넷플릭스가 할리우드를 삼키는 진짜 이유

당신이 넷플릭스를 켜고 뭘 볼지 고민하는 시간은 90초다. 그 짧은 시간 안에 마음에 드는 콘텐츠를 찾지 못하면, 당신은 다른 앱으로 넘어간다. 넷플릭스는 이 사실을 너무나 잘 알고 있다.

1조원짜리 추천 시스템

2016년 넷플릭스가 8,000만 명의 구독자를 보유했을 때, 회사는 자신들의 추천 알고리즘 가치를 연간 1조원(10억 달러)으로 평가했다. 구독자 이탈을 막는 데 그만큼의 효과가 있다는 뜻이다.

10년이 지난 지금, 넷플릭스 구독자는 3억 2,500만 명으로 4배 늘었다. 간단한 계산으로도 이 추천 시스템의 가치는 4조원을 넘어선다. 아마도 엔터테인먼트 업계에서 가장 비싼 소프트웨어일 것이다.

그리고 이제 넷플릭스는 110조원 규모의 워너브라더스 디스커버리 인수를 추진하고 있다. 할리우드를 만든 100년 된 스튜디오가 알고리즘 회사에 흡수되는 순간이다.

당신을 거꾸로 관찰하는 시스템

넷플릭스의 초기 추천 시스템은 단순했다. 사용자가 영화를 보고 난 뒤 매기는 별점에 의존했다. 하지만 2017년, 넷플릭스는 이 방식을 포기했다. 사람들이 말하는 취향과 실제 행동이 다르다는 걸 깨달았기 때문이다.

대신 도입한 건 '행동 데이터'다. 당신이 실제로 클릭하는 것, 얼마나 오래 보다가 그만두는지, 언제 어떤 기기로 시청하는지, 무엇을 그냥 지나쳐 버리는지. 이런 암묵적 피드백이 명시적 평가보다 훨씬 정확했다.

현재 넷플릭스는 매년 수천억 건의 이런 미세한 상호작용을 기록한다. 같은 영화라도 사용자에 따라 다른 썸네일 이미지를 보여준다. 로맨스를 좋아하는 사람에게는 키스 장면을, 액션을 선호하는 사람에게는 폭발 장면을 내세우는 식이다. 심지어 홈페이지 메뉴 순서까지 개인별로 다르게 계산된다.

알고리즘이 만드는 영화의 탄생

이런 효율성은 새로운 장르를 만들어냈다. 비평가들이 '알고리즘 영화'라고 부르는 것들이다. 가능한 한 많은 사람에게 어필하기 위해 데이터로 검증된 요소들을 조합한 영화들이다.

넷플릭스가 4,200억원을 들여 만든 SF 영화 '일렉트릭 스테이트'를 보자. 스필버그식 어린이 모험담, 매드맥스 황무지, 레트로 퓨처 미학을 뒤섞은 작품이다. 비평가들은 혹평했지만, 알고리즘은 만족했을 것이다.

라이언 레이놀즈가 주연하는 넷플릭스 영화들도 마찬가지다. '톨 걸', '머더 미스터리', '레드 노티스' 같은 제목들은 내용을 그대로 드러낸다. 복잡할 게 없다.

업계 관계자에 따르면, 이런 작품들은 '시청자를 뒤처지게 하지 않는 쉬운 스토리 전개'를 특징으로 한다. 넷플릭스와 작업하는 시나리오 작가들은 등장인물이 자신의 행동을 설명하도록 하라는 주문을 받는다고 한다. 스마트폰을 보면서 시청하는 사람들도 따라올 수 있게 하기 위해서다.

이미 시작된 AI 가속화

넷플릭스는 여기서 멈추지 않는다. 이미 생성형 AI를 알고리즘 기반 위에 얹고 있다. 어떤 장면이 홍보용 이미지로 가장 효과적일지 선택하고, 개인 맞춤형 아트워크를 생성하며, 시각 효과 제작을 돕는다.

넷플릭스는 이런 도구들이 인간 스토리텔러를 대체하는 게 아니라 보완한다고 말한다. 하지만 워너브라더스 인수가 성사되면, 넷플릭스는 새로운 이야기를 만들 뿐만 아니라 알고리즘이 개입하기 훨씬 전에 만들어진 옛날 영화들까지 통제하게 된다.

여기에는 '카사블랑카'도 포함된다. 촬영장에서 즉흥적으로 각본을 다시 쓰고, 촬영 며칠 전까지도 결말이 정해지지 않았던 그 영화 말이다. 위험을 최소화하고 완주율을 극대화하도록 설계된 시스템에서는 상상하기 힘든 창작 과정이다.