벤 애플렉은 AI 광(nerd)이며, 인터넷이 감탄하고 있다

‘굿 윌 헌팅’에서 주연을 잘못 캐스팅한 모양이다. 알고 보니 비밀스러운 천재는 바로 벤 애플렉이었던 것이다. 올해 초 자신의 AI 영화 제작 스타트업을 넷플릭스에 매각한 보도에 따르면 587 million 달러에 인수된 그는 최근 인터뷰 여러 영상 클립에서 AI 기술, 신경망, 머신러닝 등에 대한 이해를 보여주며 이번 주 화제가 되었습니다.

그는 파이썬(Python)도 조금 쓸 줄 안다고 말한다.

이 영화 스타는 최근 이번 주 GQ의 ‘One More Question’ 시리즈 한 편에서 기술에 대한 자신의 관심을 깊이 있게 이야기했다. 그는 “어릴 때부터 컴퓨터를 좀 좋아했다”는 겸손한 말로 시작해, 기계 학습, 신경망, 트랜스포머, 텐서, GPU, 추론(inference) 등의 AI 용어를 사용하면서 영화 제작과 관련된 AI 발전에 대해 열정적으로 이야기를 펼쳤다.

화제가 되고 있는 한 클립에서 애플렉은 감탄하는 인터뷰어 재크 바론에게 아날로그 필름이 디지털로 전환되던 시기에 이 분야에 관심을 갖게 되었다고 설명했다. 그는 말하는 동안 인터뷰어가 자신의 말을 이해할 수 있도록 계속 용어를 정의해 주었다.

“나는 그런 측면에 더 관심을 갖게 되었는데, 수년간 시각 효과 워크플로에는 기계 학습이 포함되어 왔습니다”라고 애플렉은 말을 시작했다. “그래서 저는 꽤 엉망인 Python 스크립트 같은 것도 쓸 수 있습니다. 합성곱 신경망(convolutional neural networks), 즉 트랜스포머가 할 수 있는 것의 전신 격인 것 — 단지 훨씬 더 많은 계산을 동시에 수행하는 것인데 — 을 사용하면, 이른바 텐서(tensor)를 살펴보는 같은 작업을 했죠. 텐서는 그냥 시각적 이미지를 숫자로 번역한 것으로, 배치 번호, 프레임 번호, 각 프레임의 각 픽셀의 빨강, 초록, 파랑 값 같은 숫자들이고, 몇 개냐 하면? 그냥 그렇게 간단한 겁니다, 그렇죠?”

아니요, 벤 애플렉, 그렇게 간단한 일이 아니기에 이 영상이 화제가 되는 것입니다.

그런 다음 이 배우는 신경망이 패턴을 식별하고 에지 검출(edge detection) 또는 피처 추출(feature extraction)을 수행하는 데 어떻게 사용되었는지 설명했는데, 그는 이를 “이곳이 창턱이라는 것을 알 수 있을 정도로 패턴을 식별하는 것 — 그래서 그린 스크린 이미지를 더 쉽게 제거하고 다른 것으로 대체할 수 있는 것”이라고 표현했다.

그는 또한 때때로 할리우드 스타로서의 자신의 지위를 이용해 신흥 AI 기술을 엿볼 수 있었다고 인정했다. 애플렉은 별도의 클립에서 OpenAI가 자신이 방문한 곳 중 하나였다고 말했으며 이를 통해 자신이 AI 분야에 더 직접적으로 참여할 수 있는 방법을 이해하게 되었다고 한다.

인터뷰가 계속되면서 애플렉은 AI가 영화 제작을 대체하지 않으면서 어떻게 도울 수 있는지 설명했고, 이것이 이 분야에서 자신의 스타트업을 개발하고 매각하게 된 계기가 되었다. (그는 587 million 달러라는 금액은 “맞지 않다”고 주장하며, 자신이 회사 전체를 소유한 것은 아니었다고 밝혔다.)

“나는 이 기술을 윤리적인 방식으로, 그리고 이 커뮤니티에서 초상권 등을 둘러싼 아주 확고하고 오래된 관계들이 있는 예술가들과 진정으로 밀접하게 작동하도록 만들기 위해서는 우리 자신의 데이터셋을 만들어야 한다는 생각에 베팅했습니다”라고 그는 말했다. “그래서 자금을 모았습니다. 약 8개월 동안 많은 카메라와 많은 장비로 촬영하면서, 오픈 모델들이 개별적인 작업을 수행하도록 후기 학습(late-stage training)으로 쓰일 수 있는 데이터셋을 만들었습니다. 일종의 학습 코드와 추론 코드가 서로 연관되어 있고 실제로 가치를 창출하는 구체적인 작업에 맞춰진 것이죠”라고 애플렉은 말했다.

별도의 클립에서, 이것 또한 화제가 되고 있는데, 애플렉은 LA에서 열린 Screentime 2026 컨퍼런스에서 블룸버그의 루카스 쇼와 대화하며 로스앤젤레스에서 열린 Screentime 2026 컨퍼런스에서, 그는 오픈 소스 모델을 가져와 웨이트(weights)를 언프리징(unfreezing)한 뒤 특정 시네마틱 기준을 충족하도록 학습시키는 방식으로 AI 모델을 파인튜닝한 경험에 대해 이야기했다. 이 과정에서 영화 제작자는 자신의 독점 작업물을 유지하면서, 자신이 만드는 영화를 위해 고유한 모델을 학습시킴으로써 창출되는 학습 결과의 혜택을 누린다.

이 배우는 자신의 영화 ‘Animals’에서 이 기법을 직접 사용했으며, AI는 후반 제작 과정을 도왔다.

한편, 그는 AI를 둘러싼 우려와 세상을 끝장낼 잠재력에 대해서도 의견을 밝혔다. 하지만 그의 걱정은 훨씬 더 합리적이었다.

“내가 AI에 대해 걱정할 때, 나는 학교에 다니는 내 아이들이 걱정됩니다. 지난 3년간 대학에서 A 학점이 30%나 증가한 것이 걱정됩니다. 학습된 무기력(learned helplessness)이 걱정됩니다. 책임 있는 사용이 걱정됩니다. 저는 스카이넷(Skynet)은 걱정하지 않으며, 그것이 [영화] 비즈니스를 어떤 의미 있는 방식으로든 장악할 것이라고 생각하지 않습니다. 오히려 보완적인 것이 될 것이라고 생각합니다”라고 애플렉은 말했다.