런웨이 Gen-4.5: AI 생성 영상의 현실 구별 불가 시대
1/23/2026
토킹 포인트
- 런웨이의 Gen-4.5 이미지-투-비디오 도구는 정지 이미지를 사실적인 영상으로 변환하는 능력을 통해 AI 영상 생성 기술의 발전을 보여줌.
- 연구 결과, 참가자 1,043명 중 90% 이상이 Gen-4.5로 생성된 영상과 실제 영상을 구별하지 못하는 것으로 나타나 AI 영상의 현실성과 진위 여부 식별의 어려움 강조.
- AI 영상 모델의 성능 향상은 시뮬레이션 기반 문제 해결 능력 향상에 기여하지만, 동시에 영상 진위 여부에 대한 사회적 신뢰 문제 야기.
- 런웨이는 모델 투명성 유지, 업계 협력, 정책 입안자와의 소통을 통해 AI 영상 기술의 책임감 있는 발전 및 활용을 위한 노력을 약속함.
시황 포커스
- Runway의 최신 AI 모델이 생성한 영상과 실제 영상을 구별하는 데 상당한 어려움이 있음. 대다수의 응답자가 두 영상을 구분하지 못하는 것으로 나타남.
- ‘비디오 튜링 테스트’에서 90% 이상의 응답자가 실패했으며, 숙련된 전문가조차도 AI 생성 영상 식별에 어려움을 겪고 있음. (예: 패턴, 색상, 움직임 분석 경험이 있는 전문가가 20개 영상 중 13개만 식별)
- AI 영상의 품질 향상은 콘텐츠 진위 여부에 대한 시장의 불안감을 높일 수 있음.
- AI 영상 식별 능력 테스트에 대한 관심이 높으며, 시장 참여자들은 스스로의 식별 능력을 확인하려는 경향을 보임.
트렌드 키워드
- 제너레이티브 AI (Generative AI):
새로운 콘텐츠를 창작하는 인공지능 기술
1 / 3“런웨이는 제너레이티브 AI 영상 모델을 통해 영화 제작의 예술성을 대체하려는 시도를 보여주고 있습니다.” - 이미지-투-비디오 (Image-to-Video):
정지 이미지를 입력받아 동영상으로 변환하는 기술
“런웨이 Gen-4.5는 이미지-투-비디오 기능을 통해 사용자가 어떤 정지 이미지든 동적인 영상으로 만들 수 있도록 지원합니다.” - 템포럴 컨시스턴시 (Temporal Consistency):
영상의 각 프레임이 시간의 흐름에 따라 일관성을 유지하는 정도
“Gen-4.5는 이전 모델보다 템포럴 컨시스턴시가 향상되어 더욱 자연스러운 영상을 생성합니다.” - 엘로 레이팅 (Elo Rating):
실력 측정 시스템으로, 주로 체스나 게임에서 사용되지만, AI 모델의 성능 비교에도 활용됨
“Gen-4.5는 1,247 엘로 포인트를 기록하며 Artificial Analysis Text to Video 벤치마크에서 1위를 차지했습니다.엘로 레이팅” - C2PA 메타데이터 (C2PA Metadata):
콘텐츠의 출처와 제작 과정을 증명하는 기술 표준
“런웨이는 생성된 영상에 C2PA 메타데이터를 포함하여 콘텐츠의 기원과 진위 여부를 확인할 수 있도록 합니다.” - 인공지능 벤치마크 (AI Benchmark):
인공지능 모델의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 기준
“Gen-4.5는 Artificial Analysis Text to Video 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여주며 AI 영상 모델의 새로운 기준을 제시했습니다.인공지능 벤치마크” - 가상 시뮬레이션 (Virtual Simulation):
실제 환경을 컴퓨터 상에서 모방하여 실험하거나 예측하는 기술
“AI 영상 모델의 발전은 현실 세계의 문제를 해결하기 위한 가상 시뮬레이션 능력을 향상시킵니다.” - 객체 영속성 (Object Permanence):
물체가 시야에서 사라지더라도 계속 존재한다는 것을 인지하는 능력
“AI 영상 모델은 아직 객체 영속성 문제로 인해 영상 내 물체가 예기치 않게 사라지거나 나타나는 경우가 발생할 수 있습니다.” - 인과 관계 오류 (Causal Reasoning Error):
원인과 결과의 순서가 뒤바뀌는 오류
“AI 영상 모델은 인과 관계 오류로 인해 결과가 원인보다 먼저 발생하는 장면이 나타날 수 있습니다.” - 성공 편향 (Success Bias):
결과가 긍정적으로 치우쳐져 나타나는 현상
“AI 영상 모델은 성공 편향으로 인해 실패할 가능성이 낮은 장면만 반복적으로 생성할 수 있습니다.”