“마릴린 먼로의 어린 시절 2분 분량 영상은 [생성 AI 도구] [버전 번호]를 사용하여 제작되었습니다. 의상, 시간, 장소의 상대적 정확성은 [대학, 회사 또는 출판사 등의 자격]을 소지한 [역사가/전문가 이름]이 확인했습니다.” by Archival Producers Alliance
AI 기술의 급속한 발전은 우리가 보는 모든 이미지·영상의 진위를 의심하게 만드는 시대를 열었다. 그리고 그 영향은 현실을 다루는 장르, 다큐멘터리로까지 연결되었다. 오늘 소개하는 보고서는 미국을 중심으로 활동하는 수백 명의 아카이브 프로듀서들로 구성된 APA (아카이브 프로듀서 연합: Archival Producers Alliance)가 2024년 발표한 자료이다. APA는 보고서의 오프닝 스테이트먼트로 다큐멘터리의 출발점을 이렇게 정의한다.
“다큐멘터리는 현실에 대한 본질적 의무(inherent obligation to reality)를 가진다. 비록 그 현실이 언제나 하나의 관점을 가질 수밖에 없다 해도."
현실을 다루는 장르가 ‘현실처럼 보이는 생성물과 공존하게 된 시대에, 결국 우린 “이것은 조작인가, 아니면 보정인가? 아니면 창조인가?”라는 경계선을 질문하게 된다. 바로 이런 지점에서 미국 아카이브 프로듀서 연합(APA)은 [Best Practices for Use of Generative AI in Documentaries]라는 보고서를 통해 다큐 제작에서 생성형 AI 사용에 대한 가이드 라인을 제시한다.
STEP 1. 핵심 원칙
1) 1차 자료의 가치 (Value of Primary Sources) 인간이 특정 시간·장소에서 기록한 1차 자료의 형식과 맥락을 훼손하지 말 것. AI가 만든 ‘그럴듯한 기록’은 역사 자체를 혼탁하게 만들 수 있기 때문이다.
2) 투명성 (Transparency) AI가 개입한 모든 과정, [제작, 마케팅, 상영, 크레딧]을 관객과 제작 팀 모두에게 명확히 공개해야 한다.
3) 법적 고려 사항(Legal Considerations) AI 생성물은 저작권, 퍼블리시티권, 노조 규정, 보험, 해외 법제까지 검토해야 하므로 전문 법률 검토가 필수다.
4) 인간 재현 생성에 있어서의 윤리적 고려 (Ethical Considerations of Creating Human Simulations) 실제 사람의 얼굴과 목소리를 AI로 재현할 때는 동의, 맥락, 문화적 민감성, 역사 기록 훼손 여부 등을 면밀히 검토한다.
STEP 2. 툴킷: 원칙을 실전에 적용하기
APA는 이 원칙을 실전에 옮길 수 있도록 툴킷과 실제 사례를 함께 제시한다. 핵심은 무언가에 대한 금지가 아니라, 리스크를 줄이고 이야기와 정합성을 이루는 방식으로 AI를 쓰는 법을 알려주는 것이다.
1) 단계별 가이드 기획부터 배급까지, 단계별로 무엇을 체크해야 하는지 정리한 실무 가이드.
2) AI 트래킹 툴 내부팀이 AI 사용 내역을 문서로 정확히 기록하기 위한 트래킹 엑셀 시트. 오디오와 비디오를 구분해서 작성한다. 타임라인, 듀레이션, 자료유형(사진, 영상, 배경, 그래픽), AI 사용 내용, AI 버전, 프롬프트, 원본 자료의 저작권 상태 및 출처, 법률 관련 참고사항 등을 포함한다.
3) 투명성 AI 사용 사실을 내부(제작팀)·외부(관객)에게 투명하게 알리는 구체적 전략. 기존 아카이브 자료를 AI로 수정한 경우부터 완전한 창작까지 포함한다.
4) 크레딧 표기 어떤 AI를 어디에 어떻게 사용했는지 엔딩 크레딧에서 표시하는 표준 포맷.
ex) 마릴린 먼로의 어린 시절 2분 분량 영상은 [생성 AI 도구] [버전 번호]를 사용하여 제작되었습니다. 의상, 시간, 장소의 상대적 정확성은 [대학, 회사 또는 출판사 등의 자격]을 소지한 [역사가 | 전문가 이름]이 확인했습니다.
5) 외부 참고 자료 법률사건 ·비영리 단체 Partnership on AI(PAI)· 방송국(BBC) · 노조(SAG-AFTRA) 등 최신 동향을 정리한 참고 리소스. 계속해서 업데이트 되니, 제작자라면 꼼꼼히 꾸준히 체크하기!
STEP 3. 사용 사례: '최후의 수단' AI
세 번째 단계에서는 APA의 원칙이 실제 제작 과정에서 어떻게 적용되는지를 보여주는 사례를 살펴보고자 한다. 가장 최근에 나온 2025년 11월 보고서 <Men of Courage>가 그 예다.
이 작품은 뉴저지에서 젠더 기반 폭력 근절을 위해 활동하는 다섯 명의 흑인 및 유색인종 남성들의 이야기를 다루며, 내레이션을 보완할 유색인종의 아카이브 화면이 필요했다. 편집자와 함께 이 문제를 해결하기 위해 노력했지만 스톡 이미지에는 백인중심의 이미지가 많았고, 새로 촬영하거나 애니메이터를 고용하기엔 예산도 부족했다. 감독 Byron Hurt는 결국 AI 사용을 고민하게 된다.
제작팀은 AI 사용에 앞서 아주 구체적인 질문들을 놓고 함께 논의해야 했다.
- 어떤 AI 플랫폼이 적절한가?
- 어떤 프롬프트를 사용해야 하는가?
- 이미지의 저작권 처리와 비용 문제는 어떻게 해결할 것인가?
- 해당 장면의 서사적 맥락에 맞는가?
- 엔딩 크레딧에 어떻게 표기해야 하는가?
검토 끝에 최종 편집본 38분에선 13초만 AI 이미지가 쓰였다. 감독은 보고서를 통해 이 과정이 쉽지 않았음을 밝히며, AI 사용에 대한 고민을 솔직하게 밝혔다.
“AI를 영화에 도입함으로써 영화 제작자이자 스토리텔러로서의 제 신뢰도가 떨어질까 봐 걱정했습니다. 이 영화에 투입된 자원을 다른 예술가를 지원하는 데 쓸 수도 있었을 텐데 말이죠. (...) 이건 정말 최후의 수단이었습니다."
이 사례는 AI 사용 여부가 단순히 기술의 문제가 아니라, 윤리, 서사적 타당성, 경제적 현실, 그리고 창작노동의 의미까지 포괄적으로 고려해야 하는 문제임을 보여준다.
STEP 4. 실무: 아카이브 프로듀서의 역할
APA는 2025년 1월, 후속 보고서 <Working With Archival Producers>를 통해 AI 시대 다큐멘터리 제작의 실질적 실행 주체인 아카이브 프로듀서(Archival Producer)의 역할을 재정의한다. 앞선 내용은 가이드에 초점을 두었다면, 이번 문서는 그 대비를 실제로 수행하는 전문가인 아카이브 프로듀서(Archival Producer)의 역할을 정의하고, 적절한 팀 구성 방식과 고용·온보딩 절차까지 명확히 정리한 실무 매뉴얼이다.
아카이브 프로듀서란? 다큐멘터리, 극영화, 전시, 광고 등에 사용되는 푸티지, 사진, 오디오, 텍스트 등 아카이브 자료를 조사, 발굴, 관리한다.
아카이브 프로듀서의 주요 역할
- 기획: 내러티브를 이끌 독특한 아카이브 자료(푸티지, 사진, 오디오 등)를 조사 및 발굴하고 1차 자료의 진실성 및 정확성을 확인합니다.
- 운영: 광범위한 아카이브 네트워크를 활용하여 , 자료 관리 시스템을 구축하고 , 라이선스 협상을 통해 비용을 절감합니다.
- 법적 자문: 공정 이용(Fair Use) 전략을 구현하고 , 권리 및 저작권 정리(Clearance) 과정을 주도하여 법률 검토를 촉진합니다.
- 신기술 관리 (GenAI): AI가 아카이브 요소를 변경하거나 아카이브 요소로 오해될 수 있는 것을 생성할 경우 반드시 AP와 협의!
아카이브 프로듀서의 크레딧 표기 아카이브 팀 (ARCHIVAL TEAM), 아카이브 프로듀서 (Archival Producer), 보조 아카이브 프로듀서 (Associate Archival Producer), 아카이브 연구원 (Archival Researcher), 아카이브 보조 (Archival Assistant)
고용 체크 리스트 프로젝트 정보(아카이브 화면의 예상 비율, 제작 일정, 요구되는 전문 지식(주제, 시대)), 급여 및 일정, 사용 소프트웨어, 아카이브 예산 및 공정 이용 vs. 라이선스 전략, 생성형 AI 요소 고려 여부.
마치며: 현실과 신뢰, 기술을 대하는 태도
다큐멘터리 제작자는 가능한 한 진실·객관성을 추구한다. 그러나 모든 카메라 뒤에는 관점을 가진 사람이 존재하며, '기울어진 세상'을 온전히 담기 위해서는 때로 다른 앵글이나 가공이 필요하기도 하다. 생성형 AI는 이러한 '가공'의 경계를 너무나 쉽고 빠르게 허물었고, 그 결과 현실 자체에 대한 불신이 만연한 위험을 낳고 있다.
APA 보고서가 제시하는 ‘투명성’과 ‘1차 자료의 가치’ 존중은 이 혼란 속에서 제작자가 지켜야 할 최소한의 윤리적 약속이다. 보고서가 발표된 지 시간이 흘렀고 AI의 발전 속도가 투명성 요구를 장기적으로 무의미하게 만들지 않을까 하는 근본적인 질문에 직면하고 있지만, 핵심은 변하지 않는다.
결국 본질은 기술을 다루는 태도에 있다. 다큐멘터리 제작은 현실과 가상, 창작과 조작 사이에서 끊임없이 윤리적 책임을 재확인하는 과정이 되어야 한다. 📖
글쓴이. 한승민
다큐멘터리를 통해 문화예술의 사회적 역할을 탐구하며 그 가치를 확장하는 데 주력하고 있다. 현재 창작과 연구 활동을 병행하며, 여러 현장의 이야기와 실천적 가능성을 모색 중이다.
참고 자료
APA | <Best Practices for Use of Generative AI in Documentaries >
APA | <Working With Archival Producers>
APA | <Case Study 03>
The New York Times | <Can You Believe the Documentary You’re Watching?>
RealScreen | <Restoration vs. Disinformation: Exploring Gen AI Use in Archive-Based Docs>
National Endowment for the Arts (NEA) Blog | <NEA Tech Check: Archival Producers Alliance>
IDFA Professionals | <Industry Talk: Who’s Watching Whom? Documentary and AI>
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