벤 애플렉은 최근 인터뷰에서 머신러닝, 신경망, 트랜스포머, 텐서, 그래픽 처리 장치, 추론과 같은 개념을 설명하는 모습이 담긴 영상들이 확산되면서 영화배우에서 기술적 논의의 주제로 변모했다. 그는 용어를 설명하는 데 그치지 않고 이를 시각 효과 작업 흐름과 영화 제작에 직접 연결했다.
GQ 매거진의 One More Question 시리즈에 출연한 애플렉은 어릴 때부터 컴퓨터에 관심이 있었으며, 영화 제작이 아날로그 필름에서 디지털로 전환되면서 기술적 측면을 더 깊이 파고들게 됐다고 말했다. 또한 간단한 Python 스크립트를 작성할 수 있으며, 머신러닝 기술이 시각 효과 분야에서 수년간 사용돼 왔다고 밝혔다.
이미지 분석에서 시각 효과까지
애플렉은 합성곱 신경망이 패턴과 특징을 찾아내는 데 사용돼 왔다고 설명했다. 예를 들어 이미지 속 요소의 가장자리를 식별하면 그린스크린 배경을 분리하고 다른 요소로 대체하는 데 도움이 된다는 것이다. 또한 텐서를 배치 번호와 프레임, 각 픽셀의 색상 값과 같은 정보를 포함하는 이미지의 디지털 표현이라고 설명했다.
복잡한 개념을 쉽게 설명한 그의 발표는, 특히 용어를 사용하는 동시에 인터뷰어에게 그 의미를 설명했다는 점에서 영상 확산을 촉진했다. 그는 할리우드에서의 지위를 활용해 인공지능 기술을 개발하는 기관들을 방문했으며, 그중에는 OpenAI도 있었다고 말했다. 이후 그는 이 분야에 직접 참여하기로 결정했다.
범용 모델에 전적으로 의존하는 대신 맞춤형 데이터
애플렉은 영화 제작을 위한 자신의 인공지능 스타트업이 기술과 예술가를 결합하는 접근법을 개발하고자 했으며, 이미지와 정체성, 이에 관련된 권리 문제를 고려했다고 말했다. 이를 위해 자금을 조달하고 약 8개월 동안 촬영했으며, 수많은 카메라와 장비를 사용해 자체 데이터 세트를 구축했다고 밝혔다.
그의 설명에 따르면 이 데이터는 특정 작업을 수행하기 위해 고도화된 단계에서 오픈 모델을 훈련하도록 설계됐다. 또한 제작 현장에서의 실용적 활용을 위해 훈련 코드와 추론 코드를 연결했다. 회사는 이후 올해 초 Netflix에 매각됐다. 거래 금액이 5억 8,700만 달러에 달했다는 보도가 나왔지만, 애플렉은 자신이 회사를 전부 소유하고 있지는 않았다고 설명하며 그 숫자가 정확하지 않다고 말했다.
실제로 무엇이 달라지는가?
애플렉은 로스앤젤레스에서 열린 Screentime 2026 콘퍼런스에서 Bloomberg의 루카스 쇼와 나눈 또 다른 대화에서, 오픈 소스 모델을 가져와 가중치를 조정한 뒤 특정 영화 기준에 따라 훈련하는 방식을 설명했다. 그의 해석에 따르면 영화 제작자는 자신의 작업을 유지하면서, 자신이 작업 중인 영화나 과업에 맞춤형으로 훈련된 모델에서 얻은 지식을 활용할 수 있다.
애플렉은 자신의 영화 Animals에서 이 접근법을 사용했으며, 인공지능은 후반 작업 단계에서 도움을 줬다. 이 주장의 중요성은 인공지능을 영화 제작 전반을 대체하는 수단으로 제시하는 것이 아니라, 제작진이 정한 데이터와 맥락을 바탕으로 훈련되는 특화 도구로 제시한다는 데 있다. 다만 해당 자료는 사용된 모델의 세부 사항이나 데이터의 성격 및 사용 권리를 설명하지 않으며, 이는 이 접근법을 실제로 평가하는 데 여전히 중요한 쟁점이다.
위험에 관해 애플렉은 «Skynet»과 유사한 시나리오를 걱정하는 것이 아니라, 인공지능이 교육에 미치는 영향과 책임 있는 사용, 그리고 그가 학습된 무기력이라고 표현한 문제를 우려한다고 말했다. 또한 기술이 영화 산업을 중대한 방식으로 장악하지는 않을 것이며, 영화 산업에 추가되는 요소가 될 것이라고 봤다.