13~17세는 전 장르 순호감, 18~24세는 전 영역 순비호감·사용 중단 비율 19%
플랫폼과 스튜디오는 비용 절감보다 장르별 신뢰·권리·표시 전략을 먼저 설계해야
생성AI의 대중화가 곧 AI 콘텐츠의 대중화를 의미하지는 않는다.
미국 소비자의 절반 이상이 생성AI를 정기적 또는 간헐적으로 사용하지만, AI가 만든 책·뉴스·음악·영상에는 이용 의향이 낮아진다는 응답이 우세하다. 특히 18~24세는 AI 이용 경험이 많으면서도 사용 중단 비율이 가장 높고, AI 미디어 전 영역에서 순비호감을 보였다. 플랫폼과 콘텐츠 기업이 직면한 문제는 기술 채택이 아니라 ‘AI가 소비자 가치와 창작 신뢰를 훼손하지 않는 방식’을 증명하는 일로 이동하고 있다.
AI 사용은 보편화…그러나 18~24세는 ‘이탈’이 가장 많다
루미네이트(Luminate)의 미국 ‘Entertainment 365’ 조사에서 생성AI를 정기적으로 쓰는 응답자는 전체의 22%, 가끔 쓰는 응답자는 30%였다. 두 응답을 합치면 절반 이상이 현재 사용자다. 생성AI는 더 이상 소수 얼리어답터의 도구가 아니라 검색·글쓰기·이미지·영상 제작에 스며든 대중 서비스가 됐다.
연령별로 보면 13~17세의 정기 사용은 33%, 간헐 사용은 36%로 가장 높았다. 반면 65세 이상은 각각 8%와 29%였다. 다만 가장 눈에 띄는 집단은 18~24세다. 이 연령대의 19%가 ‘과거에 써봤지만 지금은 사용하지 않는다’고 답해 전 연령대에서 중단 비율이 가장 높았다.
이는 20대 초반의 AI 콘텐츠 반감을 ‘기술에 익숙하지 않아서’라고 설명하기 어렵게 만든다. 오히려 직접 사용한 뒤 품질의 반복성, 결과물의 획일화, 창작 노동 대체, 저작권 논란, AI 과잉 노출 등에 피로를 느꼈을 가능성을 검토해야 한다. 설문만으로 중단 원인을 확정할 수는 없지만, 산업은 단순 인지도보다 재사용률·중단률·중단 사유를 핵심 지표로 관리할 필요가 있다.
그림 1. 생성AI 인지·사용 상태의 연령별 분포
표 1. 생성AI 사용 상태 핵심 지표
자료: Luminate U.S. Entertainment 365, Wave 17, 미국 13세 이상 N=2,000. 항목 합산치는 원그래프 표시값 기준이며 반올림 오차가 있을 수 있음.
같은 젊은층이 아니다…10대와 20대 초반의 58%포인트 단절
생성AI가 사용됐다는 사실을 알게 됐을 때의 ‘순관심도’도 연령별로 극명하게 갈렸다. 순관심도는 ‘더 관심이 생긴다’는 응답 비율에서 ‘관심이 줄어든다’는 비율을 뺀 값이다.
13~17세는 AI 각본 영화·TV +32%, AI 제작 음악 +19%, AI 요소가 포함된 비디오게임 +31%, AI 이미지·영상이 포함된 소셜미디어 +29%로 네 영역 모두 긍정이 우세했다. 그러나 18~24세는 영화·TV -26%, 음악 -29%, 게임 -10%, 소셜미디어 -29%로 모두 마이너스였다. 영화·TV와 소셜미디어에서 두 집단의 격차는 각각 58%포인트다.
콘텐츠 기업이 13~24세를 ‘디지털 네이티브’라는 하나의 시장으로 묶으면 실제 수요를 정반대로 읽을 수 있다는 뜻이다. 10대에는 참여형·인터랙티브 경험이 확장 기회가 될 수 있지만, 20대 초반에는 인간 창작자의 기여와 권리 보호를 분명히 보여주는 신뢰 메시지가 우선될 수 있다.
그림 2. 연령별 AI 활용 콘텐츠 순관심도
표 2. 연령별 AI 활용 콘텐츠 순관심도
주: 순관심도 = ‘더 관심 있음’ 비율 − ‘덜 관심 있음’ 비율. 자료: Luminate U.S. Entertainment 365, Wave 17.
책 71%, 뉴스 65%…AI가 ‘저자와 책임’을 건드릴 때 이탈한다
베인앤드컴퍼니(Bain & Company)의 2025년 5월 조사에서도 AI가 전부 또는 일부 생성한 미디어에 대한 경계심이 확인됐다. ‘아예 이용하지 않겠다’와 ‘이용 가능성이 낮아진다’를 합치면 책은 71%, 뉴스·잡지는 65%, 음악 62%, 소셜미디어 61%, 오디오 콘텐츠 60%, 비디오 59%였다.
책에서는 44%가 ‘아예 이용하지 않겠다’고 답했고, 뉴스·잡지와 오디오 콘텐츠에서도 완전 거부가 각각 32%였다. 저자성, 사실성, 취재 책임, 목소리의 진정성이 상품 가치인 영역일수록 AI는 단순 제작 도구가 아니라 신뢰 훼손 요인으로 인식될 수 있다.
반면 비디오게임은 부정 합계가 40%로 가장 낮고 중립이 44%, 긍정이 16%였다. AI가 완성된 작품의 저자를 대체하기보다 비플레이어 캐릭터의 대화, 개인화된 난이도, 동적 세계 생성처럼 이용 경험을 넓히는 기능으로 보일 때 수용성이 상대적으로 높아질 수 있다는 산업적 가설을 뒷받침한다.
그림 3. AI 생성 사실을 알게 된 뒤 매체별 이용 의향
표 3. AI 생성 사실을 알게 된 뒤 매체별 이용 의향
주: 원그래프에서 표시되지 않은 2~3% 구간은 합계가 100%가 되도록 산출. 자료: Bain Media Consumption Survey, 2025년 5월, 미국 일반인 N=5,089.
스타일 모방은 이미 대중 행동…이미지 38%, 10대는 49%
추가 조사에서는 AI를 인지하는 미국 소비자에게 특정 작가나 아티스트의 스타일로 콘텐츠를 만들기 위해 생성AI를 사용한 경험을 물었다. 전체 응답에서 이미지가 38%로 가장 높았고 글쓰기 34%, 영상 27%, 음악 24% 순이었다.
13~17세는 이미지 49%, 영상 43%, 글쓰기와 음악이 각각 36%였다. 25~44세도 이미지 스타일 생성 경험이 43~44%에 달했다. 특정 창작자의 표현 방식을 프롬프트로 호출하는 행위가 예외적 실험이 아니라 광범위한 소비자 창작 방식으로 자리 잡고 있다는 의미다.
이는 창작 산업에 양면성을 만든다. 한쪽에서는 승인받지 않은 스타일 복제가 원작자의 시장 가치와 브랜드 희소성을 희석할 수 있다. 다른 한쪽에서는 권리자가 공식 스타일 모델, 승인된 음성·캐릭터, 팬 참여형 리믹스 도구를 라이선스하고 수익을 배분하는 새로운 시장을 설계할 수 있다. 산업의 경쟁 지점은 ‘모방을 완전히 막을 것인가’에서 ‘동의·출처·보상 가능한 모방을 어떻게 상품화할 것인가’로 이동하고 있다.
그림 4. 특정 창작자의 스타일로 생성AI를 사용한 경험
표 4. 연령별 특정 창작자 스타일 생성 경험
자료: Luminate U.S. Entertainment 365, Wave 17. ‘해당 경험 없음’은 제시된 목적에 생성AI를 쓰지 않았다는 응답.
산업별 충격: 비용 절감보다 ‘수요 훼손 위험’ 계산이 먼저
생성AI 도입 논의는 대체로 제작비와 시간 절감에 집중돼 왔다. 그러나 조사 결과는 비용 절감이 소비자 이탈, 창작자 분쟁, 브랜드 가치 하락으로 상쇄될 수 있음을 보여준다. AI가 후반작업·현지화·검색·추천처럼 보이지 않는 공정을 돕는 경우와, 각본·기사·노래·배우의 얼굴과 목소리처럼 상품의 정체성을 만드는 공정을 대체하는 경우를 분리해 손익을 계산해야 한다.
플랫폼에는 ‘AI 콘텐츠가 얼마나 싸게 만들어졌는가’보다 ‘AI 표시 후 클릭률·완주율·구독 유지율이 어떻게 변하는가’가 더 중요한 지표가 된다. 스튜디오와 레이블에는 권리 확보 비용과 인재 관계가, 뉴스·출판사에는 신뢰와 정정 책임이, 게임사에는 실시간 생성물의 안전성과 일관성이 핵심 운영 변수다.
표 5. 미디어 산업별 AI 기회·위험·우선 대응
자료: Luminate·Bain 조사 결과를 바탕으로 K-EnterTech Hub 분석.
플랫폼의 대응은 ‘라벨’에서 탐지·권리 통제로 이동
시장도 이미 움직이고 있다. 유튜브는 사실처럼 보이는 인물·장소·사건을 의미 있게 변경하거나 합성한 콘텐츠에 공개 표시를 요구한다. 2026년 5월에는 장문 영상의 AI 라벨을 플레이어 바로 아래로, 쇼츠는 영상 위 오버레이로 더 눈에 띄게 옮기고 자동 탐지 신호를 도입했다. C2PA 메타데이터가 ‘완전 AI 생성’을 가리키는 경우에는 표시가 유지된다. 공개 자체는 추천이나 수익 창출 자격을 떨어뜨리지 않는다는 점도 명시했다.
유튜브의 유사성 탐지(likeness detection)는 AI가 특정 인물의 얼굴을 이용한 영상을 찾아 삭제 요청을 돕는 장치다. 2026년 4월에는 CAA·UTA·WME 등 주요 에이전시와 협력해 연예인과 엔터테인먼트 업계로 적용 범위를 확대했다. 플랫폼의 역할이 업로더의 자진 신고를 받는 수준에서 얼굴·음성·메타데이터를 찾아 권리자가 통제하게 하는 단계로 넘어가는 흐름이다.
음악에서는 스포티파이가 무단 음성 모방은 해당 아티스트가 승인한 경우에만 허용한다는 방침을 제시했다. 2025년 9월 발표 당시 직전 12개월 동안 7,500만 개가 넘는 스팸성 트랙을 삭제했다고 밝혔고, AI를 이용한 대량 업로드를 추천에서 제외하는 필터와 DDEX 기반 AI 기여 크레딧을 추진했다. 이어 주요 음반사·권리자와 ‘사전 합의, 선택권, 공정한 보상, 아티스트-팬 연결’을 원칙으로 한 AI 음악 상품 개발 협력도 발표했다.
정책 측면에서 미국 저작권청은 AI 보고서 1부에서 디지털 복제물에 대응하는 연방법의 필요성을 권고했다. 동시에 C2PA는 콘텐츠가 언제, 어떻게 생성·수정됐는지를 기록하는 콘텐츠 자격증명(Content Credentials) 표준을 확산하고 있다. 따라서 향후 미디어 계약은 결과물 납품뿐 아니라 출처 메타데이터, 인물 유사성 승인, AI 공정별 크레딧까지 포함하는 방향으로 바뀔 가능성이 크다.
관련 공식 자료: YouTube AI 라벨·자동 탐지 · YouTube 엔터테인먼트 유사성 탐지 · Spotify AI 보호 정책 · 미국 저작권청 AI 이니셔티브 · C2PA 콘텐츠 출처 인증
새 시장은 ‘공식 AI 라이선스’와 권리 데이터에서 열린다
스타일 생성이 이미 대중 행동이라면 권리자의 선택은 삭제 요청과 소송만으로 끝나기 어렵다. 공식 라이선스 모델은 팬이 허용된 범위에서 아티스트의 목소리·화풍·캐릭터·서사 세계를 활용하고, 생성·공유·상업 이용 단계마다 다른 요금을 내도록 설계할 수 있다.
이 시장이 작동하려면 권리 데이터가 필요하다. 어떤 학습 데이터와 모델이 사용됐는지, 어떤 창작 요소가 허용됐는지, 생성물의 식별자는 무엇인지, 수익을 누구에게 어떤 비율로 배분할지를 추적해야 한다. 콘텐츠 기업에는 IP 보유량만큼이나 ‘기계가 읽을 수 있는 권리 정보’를 구축하는 역량이 중요해진다.
플랫폼도 단순한 AI 라벨을 넘어 권리 확인 배지, 원작자 연결, 허용된 리믹스 범위, 수익 배분 내역을 제공할 수 있다. 이는 규제 대응 비용인 동시에 소비자가 안심하고 AI 창작을 즐기게 만드는 상품 기능이 될 수 있다.
K-콘텐츠 기업: ‘인간 창작의 증명’과 ‘허가된 확장’을 함께 팔아야
한국의 스튜디오·기획사·웹툰·게임 기업은 두 가지 상품을 동시에 준비할 필요가 있다. 첫째는 인간 창작자의 기여와 최종 책임을 명확히 한 프리미엄 원작이다. 둘째는 권리자가 허용한 범위에서 팬과 파트너가 확장할 수 있는 AI 라이선스 상품이다.
해외 판매 자료에는 AI가 사용된 제작 단계, 모델·데이터의 출처, 배우·작가·아티스트의 동의 범위, 최종 검수 책임자, 생성물 재사용 권한을 별도 권리표로 제시해야 한다. 이는 계약 협상의 지연을 줄이고 글로벌 플랫폼이 요구할 수 있는 감사 가능성을 높인다.
시장 실험도 세분화해야 한다. 13~17세에는 캐릭터 대화, 인터랙티브 스토리, 승인형 리믹스처럼 참여 가치를 강조할 수 있다. 18~24세에는 AI라는 기술 명칭보다 인간 창작자 보상, 데이터 적법성, 결과물 품질을 증명하는 메시지가 중요하다. 55세 이상에는 AI 사용 범위와 인간 검수 절차를 더 단순하고 명확하게 설명해야 한다.
결국 AI 미디어의 경쟁력은 생산량이 아니라 신뢰 가능한 선택권에서 갈린다. 소비자가 인간 원작, AI 보조작, 공식 라이선스 리믹스를 구분해 선택할 수 있고 창작자가 동의와 보상을 확인할 수 있을 때, AI는 비용 절감 도구를 넘어 새로운 IP 매출원으로 전환될 수 있다.
조사 해석 시 유의점
• 루미네이트와 베인 조사는 질문 방식과 표본이 다르다. 결과를 직접 합산하거나 동일한 모집단의 변화로 해석해서는 안 된다.
• 순관심도는 긍정과 부정의 차이이며 중립 응답의 규모를 보여주지 않는다. 사용 상태와 스타일 생성 경험의 합계는 반올림으로 100%와 다를 수 있다.
• 18~24세의 높은 사용 중단 비율과 AI 콘텐츠 순비호감 사이에는 연관 가능성이 있지만, 설문만으로 중단 원인이나 인과관계를 확정할 수 없다.
• 스타일 생성 경험은 특정 작가·아티스트의 스타일로 콘텐츠를 만들기 위해 AI를 사용한 경험을 의미하며, 모든 일반적 AI 제작 경험과 같지 않다.
출처
Luminate, “How U.S. Audiences Feel About Gen AI in Entertainment Content” (2026년 7월)
Luminate, “Generative AI in Music, Film & TV 2026” 보고서 안내
Bain Media Consumption Survey, 2025년 5월, 미국 일반인 N=5,089 — 첨부 원자료 그래프에 인용된 조사.
YouTube, “Improving AI labels for viewers and creators” (2026년 5월 27일)
YouTube, “Expanding likeness detection to the entertainment industry” (2026년 4월 21일)
Spotify, “Spotify Strengthens AI Protections for Artists, Songwriters, and Producers” (2025년 9월 25일)
Spotify, “Artist-First AI Music Products” (2025년 10월 16일)
U.S. Copyright Office, “Copyright and Artificial Intelligence”