클로드와 GPT를 자동으로 붙여, 사람이 손을 떼도 품질이 유지되는 제작 방식을 만들다
두 AI를 연결하는 어려운 부분은 생성이 아니라 검사였다. 나쁜 결과를 자동으로 걸러 내는 관문을 먼저 만들고 나서야, 사람이 손을 떼도 품질이 무너지지 않았다.
무슨 작업이었나. 그동안 손으로 옮기던 이미지와 에셋 제작을 두 AI에게 넘겼다. 한쪽이 만들고 다른 쪽이 설계와 검수를 맡는 구조를 짜고, 그 사이에 규격을 자동으로 확인하는 관문을 뒀다.
왜 중요한가. 생성은 이제 누구나 시킨다. 진짜 일은 만든 결과가 기준에 맞는지 걸러 내는 쪽에 있다. 이 관문이 있어야 사람이 매번 눈으로 확인하지 않아도 품질이 유지된다.
빌더에게 무슨 의미인가. 자동화는 사람의 손을 없애는 일이 아니라, 사람이 매번 하던 판단을 코드로 옮기는 일이다. 옮겨진 판단이 관문이 되면, 그때부터 제작 흐름은 사람 없이도 굴러간다.
손으로 옮기던 일을 두 AI에게 넘겼다
썸네일과 그림 소재를 만들 때, 그동안은 한 도구에서 뽑아 저장하고 다시 다른 창으로 날라 붙이는 일을 사람이 반복했다.
이걸 자동으로 바꿨다. 문구와 강조색, 그림 소재, 저장 위치를 적은 요청서를 넘기면 GPT가 이미지를 만들고, 곧바로 검사기가 크기와 비율, 핵심 구성 요소가 규격에 맞는지 확인한다. 첫 테스트에서 GPT가 만든 결과가 검사를 자동으로 통과했다. 흥미로운 점은 같은 검사를 사람이 직접 만든 예전 판은 통과하지 못했다는 것이다. 검사 기준이 사람보다 엄격하게 걸러 낸 셈이다.
애니메이션 제작은 한 걸음 더 나아갔다. GPT가 장면 연출을 설계하고, 클로드가 그대로 화면으로 옮기고, 다시 GPT가 완성본을 보고 수정점을 돌려준다. 통과할 때까지 이 검수를 반복한다. 한 편은 재검수를 거쳐 다듬어졌고, 다음 편은 처음부터 이 방식으로 만들어졌다.
자동으로 통과시키지 않는다
이 방식의 핵심은 만드는 쪽이 아니라 통과를 막는 쪽에 있다.
검사기는 규격에 맞지 않으면 다음 단계로 넘기지 않는다. 크기가 어긋나거나 핵심 요소를 못 찾으면 렌더가 거기서 멈춘다. 생성을 아무리 빠르게 해도, 걸러 내는 관문이 없으면 나쁜 결과가 그대로 흘러간다. 그래서 만드는 코드보다 검사하는 코드를 먼저 세웠다.
같은 날 다른 작업에서도 이 원칙이 되풀이됐다. 발표 자료를 다시 만들면서, 글자끼리 겹치는지 자동으로 검사하는 장치를 넣었다. 처음 경고가 수십 곳이었는데 다듬어 0으로 맞췄다. 통과 기준이 0이라는 숫자로 정해져 있으니, 판단이 사람 눈에 기대지 않는다.
사람이 쥔 세 가지
자동화하되, 사람이 놓지 않은 것이 세 가지다.
- 권한은 사람이 직접 연다. AI가 실행할 수 있는 입구는 사람이 손으로 열어 준 딱 한 줄이고, AI는 그 권한 파일 자체를 고치지 못하게 막았다.
- 방향은 사람이 정한다. "제목을 더 자극적으로", "이 편은 이렇게 가자" 같은 판단은 사람이 내리고 AI는 그 안에서 움직인다.
- 작업 범위는 격리한다. AI는 지정된 폴더 안에만 쓴다. 바깥은 건드리지 못한다.
이날 오후에 한 가지 결정이 더 있었다. "이제부터는 알아서 해, 나는 손을 떼겠다"는 방향이었다. 사람이 손을 떼는 게 가능하려면, 위의 관문과 안전장치가 먼저 서 있어야 한다. 검사 없는 자동화는 손을 떼는 순간 품질이 무너진다.
오늘 배운 것
자동화의 진짜 일은 옮기기를 없애는 게 아니라, 통과 기준을 코드로 만드는 것이다. 생성이 쉬워질수록 나쁜 결과를 걸러 내는 관문의 값어치가 올라간다. 두 AI를 붙이는 것보다, 그 사이에 무엇을 통과시키고 무엇을 멈출지 정하는 게 더 오래 걸렸다. 그리고 그 관문이 서고 나서야 사람이 손을 뗄 수 있었다. 만들고 분석하고 기록한다. 약속이 아니라 결과로.