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생성형 AI가 광고의 아이디어·카피·디자인·개인화·효과 측정을 어떻게 바꾸는지 살핀다. 생산성의 증가가 창의성의 증가와 같지 않음을 짚고, 인간과 AI의 협업, 편향·저작권·프라이버시, 산업의 직무 변화를 함께 다룬다. 결국 더 많이 만드는 능력보다 문제를 정의하고 선택·검증하며 책임지는 능력이 중요함을 이야기한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.
창의적인 광고가 많아질수록 기억할 만한 광고는 더 희소해진다
생성형 AI는 카피를 쓰고 이미지를 만들며, 하나의 브리프에서 수많은 광고 시안을 빠르게 만들어 낸다. 그러나 생산량이 늘었다고 창의성까지 늘어나는 것은 아니다. 이 책은 바로 이 간극에서 출발한다. 같은 모델과 비슷한 프롬프트, 유사한 성과 지표를 사용하면 결과물의 완성도는 높아져도 브랜드의 목소리는 서로 닮아갈 수 있다. 이를 ‘창의성 인플레이션’으로 짚으며 광고 창의성의 중심이 제작 능력에서 문제 설정과 선택, 검증으로 이동하고 있다고 본다. 인간과 AI의 협업, 광고 효과의 측정, 동적 크리에이티브와 초개인화, 저작권과 편향, 프라이버시와 문화적 수용성, 광고산업의 직무 변화까지 함께 살핀다. 또한 카피·수사학·디자인·아이디어 발상법·광고인·제작산업이라는 광고 창의성의 오래된 주제를 AI 시대에 다시 배치한다. AI는 인간의 상상력을 키우는 동시에 데이터의 평균성과 편견도 확대한다. 결국 차이를 만드는 것은 더 많은 결과를 생성하는 능력이 아니라 무엇을 남기고 무엇을 버릴지 판단하며 그 결과에 책임지는 광고인의 전문성이다.
현재 서원대학교 광고홍보학과 교수로서 연구와 교육에 매진하고 있다. 서울대학교를 졸업하고 한양대학교 광고홍보학과에서 광고학 박사학위를 받았다. 한국광고학회 제24대 회장, 한국PR학회 제15대 회장, 정부광고자문위원회 초대 위원장, 서울브랜드위원회 제4대 위원장으로 봉사했다. 그동안 《AI와 광고 회사에서 일하기》(커뮤니케이션북스, 2026), 《디지털 시대의 광고 용어 300》(학지사비즈, 2025)을 비롯한 70여 권의 저서를 출간했으며, “디지털 시대의 광고산업 생태계를 고려한 광고의 새로운 정의”(2024)를 비롯한 120여 편의 논문을 국내외 주요 학술지에 발표했다. 한국갤럽학술논문상 대상(2011), 제1회 제일기획학술상 저술 부문 대상(2012), 교육부·한국연구재단의 우수 연구자 50인(2017) 등을 수상했고, 정부의 정책 소통에 기여한 공로를 인정받아 대통령 표창(2019)을 받았다.
kimthomas@hanmail.net
그러나 알고리즘의 연상 기법에는 역설이 존재한다. 학습 자료가 풍부할수록 조합의 범위는 넓어지지만, 확률적으로 가능성이 높은 표현을 반복하면 결과가 평균 수준으로 수렴된다. 생성형 인공지능을 활용한 실험 연구에서는 개인 작품의 평균적인 창의성과 완성도는 향상되었지만, 작품들 사이의 집단적 다양성은 감소한 것으로 나타났다. 광고에서도 여러 브랜드가 같은 모델과 유사한 프롬프트를 사용하다 보면, 개별 시안의 수준은 좋아질지 몰라도 전체 표현은 유사해질 수 있다. 인공지능 도구를 활용하면 분명 효율성은 높겠지만 크리에이티브 결과물 전체가 유사해져 집단적 창의성이 평균화되는 모델 컬랩스(model collapse) 현상이 나타날 가능성이 크다. 생성형 인공지능만 믿어서는 안 되고 인간의 비판적 선택이 필요한 이유다.
-01_“광고 창의성의 새로운 전개 양상” 중에서
인공지능이 만든 광고의 효과는 ‘인공지능 사용 → 매출 증가’라는 직선으로 나타나지 않는다. 인공지능의 관여 수준과 결과물의 특성은 지각된 독창성, 적합성, 완성도, 진정성, 섬뜩함에 영향을 미치고, 이 지각이 주의, 이해, 감정, 신뢰를 거쳐 광고 태도와 브랜드 태도와 행동으로 이어진다. 인공지능의 고지 방식, 개인화 수준, 제품 관여도, 브랜드 친숙도, 인공지능에 대한 수용자의 리터러시에 따라 각 경로가 강화되거나 약화할 수 있다. 이 통합 모형을 적용할 때는 인공지능이 평균적으로 우월한지를 묻기보다 업무 배분을 어떻게 하고, 표현한 메시지가 어떠한지 알아보고, 어떤 소비자에게 어떠한 맥락에서 조합시켜야 인공지능이 미치는 순효과를 높이는지 물어야 한다.
-03_“인공지능 크리에이티브의 효과 측정” 중에서
인공지능을 활용해 디자인 협업을 진행할 때는 전략 정의, 자산 준비, 발상 생성, 구조적 선별, 인간 정교화, 다중 검증 단계로 운영하면 효과적이다. 전략 정의 단계에서는 한 화면에서 가장 중요한 메시지와 원하는 시선 경로를 결정하고, 자산 준비 단계에서는 브랜드 로고, 제품 이미지, 서체, 색상, 권리 범위를 확인한다. 발상 생성 단계에서는 레이아웃의 유형, 이미지 관점, 정보 밀도를 달리한 여러 시안을 생성하되, 단순한 색상 변형을 다양한 아이디어로 오인하면 안 된다. (…) 인공지능과 인간의 관계는 자동 생성과 승인이라는 한 방향으로 흘러갈 필요가 없다. 인공지능이 뜻밖의 디자인을 제시하며 전략의 새로운 가능성을 보여 주면 디자이너는 브리프를 수정하고 다시 생성할 수 있다. 인공지능 시대의 디자인은 기존 문제의 해답을 빠르게 찾는 것을 넘어 무엇이 가치 있는 문제인지 재정의하는 인간의 경험과 지혜가 필요하다. 인공지능이 가능한 공간을 넓혀 준다면, 인간은 그 공간에서 의미 있는 방향을 선택해야 한다.
-06_“인공지능에 의한 디자인 생성” 중에서
결국 생성형 인공지능은 광고제작산업의 비용 구조와 조직의 경계를 변화시키고 있지만, 기술만으로 수평적이고 공정한 생태계가 만들어지는 것은 아니다. 낮아진 진입 장벽의 자리에 플랫폼 종속과 저가 경쟁이 들어설 수 있으며, 제작 속도의 향상이 오히려 무상 수정과 포괄적인 권리 양도를 확대할 가능성도 있다. 따라서 광고산업의 미래는 얼마나 많은 콘텐츠를 얼마나 빠르게 생산하는가에 따라 결정되지 않는다. 생산성 향상으로 발생한 이익을 어떻게 배분하고, 창작의 출처와 권리를 어떻게 관리하며, 결과물에 대한 책임을 얼마나 투명하게 나눌 수 있는지가 더욱 중요하다.
-09_“인공지능 광고제작산업 생태계” 중에서
광고 창의성이 지나온 길과 가야 할 길
01 광고 창의성의 새로운 전개 양상
02 인공지능 기반의 광고 창의성 평가
03 인공지능 크리에이티브의 효과 측정
04 인공지능 시대의 광고 표현 전략
05 인공지능 카피라이팅과 수사학
06 인공지능에 의한 디자인 생성
07 하이브리드 아이디어 발상법
08 인공지능 시대의 광고인과 전문성
09 인공지능 광고제작산업 생태계
10 인공지능 크리에이티브 요소의 적용
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