이미지 생성 AI는 와인잔을 100% 채울 수 없는 이유

AI가 만능일 수 없다

오늘 새벽 OpenAI에서 이미지 생성 기능을 개선했다는 발표가 유튜브에 올라왔습니다. 이전까지는 이미지 생성 시 특정 텍스트를 넣게 하면 그대로 출력되거나, 사진을 애니메이션처럼 만드는 기능 등 흥미로운 개선점들이 많았습니다. 그래서 저는 바로 ChatGPT에게 한가지 의뢰를 하였는데 그건 와인을 100% 가득 채운 와인잔을 만들어 달라는 것이었습니다. 하지만 얻을 수 없었죠. 왜일까요? 썸네일이나 참고 이미지를 만들 때 블로거들이 이미지 생성 AI를 많이 이용하는 만큼 그 이유도 알아보는 것이 좋다고 생각이 들어 그 이유를 ChatGPT에게 물어보았습니다.

ChatGPT가 만든 '와인 한 방울 담긴 와인잔'

하지만 100% 꽉 찬 와인잔은 만들 수 없네요

1. 현실에서 드문 장면

이미지 생성 AI는 수많은 이미지를 학습해 새로운 이미지를 만듭니다. 하지만 와인을 잔에 가득 채운 장면은 현실에서 거의 볼 수 없습니다. 일반적으로 와인은 잔의 1/3~1/2만 채워 마시는 것이 보편적이기 때문이죠. 이는 와인의 향과 맛을 더 잘 느끼기 위한 문화적, 실용적 이유에서 비롯되었습니다.

AI는 '본 적 있는 것'을 조합하고 변형하는 방식으로 작동합니다. 따라서 학습 데이터에 없는 장면은 상상해내기 어렵습니다. AI에게는 '와인을 가득 채운 와인잔'이라는 개념 자체가 익숙하지 않은 것이죠.

2. 물리적 비현실성

또한, 물리적인 한계도 중요한 이유입니다. 와인을 잔 끝까지 채우면 액체의 표면 장력으로 인해 약간 볼록한 형태를 이루거나 넘치게 됩니다. 이는 단순한 고체 형태보다 훨씬 복잡한 물리적 특성입니다.

AI는 유체의 미묘한 움직임과 표면 장력을 정확히 구현하기 어렵습니다. 특히, '거의 넘칠 것 같은 액체'는 현실에서 드문 장면이기도 하고, 복잡한 물리 법칙을 시각적으로 재현해야 하므로 AI에게는 난제인 것입니다.

3. 학습 데이터의 한계

AI의 성능은 학습한 데이터의 품질과 양에 크게 좌우됩니다. 그런데 일상에서 잔을 가득 채운 이미지는 잘 기록되지 않습니다. 검색 엔진에서 "와인잔"을 찾아봐도 대부분 적당히 채워진 모습뿐입니다. 즉, AI가 배울 기회 자체가 적기 때문에 완전한 와인잔을 그리는 데 한계가 생기는 것입니다.

또한, AI는 '비정상적이거나 위태로운 상태'를 잘 표현하지 못합니다. 와인을 100% 채운 잔은 넘칠 위험이 있는 비정상적인 장면으로 인식되기 때문에 AI가 이를 피하려고 하기도 합니다.

4. 기술의 진화: 극복 가능한 문제일까?

이런 한계를 극복하기 위해 AI 연구자들은 다양한 시도를 하고 있습니다.

• 물리 기반 렌더링(PBR): 실제 물리 법칙을 반영해 AI가 더 정교한 액체의 흐름과 표면을 구현하도록 돕습니다.
• 맞춤형 데이터 학습: 특정한 장면(예: 가득 찬 와인잔)을 위해 별도의 이미지 데이터를 수집해 AI를 학습시키면 개선됩니다.

앞으로의 기술 발전으로 AI가 보다 현실적이고 복잡한 장면을 표현할 가능성은 열려 있습니다. 현재는 완전한 재현이 어렵지만, 시간이 지나면 이러한 한계도 극복될 것입니다.

5. AI의 한계를 이해하고 사용하자

AI는 놀라운 성능을 보여주지만, 결국 '본 적 있는 세계'에 갇혀 있습니다. 우리가 흔히 접하지 않는 비현실적 장면은 AI에게는 새로운 도전이 됩니다. 콘텐츠를 만들기 위해 주로 많이 이용하는 만큼 이용자가 AI의 한계를 이해하고 현명하게 사용해야 할 필요가 있겠습니다.