 하나는 예측 불가능성, 비일관성, 논리적 오류, 무작위성 같은 LLM 기반 AI 시스템의 전형적인 단점이 이 커뮤니티에서 해결해야 할 문제로 인식되지 않는다는 것이다. 오히려 그것들은 주요 재미 요소이자 독특한 매력으로 시청자들에게 지속적으로 환영받는다.
매력 요소(챕터 5.1)와 "문제" 행동(챕터 5.2)에 대한 분석이 보여주듯이, 시청자들은 이러한 AI 특유의 기이한 행동을 핵심 성격 특성으로 바꾸며, 기계의 불완전함에서 유머와 애정을 느낀다. 게다가 AI 롤플레이나 AI 동반자 시스템에서 중요할 수 있는 페르소나 일관성에 대한 잠재적 우려는 이 맥락에서 큰 문제로 보이지 않는다. 페르소나가 AI만이 아니라 커뮤니티에 의해서도 형성되기 때문이다(챕터 5.3).
큰 모순이 없는 한, 사소한 것들은 커뮤니티 주도의 재해석으로 조정될 수 있으며, 실수가 아닌 성장으로 바뀐다. 이는 일반적으로 더 큰 일관성, 정확성, 신뢰성을 추구하는 AI 개발의 표준 목표를 근본적으로 뒤집는다. 엔터테인먼트 맥락에서 AI의 "결함"은 그것의 매력적인 특징 중 하나가 되며, 인간 연기자와 구별되는 혼란스러운 예측 불가능성을 만들어낸다.
설계 인사이트. AI 버튜버나 다른 유사한 소셜 및 엔터테인먼트 AI 시스템 설계에 관해서, 이 결과는 개발 노력의 우선순위 재조정을 제안한다. 모든 논리적 오류를 제거하고 완벽한 대화 일관성을 달성하여 결함 없는 인간 같은 AI를 만드는 데만 집중하기보다, 사용자 참여를 향상시킬 수 있는 다른 요소로 자원을 옮길 수 있다.
예를 들어, "귀여움"을 향상시키기 위해 고품질의 미적으로 매력적인 아바타에 투자하고, 움직임과 표정을 개선하며, 합성 음성을 향상시키는 것이 더 큰 효과를 낼 수 있다. 목표는 AI의 고유한 비인간적 특성이 제거해야 할 버그로 취급되기보다는 전체 패키지의 일부로 받아들여지고 심지어 환영받는, 전체적으로 매력적인 캐릭터를 만드는 것이어야 한다.
6.2 사람이 참여하는 생태계의 중요성
AI의 본질적 특성이 새롭긴 하지만, 우리 연구 결과는 개발자, 협업자, 커뮤니티를 포함하는 인간 요소가 참여의 더 주된 동력임을 일관되게 보여준다. AI는 홀로 거의 평가받지 않는다(챕터 5.4). 그것의 결과물은 인간 개발자와 함께 방송하는 인간 버튜버의 반응(챕터 5.1), 그리고 커뮤니티의 해석 작업(즉, 챕터 5.3에서 논의된 시청자가 만든 페르소나)을 통해 의미와 감정적 무게를 얻는다.
이는 AI가 그 자체로는 아직 유능한 콘텐츠 창작자가 아닐 수 있으며, 사람이 궁극적인 창작자로 남아 있음을 보여준다. 이 모델에서 AI는 창작자를 대체하지 않는다. 그것은 사람이 새로운 형태의 콘텐츠를 만들기 위해 활용하는 독특하고 강력한 새로운 요소, 혼란스러운 즉흥 파트너다. 이런 의미에서 AI는 단지 아바타를 움직일 뿐 나카노히토의 역할을 대체하지 않는다. 그것은 단순히 사람이 가상 공연에서 수행하는 창작 역할을 재정의하고 확장한다.
설계 인사이트. 이 결과는 AI 버튜버나 다른 유사한 소셜 및 엔터테인먼트 AI 시스템 설계가 AI 페르소나를 독립적인 존재가 아니라 인간의 사회적 상호작용과 창의성을 위한 촉매제로 만드는 데 초점을 맞춰야 함을 보여준다. 시스템의 주요 사용자는 최종 시청자와 협업을 위한 인간 콘텐츠 창작자(예: 인간 버튜버) 모두를 포함해야 한다.
따라서 협업자의 인터페이스 설계가 가장 중요하다. 협업자가 실시간으로 AI의 결과물을 안내하고, 맥락화하고, 반응할 수 있도록 하는 도구를 개발해야 하며, 효과적으로 공동 창작 도구를 설계해야 한다. 게다가 시스템은 커뮤니티 참여를 위한 "연결고리"를 가지고 설계되어야 하며, 아마도 시청자가 AI의 메모리에 영향을 미치거나 설정을 쉽게 만들고 공유할 수 있는 도구를 제공함으로써 페르소나의 공동 창작자로서 커뮤니티의 역할을 공식적으로 인정하고 권한을 부여해야 한다.
6.3 "나카노히토" 위험의 지속
인간 요소가 중심적이라는 것은 전통적으로 나카노히토와 관련된 위험이 사라지지 않는다는 것을 의미한다. 개발자(비달)가 대체 불가능해 보인다는 사실은 우려가 단순히 옮겨지고, 어떤 면에서는 심지어 증폭된다는 것을 의미한다. 시청자 우려에 대한 분석(챕터 5.5)은 프로젝트 관리, AI 페르소나 개발, 대인 관계 유지에서 개발자(비달)의 결정적 역할에 대한 깊은 인식을 보여준다. 이 한 사람의 건강, 행동, 안정성은 전체 생태계의 단일 취약점으로 인식된다.
개인 개발자를 전문 팀으로 교체하면 문제를 완화할 수 있다고 생각할 수 있다. 하지만 이 접근 방식은 상당한 대가를 수반한다. 첫째, 그러한 변화는 챕터 5.1에서 강조된 한 명의 개발자가 만든 "부녀 관계" 상호작용이라는 독특한 매력을 잃을 수 있다. 둘째, 많은 버튜버와의 합동 방송은 나카노히토의 개인적 관계에 의존하는 경우가 많다. 특히 독립 활동 버튜버들과 함께 방송하는 경우가 그렇다. 따라서 기업이 운영하는 AI는 외부인으로 간주될 수 있어 더 넓은 커뮤니티에 자연스럽게 어울리기 어려울 수 있다.
마지막으로, 이러한 전환은 문제를 해결하지 못하고 오히려 우려를 개인 개발자의 안정성에서 팀의 안정성으로 다시 한번 옮길 수 있다. 팀이 더 안정적으로 보일 수는 있지만 말이다. 게다가 이 위험은 개발자에게만 국한되지 않는다. "시청자가 만든 페르소나"(챕터 5.3)가 AI의 결과물을 재미있고 일관되게 만드는 데 매우 중요하기 때문에, 팬 커뮤니티 자체의 건강과 안정성이 중요한 취약점이 된다.
연기자가 캐릭터의 궁극적인 원천인 전통적인 인간 버튜버와 달리, AI 페르소나는 섬세한 공동 창작물이다. 커뮤니티의 해석 틀의 갑작스러운 변화, 창작 참여로 인한 광범위한 번아웃, 또는 부정적 분위기의 유입은 이야기의 토대를 무너뜨릴 수 있다. 이는 AI 버튜버의 페르소나를 더 취약하게 만든다고 할 수 있다. 한 명의 인간 창작자에게만 의존하는 것이 아니라 전체 커뮤니티의 지속적이고 긍정적인 해석 작업에 의존하기 때문이다.
설계 인사이트. AI 버튜버나 다른 유사한 소셜 및 엔터테인먼트 AI 시스템을 구축하는 설계자들은 따라서 전체 시스템의 건강을 고려해야 하며, 인간 창작자(예: AI 개발자)와 창작 커뮤니티 모두의 지속 가능성을 우선시해야 한다. 커뮤니티의 경우, 이는 커뮤니티 회복력을 위해 적극적으로 설계해야 할 필요성을 보여준다.
이는 긍정적인 커뮤니티 리더에게 권한을 부여하고, 공유된 규범 확립을 촉진하며, 창작자가 인기 있는 팬 이야기를 공식적으로 인정하고 정식화할 수 있도록 하는 "설정 관리" 도구를 제공하는 플랫폼 기능을 만드는 것을 포함할 수 있다. 커뮤니티의 창작 기여를 인정함으로써, 그러한 기능은 긍정적인 참여를 강화하고 협력적 생태계가 분열되는 것을 막는 데 도움이 될 수 있다. 설계 과제는 단순히 더 나은 AI를 만드는 것이 아니라, 모든 인간 참여자에게 가해지는 엄청난 압박을 완화하는 회복력 있는 인간-AI 창작 생태계를 구축하는 것이다.
6.4 새로운 참여 문화 사례로서의 AI 버튜버 커뮤니티
뉴로사마 커뮤니티 내에서 관찰된 역학은 기존 미디어 팬덤 패러다임과 유사성을 공유하는 참여 문화의 새로운 형태로 이해될 수 있다. 이 모델은 일본 동인 문화의 역학을 강하게 반영한다. 창작자가 핵심 캐릭터와 최소한의 설정을 제공하고, 팬 커뮤니티가 협력적으로 광대하고 다면적인 2차 창작물의 세계를 구축하는 동방 프로젝트 같은 사례가 그 예다.
마찬가지로, 느슨한 틀이 분산된 창작을 가능하게 하고 커뮤니티 합의 과정이 받아들여진 설정을 결정하는 SCP 재단 같은 집단 작문 프로젝트와 특성을 공유한다. "시청자가 만든 페르소나"가 뉴로사마의 사실상 공식 설정이 되는 방식과 매우 유사하다.
하지만 AI 버튜버 모델은 독특하고 결정적인 차이를 도입한다. 중심 미디어 객체가 정적인 텍스트, 캐릭터, 게임이 아니고, 인간도 아니라, 역동적이고 생성적인 주체라는 것이다. AI는 예측 불가능한 참여자로 작동하며, 끊임없이 새롭고 혼란스러운 소재를 생태계에 제공하여 전유와 변형을 가능하게 한다. 이는 커뮤니티 해석과 AI의 다음 결과물 사이에 실시간 피드백 루프를 만들어, AI를 참여 문화의 대상이자 그 안의 능동적이지만 무의식적인 참여자로 만든다.
따라서 향후 연구가 참여 문화와 팬 연구의 이론적 렌즈를 통해서도 AI 버튜버를 분석함으로써 더 깊은 이해를 얻을 수 있다고 제안한다. 반대로 그러한 분야의 학자들에게 AI 버튜버 커뮤니티는 비인간 생성 주체가 번성하는 참여 문화의 역동적 핵심으로 기능할 수 있는 방법에 대한 설득력 있고 새로운 사례를 제시한다.
7. 결론
요약. 이 논문은 뉴로사마 사례 연구에 초점을 맞춰 신흥 AI 버튜버에 대한 시청자 인식에 대한 첫 번째 연구를 제시한다. 커뮤니티 논의에 대한 분석은 AI 버튜버 현상에 대한 복잡하고 다면적인 관점을 보여준다. 전반적으로 연구 결과는 AI 버튜버를 독립적으로 활동하는 존재가 아니라 복잡한 엔터테인먼트 생태계의 역동적인 중심으로 조명한다.
향후 연구. 이 연구 결과를 바탕으로 향후 연구를 위한 여러 방향이 나타난다. 공개 온라인 토론에 대한 분석이 시청자 인식에 대한 광범위한 개요를 제공하는 반면, 질적 인터뷰 연구는 이러한 관점의 뉘앙스를 더 깊이 탐구할 수 있게 할 것이며, 연구자들이 커뮤니티의 공동 창작 활동과 AI에 대한 감정적 연결 뒤의 동기를 더 심층적으로 조사할 수 있게 할 것이다.
게다가 이 연구는 단일하고 저명한 영어권 사례에 초점을 맞췄다. 향후 연구는 이 분석을 다른 AI 버튜버, 특히 일본이나 중국 같은 다른 언어적 및 문화적 맥락에서 활동하는 버튜버로 확장할 수 있다. 비교 연구는 AI 버튜버 현상의 어떤 측면이 보편적이고 어떤 측면이 문화적 특수성을 가지는지 파악하는 데 매우 귀중할 것이며, 따라서 이 신흥 엔터테인먼트 형태에 대한 더 포괄적인 글로벌 이해에 기여할 것이다.
윤리적 고려사항. 데이터 수집 절차는 인간 대상과의 직접적인 상호작용을 포함하지 않았다. 수집된 모든 데이터, 즉 레딧 게시물, 댓글, 유튜브 댓글은 공개적이고 민감하지 않다. 사용자 정체성은 비가역적 해싱을 사용하여 완전히 익명화되었다. 게다가 권장 관행에 따라, 레딧 및 유튜브 사용자의 익명성을 향상시키기 위해 이 연구에서 인용된 게시물에 적당한 수준의 변형을 적용했다.
본 콘텐츠는 2025년 9월 25일에 arXiv에 발표된 "Even More Kawaii than Real-Person-Driven VTubers? Understanding How Viewers Perceive AI-Driven VTubers" 논문을 번역한 것입니다.
저는 전문 번역가가 아니기 때문에 오역이 있을 수 있습니다. 또한 본 글은 원저작자의 요청에 따라 불시에 삭제될 수 있습니다. 감사합니다.
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