AI가 CG 아티스트를 대체할 것인가? 채용 담당자들은 “아니오”라고 말한다.

인공지능의 급속한 부상은 많은 사람들을 긴장하게 만들었습니다. 2022년, 우리는 이미 코로나19와 그것이 가져온 대량 해고의 쓰나미로 인해 스트레스를 받고 있었습니다. 따라서 거의 모든 디지털 산업에서 인간의 작업을 자동화하는 새로운 기술이 등장했을 때, 미래에 대한 자신감이 높아지지 않았습니다.

게임 개발 산업은 콘텐츠 생성에 인공지능을 통합하는 데 특히肥沃한 것으로 chứng명되었습니다. 이는 디지털 아티스트가 가장 취약한 직원 그룹 중 하나가 되었습니다.

오늘, 2022년을 돌아보면, Midjourney가 출시되었을 때, AAA 회사와 인디 스튜디오 모두에서 경험있는 CG 아티스트에 대한 수요가 남아 있습니다. 무엇이 변경되었는지, 인공지능 도구에 대한 지식이 예술적 재능에게 경쟁 우위를 제공하게 되었는지입니다.

Mission Hire, 게임 및 기술 전문 채용 대행사에서, 우리는 Wargaming, My.Games, GCORE와 같은 주요 게임 개발 회사와 산업 재능을 연결해 왔으며, 하나의 事實이 명백해졌습니다: 인공지능은 여기 남아 있습니다. CG 아티스트들은 적응해야 하지만, 상황은 암울하지 않습니다. 게임 개발 산업 내에서 CG 아트 시장의 현재 상태를 살펴보고, 神話를 없애고, 진실을 밝혀보겠습니다.

인공지능에 대한 예술적 태도

아티스트들은 항상 “기술적 발전”에 취약했습니다. 우리는 컴퓨터 그래픽スの 도입으로 학술 아티스트들이 얼마나 좌절했을지 상상할 수만 있습니다. 오늘, 우리는 디지털 콘텐츠 없이 우리의 삶을 상상할 수 없습니다. 인공지능은 또 하나의 발전이며, 우리는 나중에 이를 완전히 이해할 것입니다.

전문적인 예술 커뮤니티는우려를 나타내고있습니다. 때때로, 아티스트들은 인공지능 관련 기술을 потен적인 채용자에게 요구하는 것에 대해 적대적입니다. A16Z Games 보고서에 따르면, 88%의 게임 개발 회사가 인공지능을 tích极적으로 통합할 계획입니다.

이러한 회사의 창립자는 인공지능을 프로젝트 초기 단계에서 내부 프로세스를 최적화하고 개발 비용을 줄이는 강력한 도구로 간주합니다. 그들은 인공지능 기술을 가진 아티스트들에게 경쟁력 있는 보상을 제공하려고 합니다. 예를 들어, Champions of Otherworldly Magic의 경우, “10시간의 작업에 15,000달러를 지불”하는 것은 매력적인 거래입니다.

기업들의 인공지능에 대한 입장

아트 부서의 리더들은 일반적으로 인공지능을 모든 문제를 해결할 수 있는 해결책으로 보지 않습니다. 특히 워크플ロー가 이미 확립되어 팀이 특정 제품에 완전히 익숙한 경우입니다. 품질을 우선하는 회사는 기술적으로 덜 숙련된 사람을 고용하더라도 게임을 볼 수 있고 일관된 모습을 만들 수 있는 사람을 더喜欢합니다.

인공지능은 아이디어 생성과 참조 자료 찾기 과정을 크게加速할 수 있습니다. 이는 인터넷에서 수시간 검색해야 할 수 있습니다. 그러나 훈련된 눈과 경험 없이, 인공지능은 마법의 지팡이가 될 수 없습니다.

AAA 회사에서는 아티스트와 함께 일하는 프롬프트 전문가를 추가로 고용하는 경향이 있습니다. 그러나 두人は 서로 교환할 수 없습니다.

인디 스튜디오에서는 인공지능이 가속器로 작용합니다. 작은 프로젝트에서 인공지능은 인력 부족을 메우고, 시간과 자원을 루틴 작업에節約하여, 팀이 개발과 생산에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

인공지능이 지원할 수 있는 작업 범위는 상당히广泛합니다. Midjourney, Sora, Stable Diffusion와 같은 일반적인 인공지능 모델은 다양한 활동을 지원하는 다재다능한 도구입니다. 예를 들어, 手描き 텍스처 생성, 아이디어 브레인스토밍, 렌더링, 3D 객체 생성, 캐릭터 프로토타입 생성 등입니다.

NVIDIA DLSS (Deep Learning Super Sampling)는 또 하나의 주목할만한 인공지능 도구입니다. 이 프레임 생성 기술은 실시간으로 인공지능 생성을 사용하여 저해상도 이미지를 업스케일링하고, 강력한 하드웨어 없이 고품질 그래픽스를 생성합니다.

인공지능 모델을 고용할 수 있나요?

그러나, 인공지능 엔진이 결과에 책임을 질 수 없다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 생성된 작품은 종종 초안이나 스케치로 사용되지만, 다양한 할루시네이션으로 인해 수동으로 tinh chỉnh해야 합니다.

또 다른 도전은 인공지능 모델의 훈련 과정에서 발생합니다. 생성 모델은 항상 훈련 자료가 필요합니다. 인간이 만든 데이터셋으로 훈련된 모델은 특정 아티스트의 스타일적 특징과 색상 팔레트를 복제하는 인상적인 결과를 달성할 수 있습니다. 이러한 도구는 팀의 생산성을 향상시키는 귀중한 보조 도구가 될 수 있습니다. 그러나, 독립적으로 효과적이지는 않습니다.

아티스트가 새로운 콘텐츠를 제공하지 않으면, 모델은 자신의 생성된 자산으로 계속 훈련을 진행하여, 창의적인停滞와 퇴화로 이어집니다.

Stable Diffusion이나 Midjourney는 캐릭터에게 생명을 불어넣거나, 탐험하기 흥미로운 환경을 생성할 수 없습니다. 그러나, 루틴 작업을 자동화하여 아티스트가 창의적 과정에 집중할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

인공지능, 친구가 아닌 적인가?

인공지능이 창의적 작업을 대체할 것이라는 두려움은 인공지능의 잠재력을 잘못 이해하고, 수익을 예술적 재능보다 우선하는 아마추어, 대기업, 그리고 산업을 앞당기는 자들로부터 비롯됩니다. 이러한 실수는 산업을 앞당기는 창의성과 혁신의 基礎를 약화시킵니다.

예술적 재능의 진정한 가치는 감정을 불러일으키고, 이야기를 전달하며, 경계를 넓히는 능력에 있습니다. 아티스트들은 독특한 관점과 이해의 깊이를 제공합니다. 이는 인공지능으로 복제할 수 없습니다. 인공지능은 창의적 과정에서 도움을 줄 수 있지만, 인간의 창의성을 대체하기보다는 강화하고 지원하는 도구로 간주되어야 합니다.