① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
영화를 만드는 사람으로서 전쟁 영화를 리서치하다가, 우리가 '전쟁'이라고 떠올리는 이미지는 실제 전쟁보다 전쟁 영화에서 온 것이 많다는 점을 알게 됐습니다. 생성형 AI가 학습한 것도 전쟁이 아니라 전쟁 영화입니다. 그래서 AI가 '존재한 적 없는 전쟁 기록'을 얼마나 그럴듯하게 만들어 내는지, 그리고 직접 찍은 오늘의 장소와 나란히 놓으면 무엇이 달라 보이는지를 1분 영상 〈이상 없음〉으로 만들어 보았습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
- 위조된 전쟁 아카이브(피난 행렬, 강 위의 시체, 능선을 덮는 포연 등)는 생성형 영상 모델로 만들었습니다. Runway Gen-4·Gen-4.5, Kling 3.0 Pro, Seedance 2.0, Google Veo 3.1, Midjourney를 함께 쓰고, 같은 장면 설명을 여러 모델에 넣어 모델마다 어떻게 다르게 틀리는지 비교한 뒤 '전쟁 영화의 관습이 가장 노골적으로 드러난' 결과를 골랐습니다. 화질 열화와 물리적 오류는 고치지 않고 그레인을 더해 "이것은 기록이 아니다"라는 표시로 남겼습니다.
- 직접 찍은 영상(인천 상륙 지점의 오늘, 2024년 12월 3일 밤 집 앞 테헤란로를 Apple Vision Pro로 걸은 영상)은 AI로 만들거나 바꾸지 않고 흑백 톤 조정만 했습니다.
- 편집 논리 설계와 구현은 Claude(Claude Code)와 대화하며 했습니다. 컷 길이를 프레임 수로 계산해 점점 빨라지는 편집 곡선을 만들고, 소리가 끊기는 지점을 프레임에 맞췄으며, 편집은 ffmpeg 기반으로 코드로 기술해 반복 검증하고 구간별 음량 편차도 측정해서 보정했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
AI 이미지는 따로 보면 기록처럼 보이지만, 직접 찍은 영상 옆에 놓으면 질감, 움직임, 소리의 차이가 눈에 보였습니다. 이 비교를 통해 'AI 이미지가 진짜처럼 보이는 이유가 전쟁 영화의 관습을 그대로 따르기 때문'이라는 점을 영상 한 편으로 보여 줄 수 있었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI를 도구가 아니라 주제 자체로 사용한 점입니다. 같은 장면 설명을 여러 모델에 넣어 편향과 실패 양상을 비교하고, 결과의 결함을 감추지 않고 '위조 표시'로 남겼습니다. 직접 찍은 소재는 AI 생성·변형 없이 분리해서 두 이미지의 차이가 드러나게 했습니다. 외부 음원은 상업적 이용 라이선스를 확보한 것만 썼습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
AI 이미지를 볼 때, 같은 주제를 직접 찍은 사진이나 영상 옆에 놓고 질감, 움직임, 소리를 비교해 보는 방식은 누구나 할 수 있습니다. 수업이나 가족·친구와의 대화에서 "이 장면은 AI일 수 있다"를 확인하는 연습으로 쓸 수 있는 방법으로 제안합니다.

※ 한계: 모델마다 같은 설명에도 결과가 크게 달라 결과가 안정적이지 않으며, 무엇이 기록이고 무엇이 위조인지의 판단은 사람이 해야 합니다. 첨부 영상은 57.9초, 직접 촬영본과 AI 생성 영상을 함께 사용한 작품입니다.