만화, AI와 손잡다
7화-시장에서 AI 웹툰의 수용성과 한계
웹툰 산업에서 AI는 더 이상 ‘실험용 붓’이 아니다. 플랫폼은 추천·배치·가격·알림까지 AI로 최적화하고, 작가는 기획·콘티·작화 보정·번역에서 AI를 섞는다. 논점은 기술의 유무가 아니라, 그 기술을 어디까지 받아들이고 무엇을 대가로 치를 것이냐에 있다. 시장은 이미 알고리즘의 속도와 효율에 익숙해졌지만, 창작의 신뢰·독자의 체감·규범의 정합성은 그 속도를 따라잡지 못한다. 따라서 오늘의 질문은 ‘얼마나 정교하게 쓰느냐!’가 아니라 ‘누가, 어떤 조건에서 그 사용을 정당하다고 인정하느냐!’로 이동했다.
이 글은 네 축으로 수용성과 한계를 비교하고자 한다. 첫째, 플랫폼(운영) 축이다. 플랫폼은 개인화 추천, 홈 화면 구성, 완독·결제 전환 유도, 알림 타이밍까지 A/B 테스트와 예측 모델로 설계한다. 운영의 성공은 체류시간, 클릭률, 결제율 같은 수치로 증명되지만, 그 과정에서 추천 편향과 ‘발견의 다양성’이 희생될 수 있다.
둘째, 법·제도(규범) 축이다. 표기·동의·보상·책임의 네 가지 키워드가 핵심이며, 데이터 수집·학습·생성·유통의 각 단계마다 요구되는 기준이 다르다. 규범의 미비는 곧 리스크로 전이되고, 지나친 규제는 실험의 동력을 꺾는다. 셋째, 문화적 감수성(수용) 축이다. 같은 결과물이라도 ‘스타일 모방’에 예민한 지역과 기술 활용을 혁신으로 보는 지역의 온도 차가 분명하다. 팬덤 문화가 강한 시장일수록 작가의 손맛·진정성에 대한 기대치가 높고, 라벨링과 ‘작품이 어떻게 만들어졌는지 투명하게 공개하는 것(이하 메이킹(making))’이 신뢰의 전제가 된다. 넷째, 독자 반응(행동) 축이다. 독자는 추천을 통해 새로운 작품을 발견하는 동시에, 반복 노출에 피로를 느끼고 알고리즘의 편향을 직감한다. 유료 전환은 스토리의 힘과 함께 ‘설명 가능한 큐레이션’과 ‘정당한 가격’에 좌우된다.
이 네 축을 한국·일본·북미·중국의 문맥에 겹쳐 보면 대조가 선명해진다. 우리나라는 플랫폼 주도의 스케일업과 IP 확장을 최전선에서 밀어붙이며, 저작권 보호·출처 표기(이하 라벨링) 논의가 뒤따른다. 일본은 시장의 빠른 실험과 더불어 가이드라인·논의 틀이 비교적 촘촘히 움직이는 편이라, ‘사용 범위의 명문화’가 신뢰의 핵심 조건이 된다. 북미는 창작자 단체와 소송 환경이 강해서 투명성·동의·보상에 대한 사회적 감수성이 높고, 계약 문구의 정밀도가 수용의 전제다. 중국은 초대형 플랫폼의 운영 최적화가 두드러지지만, 규제와 실험의 경계가 정책 신호에 민감하게 반응한다. 같은 AI라도 어디서, 누구와 어떤 규칙에 따라 쓰이느냐에 따라 시장의 답은 달라진다.
결론부터 말하자면, 플랫폼은 AI로 성장을 설계하고 있다. 그러나 법·윤리와 문화적 민감성의 속도는 그보다 느리다. 이 간극이 바로 2025~2026년 웹툰 시장의 리스크이자 기회라 할 수 있다. 기술의 효율을 유지하면서도 신뢰의 장치를 먼저 표준화하는 쪽이 승자가 될 것이다. 이 글은 각 지역의 수용 조건과 금지선, 실제 운영 관행과 독자 행동 데이터를 교차해, 무엇이 과장이고 무엇이 작동하는지 가려낸다. 기술의 속도와 신뢰의 속도를 정렬하는 일이야말로, 지금 웹툰 산업이 맞닥뜨린 가장 현실적인 전략 과제다.
플랫폼 운영
플랫폼의 태도는 분명하다. ‘AI=발견 가능성 증폭기’다. 네이버웹툰은 2024년 ‘AI 큐레이터’를 도입해 인기작 편중을 완화하고 취향 기반 노출을 강화했다는 점을 공식적으로 밝혔다. 국내 IT 전문지 보도에서도 이 기능이 독자의 선호·행태 데이터를 학습해 작품 배열을 개인화하고, 누적 인기도만으로 화면을 채우던 관성을 줄이려는 취지라고 해석한다. 플랫폼 측 설명은 일관된다. 숨은 작품의 발견율이 높아지고 장르 편식이 완화됐다는 것이다. 요지는 탐색과 활용의 균형을 잡는 추천 체계를 통해, 상위 몇 작품에만 트래픽이 몰리는 현상을 데이터로 조정하겠다는 선언이다.
카카오엔터테인먼트는 ‘헬릭스(HELIX)’1)라는 데이터·AI 엔진을 중심에 두고 큐레이션·가격·거래 플로우를 전방위로 최적화하는 중이다. ‘헬릭스 큐레이션(Helix Curation)’2)이 독자별 구매 이력·선호 패턴을 바탕으로 홈 화면을 재구성하고, ‘헬릭스 푸시(Helix Push)’3)가 시점·메시지·채널을 자동 튜닝하며, ‘헬릭스 숏츠(Helix Shorts)’4)가 원작 컷을 숏폼으로 변환해 신규 유입을 만들고 롱폼 소비로 복귀시키는 구조다. 자사 뉴스룸과 파트너 자료에서 ‘적용 이후 웹툰·웹소설 거래량과 클릭 유입률이 유의미하게 상승했다.’라고 요약하는 이유가 여기에 있다. 플랫폼의 내부 서사는 분명하다. 큐레이션→소비→IP 확장(드라마·영상·굿즈)으로 이어지는 내부 성장 엔진을 AI로 닦고 있다는 것이다.
북미에서도 방향은 크게 다르지 않다. 웹툰 엔터테인먼트(Webtoon Entertainment)5)은 ‘AI와 과거 소비 동향을 활용한 개인화 추천 경험’을 핵심 역량으로 언급하며, 추천을 통해 새 작품을 읽기 시작하는 사용자가 상당 비중을 차지한다고 언론(전자신문 등)에 밝혔다. 네이버 웹툰은 AI 기반 편성 및 추천 시스템은 더 이상 단순한 사용자 경험(UX) 요소가 아닌, 플랫폼 성장을 견인하는 핵심적인 성과지표로 인식된다. 이러한 AI 추천이 강화될수록, 초기 인지도가 낮은 작품이라 할지라도 데이터 분석을 통해 잠재 독자에게 노출되어 성공할 가능성이 높아진다고 언론(Chosunbiz)이 밝혔다. 이와 동시에, 카카오엔터테인먼트 측이 밝힌 것을 보면 알고리즘이 선호하는 행동 데이터 (예: 체류시간, 전환율, 완독률)에 최적화된 콘텐츠를 제작해야 한다는 간접적인 압력이 창작자들에게 가해지고 있다. 이는 AI가 콘텐츠의 특정 속성을 학습하고 이를 추천 로직에 반영함에 따라 발생하는 현상으로, 창작 과정에 새로운 제약 조건이 될 수 있다. 기회를 넓히되 기준은 더 단단하게 쥐는 구조, 이것이 오늘의 ‘AI 플랫폼 경제’다.
운영의 디테일을 들여다보면 더 분명해진다. 추천 엔진은 장르·태그·메타데이터 같은 정적 정보뿐 아니라, 스크롤 속도·정지 프레임·회차별 이탈 시점·리뷰 감성 등 동적 신호를 결합해 ‘다음으로 볼 확률’을 계산한다. 상위 점수 후보군을 뽑은 뒤에는 다양성 제약(같은 장르·작가 연속 노출 방지), 신작 콜드스타트(Cold Start)6) 보정(노출 가중치), 이용자 피로도 관리 같은 재랭킹 규칙이 들어간다.
가격과 프로모션도 붙는다. 첫 유료 전환 직전 회차의 배치, 번들·쿠폰의 노출 타이밍, 휴재·완결 알림의 문구와 시간대까지 A/B 테스트가 상시로 돌아간다. 겉에서 보이는 것은 ‘추천 한 줄’이지만, 그 뒤에는 탐색 예산을 나눠 쓰는 최적의 선택을 빠르게 찾아내면서도, 더 나은 가능성을 계속 탐색(멀티암드 밴딧(Multi-armed bandit))7)하는, 재방문 확률을 올리는 마케팅 전략(CRM 시퀀스)8), 스팸·편향을 걸러내는 가드레일이 함께 움직인다.
이 체계가 작가·작품 단위에 미치는 영향도 양면적이며, 장점은 뚜렷하다. 초반 팬덤이 약한 신작이라도 ‘맞는 독자’의 피드에 들어가면 천천히 지표를 쌓아 올라갈 수 있다. 반면 역효과도 있다. 플랫폼이 선호하는 템포·컷 구성·후킹 포인트에 맞추라는 압박이 커지고, 호흡이 길거나 실험적 서사는 탐색 예산이 줄어드는 순간 노출이 급격히 감소할 수 있다. 플랫폼이 ‘발견’을 설계하는 순간, 창작도 그 설계의 좌표를 의식하게 되는 것이다. 그래서 오늘의 핵심 등식은 간단하지만 무겁다.
추천 = 성장, 그리고 ‘추천이 정하는 규칙 = 창작의 제약 및 기회’ 플랫폼은 이 이중성을 인정하고, 탐색 예산·다양성 가중치·설명 가능한 추천 로그 같은 안전장치를 제도화할수록 신뢰를 얻는다. 반대로, 블랙박스 문제(black box)9)가 깊어질수록 작가와 독자의 체감 리스크는 커진다.
법·제도(규범)
AI 수용의 첫 번째 한계는 법·제도다. 추천·배치·맞춤 요금·알림 등 플랫폼의 엔진이 아무리 정교해도, 학습·생성·유통의 각 단계에서 허용 범위와 책임 주체가 명확히 규정되지 않으면 성장은 멈칫한다. 각 권역의 규범은 지금도 빠르게 진화 중이며, 핵심 키워드는 ‘인간 저작 요건’, ‘투명성·라벨링 의무’, ‘텍스트·데이터 마이닝(TDM)10) 예외의 범위’그리고, ‘플랫폼의 책임·통제’로 요약할 수 있다.
설명에 들어가기에 앞서 각 나라의 법과 제도가 실제 제대로 집행되는지는 차치한다. 미국은 저작권 보호의 기준선을 분명히 했다. 미국 저작권청(USCO)은 정책 성명에서 ‘인간의 창작적 개입 없이 생성된 결과물은 저작권 보호 대상이 아니다.’라고 입장을 명문화했고, 등록 지침에서도 AI가 만든 부분은 명시적으로 제외·고지 할 것을 요구했다. 이 원칙은 플랫폼 실무에 직격탄이다. 예컨대 웹툰 편집 과정에서 AI 보정·합성 비율이 높아질수록, 결과물 중 ‘인간이 실질적으로 창작한 부분’과 ‘AI가 산출한 부분’을 계약·메타데이터(metadata)11)·라벨에 분리 표기해야 하고, 2차적 이용(드라마화·게임화 등)에서도 권리 범위를 클리어런스 가능한 단위로 세분화해야 한다. 결국 미국 시장에서는 ‘인간 창작성의 실질성’이 저작물성 판단의 핵심축으로 기능하며, 플랫폼·제작사·작가 모두에게 기여 구간·기여 비율의 문서화를 요구한다.
EU는 투명성의 제도화에 방점을 찍고 있다. 유럽의회가 통과시킨 EU 「인공지능법(AI Act)」는 범용/생성형 AI 제공자에게 훈련 데이터 관련 문서화·공개(투명성), 콘텐츠 라벨링 등 일련의 의무를 부과한다. 이는 저작권법 체계와의 정합성을 강조하는 동시에, 데이터 학습과 AI 생성물 표시를 법제 차원에서 요구한다. 웹툰 플랫폼·제작 스튜디오 관점에서 보면, 권역 내 서비스 시 모델 카드·데이터 시트 수준의 문서화, AI 개입 라벨의 표준화, 권리자 요청에 대한 처리 프로세스가 필수 운영 요소로 편입된다. EU의 접근은 사용자 보호를 넘어 시장 질서의 예측 가능성을 높이는 효과가 있어, 크로스보더 유통을 염두에 둔 한국 웹툰 산업에도 직접적 영향을 준다.
일본은 ‘텍스트·데이터 마이닝(TDM)’ 예외가 폭넓게 허용되는 독특한 저작권 법제를 갖추고 있다. 저작권법 제30조의4는 데이터 분석 목적의 이용을 광범위하게 인정해 학습 단계의 자유도가 높다는 평가를 받는다. 파이낸셜타임스는 이 조항이 일본 내 생성형 AI 산업의 ‘학습 데이터 가용성’을 높여 속도전의 발판이 되었다고 분석한다. 다만, 상업적 생성물의 유통 단계로 넘어오면 권리 귀속·표시·배분 문제는 여전히 남는다. 즉, 일본은 학습은 관대하되 유통은 엄격한 이원 구조에 가깝고, 그 사이를 잇는 라벨링·계약 관행이 산업 신뢰의 관건이 된다.
중국은 공공안전·플랫폼 책임을 전면에 둔다. 2023년 「생성형 AI 서비스 관리 잠정조치(Interim Measures for the Management of Generative Artificial Intelligence Servicesi)」는 안전, 제공자 등록, 알고리즘 책임 등 강한 규제를 도입했다. 공개 서비스형 모델은 특히 내용 관리·합법성 검증 비용이 높게 발생하며, 검열·신원확인·플랫폼 책임이 규범의 핵심축으로 작동한다. 실무적으로는 크리에이터·플랫폼이 AI를 공격적으로 도입하더라도, 유통 단계의 심사·책임 비용이 많이 들어 실험의 속도·범위가 제약되는 경향이 나타난다.
우리나라는 2026년 시행을 앞두고 신뢰·투명성 중심의 기본 프레임을 정비 중이다. 2025년 초에 제정된「인공지능기본법」12)은 고위험·생성형 AI 사업자에게 서비스 내 AI 사용 고지, 일정 범위의 라벨링 의무 등을 부과하는 근거를 제공하며, 세부는 하위 법령에서 확정될 예정이. 이미 방송통신위원회·정보통신정책연구원은 AI 추천 서비스 이용자 보호 원칙을 통해 투명성(설명 가능성), 이용자 선택권, 책무성을 제시해 왔다. 웹툰처럼 개인화 추천과 과금·알림이 밀접히 연결된 서비스에서는, 추천 요인 공개·라벨링·옵트아웃(추천 비활성화)의 구현 수준이 곧 규범 준수와 이용자 신뢰의 분기점이 된다.
요약하면, 미국=저작권 문턱(인간 창작성의 실질성), EU·한국=투명성·라벨링 기반의 책임 구조, 일본=TDM 유연성(학습의 자유)과 유통 단계의 권리 관리, 중국=공공안전 중심의 강한 플랫폼 책임이라는 권역별 프레임을 형성했다. 같은 도구를 쓰더라도, 학습 가능성·라벨링·계약·책임은 국가별로 전혀 다르게 깔려 있다. 플랫폼은 이 이질적 환경에서, 모델·데이터 문서화, 라벨링 체계, 계약 표준을 수출 가능한 컴플라이언스 팩으로 내재화해야 한다. 그래야만 추천 엔진이 안정적으로 ‘돈’다. 법적 리스크를 비용으로 상쇄하면서도, 글로벌 유통에서의 예측 가능성을 확보할 수 있다.
문화적 감수성(수용)
법·제도와 별개로, 각 사회의 문화적 수용성은 실제 시장에서 AI 웹툰이 안착할 수 있는가를 가늠하는 결정적 변수다. 언론(CBR)에 보도된 일본 사례부터 보면, 작가 루트포트(Rootport)가 6주 만에 108쪽 분량의 풀컬러 AI 만화를 출간하며 ‘감독형 창작’의 가능성을 대중 담론으로 끌어올렸다는 점이 상징적이다. 이 사례는 ‘그림 실기 역량이 부족해도 서사와 연출을 중심으로 만화를 제작할 수 있다.’라는 기대를 확산시키는 동시에, 학습 데이터의 출처·동의·보상이라는 윤리 지점을 본격 논쟁의 장으로 올려놨다. 이러한 양면성은 일본 내 AI 만화 수용의 ‘가능성 : 우려’ 프레임을 구조화하는 데 기여했다.
미국 대중문화의 반응은 수용과 거부가 극명하게 공존한다. 디즈니+ 시리즈 ‘시크릿 인베이전(Secret Invasion)’13)이 오프닝 시퀀스에 AI를 사용했다는 사실이 언론(The Hollywood Reporter)을 통해 공개되자, ‘낯설고 기묘한 질감이 장르적 콘셉트와 부합한다.’라는 호기심과 ‘창작 노동을 대체하고 크레딧의 의미를 지운다.’라는 비판이 동시에 나타났다. 이 사건은 대형 스튜디오가 상징적 영역(타이틀 시퀀스)에 AI를 도입할 때, 미적 수용성뿐 아니라 창작 노동 윤리와 공정성까지 함께 평가받는다는 점을 선명하게 드러냈다. 결과적으로 미국 시장의 문화적 감수성은 ‘AI의 미적 효용’보다 ‘창작자 권리와 진정성’에 대한 검증을 우선하는 경향을 강화하고 있다.
우리나라의 정서는 ‘속도=기회’와 ‘표절·라벨링=위험’ 사이에 놓여 있다. 생성형 보정·스타일 변환을 도입한 실험작이 빠르게 주목받는 한편, 데이터 출처·동의·라벨링의 결여는 즉각적인 반발을 촉발한다. 특히 2026년 시행 예정인 「인공지능기본법」의 ‘AI 생성물 고지(라벨링) 의무’는 문화적 감수성의 요구‘무엇을, 어디까지 AI가 했는지 알고 싶다.’를 제도 언어로 번역한다. 라벨이 붙으면 독자는 ‘알고 선택’할 수 있고, 플랫폼은 ‘설명 가능성’을 증명해야 한다. 즉, 한국 시장에서 AI 수용성의 임곗값은 미적 감각이나 재미만이 아니라 ‘설명·표시·책임’의 3요소와 결합할 때 비로소 상승한다.
요컨대, 문화적 감수성(수용)은 세 가지 관점에서 작동한다. 첫째, 미학적 관점이다. AI가 만들어내는 질감·스타일·리듬이 장르 문법과 얼마나 어울리는가? 둘째, 노동·윤리 관점이다. 인간 창작자의 역할이 가려지거나 대체되는 것으로 인식되는 순간, 수용성은 급격히 하락한다(미국 논쟁이 이를 입증). 셋째, 투명성 관점이다. 라벨링·출처 공개·동의 절차가 갖춰질수록, ‘몰래 쓰는 기술’이 아니라 ‘공개된 협업 기술’로 인식되며 사회적 신뢰가 회복된다(한국 제도화 움직임이 이를 촉진). 이 세 관점의 균형이 맞아야만, AI 웹툰은 ‘실험’에서 ‘산업 표준’으로 이동할 수 있다. 반대로 어느 한 축이 무너지면, 예를 들어 미학적 완성도가 높아도 동의·라벨링이 빠진 경우, 문화적 거부감은 법·제도보다 먼저 소비를 위축시킨다.
국가별 문화적 감수성의 차이는 ‘동일 기술↔상이한 시장 반응’을 낳는다. 일본(루트포트의 사례)은 저작권법의 텍스트·데이터 마이닝 예외를 배경으로 실험 속도를 높이되, 독자·작가 커뮤니티의 윤리 담론이 수용의 속도를 조절한다. 미국(시크릿 인베이전의 사례)은 대중문화 산업이 상징적 영역의 ‘AI 사용’ 자체에 민감하게 반응하며, ‘크레딧과 노동’의 문제를 수용성 판단의 핵심으로 삼는다. 우리나라는 기술 도입(AI 수로 부인, 이현세의 AI 프로젝트 사례)의 속도가 빠르지만, 라벨링·투명성 규범을 충족해야 ‘정당한 혁신’으로 승인된다. 이 차이는 플랫폼·작가가 같은 도구를 사용해도, ‘어떻게 공개하고, 누구와 합의했는가’에 따라 문화적 평가가 완전히 달라질 수 있음을 시사한다.
독자 반응(행동)
플랫폼의 AI 추천은 독자에게 ‘발견의 효용’을 체계적으로 공급한다. 넷플릭스·스포티파이 같은 선행 산업에서 이미 관찰되듯 대다수 이용자는 추천을 통해 신작을 접하고(넷플릭스는 수년 전부터 시청의 상당 비율이 추천에 의해 발생한다고 설명해 왔다), 최근 UI/UX 재설계를 통한 ‘탐색 피로’ 완화와 개인화 강화를 병행하고 있다. 이러한 경향은 넷플릭스(Netflix Research)에서 밝힌 것처럼 사용자에게 최적화된 콘텐츠를 신속하게 제공함으로써 ‘선택의 역설(paradox of choice)’로 인한 탐색 피로를 완화하는 데 주력하고 있다. 이는 넷플릭스가 여러 차례 밝힌 바와 같이, 시청의 상당 부분이 추천 시스템을 통해 이루어지는 현상과 맞닿아 있다. 즉, 추천은 더 이상 보조적인 기능이 아닌, 사용자의 콘텐츠 소비 여정에서 필수적인 관문으로 작용한다. 최근 넷플릭스가 자사 블로그(Netflix Technology Blog)에서 ‘개인화된 추천을 위한 기반 모델(Foundation Model)’을 도입한 것은 이러한 전략의 기술적 진화로 해석된다. 이 모델은 방대한 사용자 행동 데이터를 통합적으로 학습하여, 신규 콘텐츠 추천과 같은 문제를 효율적으로 해결하고 사용자 경험을 최적화한다. 결론적으로, 선행 산업인 스트리밍 서비스에서 나타난 이러한 AI 기반 추천의 고도화는 사용자의 콘텐츠 소비 방식을 근본적으로 재편하고 있으며, 웹툰 플랫폼 역시 이와 유사한 궤적을 따라 성장하고 있다. 즉, 추천은 더 이상 보조 기능이 아니라 소비 여정의 관문이며, 웹툰 플랫폼도 같은 궤적을 밟고 있다.
정밀한 로그 수집이 가능해지면서, 추천 엔진은 단순 클릭률을 넘어 체류시간, 스크롤 속도, 특정 컷(또는 장면)에서의 정지·재방문 패턴 같은 미시적 신호를 입력으로 흡수한다. 이 데이터는 곧바로 노출 ‘재순위화(re-ranking)’, 회차 알림, 비슷한 작품 추천, 심지어는 결제 유도 지점의 배치까지 연결된다.
그 결과 이용자 입장에서는 ‘익숙한 취향’과 ‘예상 밖의 신선함(serendipity)’ 사이를 오가며 새로운 작품을 만나는 확률이 높아진다. Gediminas(2014) 등의 여러 추천 시스템 연구에서도 ‘정확도(accuracy)’만으로는 만족을 설명하기 어렵고, 다양성(diversity)·신규성(novelty)·세렌디피티(serendipity_뜻밖의 발견) 같은 ‘정확도 너머의 목표(beyond-accuracy objectives)’14)가 장기 만족과 충성도에 유의미하게 기여한다는 근거가 축적되어왔다.
다만, 알고리즘은 선택지를 넓히는 동시에 좁힐 수도 있다. 추천이 전환율·완독률 등 단일 지표에 과적합되면, 피드는 점차 유사한 아이템으로 포화하고 탐색 의지는 약해진다. 이른바 ‘필터 버블(filter bubble)’15) 현상이다. 추천 시스템 사용이 노출 다양성에 미치는 영향을 실증적으로 점검한 연구들은, 추천의 효익을 인정하면서도 장기적으로 장르·작가 편중이 확대될 수 있음을 경고한다. 언론·리뷰 역시 스트리밍 산업에서 이미 이런 현상이 관찰되었다고 지적하며, 인터페이스·목표 지표 설계를 통해 편향을 완화해야 한다는 문제의식을 공유한다.
플랫폼은 이러한 위험을 인지하고 ‘다양성 보정(diversity-promoting)’16) 메커니즘을 점진적으로 도입하고 있다. 예컨대 재순위화 단계에서 탐색-활용 균형을 추가하여 인기 작품과 아직 잘 알려지지 않은 작품을 함께 노출하는 방식이다. 또한, 세렌디피티(뜻밖의 발견) 점수를 핵심 성과지표에 포함함으로써, 예상치 못했지만, 사용자에게 긍정적인 반응을 유도하는 추천을 일정 비율로 보장한다. 이러한 방법론은 학술적으로 검증된 '정확도와 다양성의 가중 결합' 알고리즘을 산업 현장에 적용한 사례다. 이는 단순히 사용자가 좋아할 만한 것을 정확히 예측하는 것을 넘어, 새로운 취향을 발견하도록 돕는 역할로 진화하고 있음을 보여준다.
웹툰 문맥으로 번역하면, 독자의 ‘컷 단위’ 상호작용 데이터는 회차 내 피로 구간을 식별하고, 이탈 위험이 큰 지점에서 대체 작품을 제시하거나 다음 회차 알림을 정밀 타이밍으로 발송하는 데 쓰인다. 동시에 플랫폼은 ‘발견 가능성(Discoverability)’을 핵심 성과지표로 명시해 저노출 신작, 실험 장르, 신인 작가에 가중치를 부여하는 방식으로 편향을 상쇄할 수 있다. 핵심은 설계의 목표치다. 다양성·세렌디피티를 운영 지표로 계량하지 않으면, 시장은 결국 전환율 최적화라는 단선 목표로 수렴한다. 반대로 다목적 최적화가 작동하면, 독자는 더 넓은 취향 지도를 탐색하고, 작가는 ‘알고리즘 친화’ 패턴만을 좇지 않고도 발견될 여지가 커진다. 이는 추천의 사회적 정당성을 높이고, 장기적으로 플랫폼의 카탈로그 가치를 증대시키는 전략이기도 하다.
국가별 유동(규범-플랫폼-작가) 전략
국가·권역별로 법·문화의 차이는 이미 앞에서 살폈다. 이제 현장 운영으로 들어가 보면, 실제 유통 전략은 세 갈래에서 갈린다. ▲데이터 소싱과 내부 기록 체계(무엇을 어떻게 수집·보관·소명할 것인가), ▲공개·라벨링의 수준(무엇을 누구에게 어디까지 설명할 것인가), ▲계약·보상 구조(누가 어떤 리스크를 지고 어떻게 배분할 것인가) 이 세 축을 기준으로 일본·미국·중국·한국의 실행 전략을 살펴보면 다음과 같다.
일본은 편집 주도형 거버넌스와 사전, 사후 검증 루틴이다.
일본의 강점은 출판 편집부 중심의 품질·윤리 거버넌스다. 현장에서는 생성형 도구의 사용을 전면에 내세우기보다, 작품 톤과 연재 지속성을 지키는 편집 공정 안으로 흡수한다. 핵심은 두 가지다. 첫째, ‘사전 체크리스트’로 데이터 출처·작업 범위·변형 수준을 내부 승인에 올리고, 둘째, ‘사후 검증’에서 메이킹 노트(프롬프트·편집 이력 요약)를 보관해 필요시 소명한다. 독자 공개는 사건·논란이 아닌 이상 최소한으로, 다만 단행본·전자판 전환 시에는 편집자 코멘트나 후기로 창작 기여를 간단히 설명하는 방식을 선호한다. 이 모델의 장점은 실험을 늦추지 않으면서도, 신뢰가 흔들릴 때 곧바로 편집부가 ‘책임 있는 목소리’가 되어 방화벽을 마련한다는 점이다. 작가, 편집자, 출판사 삼각의 합의가 선명할수록 유통 단계에서의 분쟁 가능성도 낮아진다.
미국은 계약·정책 표준 절차와 증빙할 수 있는 투명성에 있다.
미국은 플랫폼·제작사·작가 모두가 계약 문구와 내부 정책을 먼저 세팅하는 경향이 강하다. 실무 포인트를 정리하면 네 가지다. 첫째, AI 사용 명세 부속서(예: 사용 도구·적용 단계·인간 개입 범위)를 계약에 붙인다. 이는 분쟁 시 판단의 잣대를 문서로 확보한다. 둘째, 라벨·크레딧 구조의 표준화다.‘원안·콘티·대사·작화 보정’처럼 공정별 크레딧을 세분화해 인간 창작 비중을 드러낸다. 셋째, 설명 가능하고 책임질 수 있는 기록 인프라다. 프롬프트·시드·편집 이력 등 내부 기록을 보관해, 플랫폼·퍼블리셔·권리자 요청에 응답하도록 체계를 만든다. 넷째, 보상 트리거 설계다. AI 기여가 높아지는 구간에 로열티 상·하한을 걸거나, 데이터 제공·검수에 대한 별도 수당(편집·감수 피) 규정을 둔다. 미국 유통의 관건은 ‘보여줄 것을 미리 문서로 정한다.’에 있다. 투명성은 홍보가 아니라 증빙이며, 분쟁 비용을 선제적으로 낮춘다.
중국은 콘텐츠 안전·책임 중심의 운영 통제다.
중국은 모델·콘텐츠의 합법성·안전성 검증이 상수다. 사업자 관점에서 보면 세 가지다. 첫째, 사전 등록·검토 체계다. 모델·서비스의 성격에 맞춘 신고·설명 의무를 표준화한다, 둘째, 리스크 사전 차단 가드레일이다, 금지어·민감 주제 필터·유사도 스크리닝 등 단계적 가드레일을 구축한다. 셋째, 사후 모니터링·시정 절차다. 신고·삭제·보정의 처리시간·해결 기준을 명문화해 운영한다. 처리시간·재발률·오탐17) / 미탐18) 비율 등 정량 지표와 판단 근거 요약 등 정성 지표를 주기적으로 리포트해 책무성과 설명 가능성을 확보한다. 요컨대, 사전 등록·문서화→사전 가드레일→사후 모니터링·시정으로 이어지는 연속적 통제가 유통 거버넌스의 최소 요건이다.
우리나라는 ‘빠른 도입+설명 가능성’의 하이브리드다.
플랫폼이 빠르게 AI를 운영 인프라에 얹는 동시에, 신뢰 장치를 제도·자율 규범으로 채워 넣는 중이다. 실행 관점에서는 세 단계가 중요하다. 첫째, 내부(시스템) 레이어다. 편집·추천·알림 등 각 엔진별로 AI 개입 포인트를 맵핑하고, 편집 툴과 CMS에 프롬프트/편집 로그 자동 저장을 기본값으로 둔다. 둘째, 작가(제출·검수) 레이어다. 에피소드별 AI 개입 항목(배경/채색/보정/번역 등) 체크와 간단한 코멘트 필드를 표준화해 플랫폼 제출물로 받는다. 셋째, 외부(이용자) 레이어다. 노출 페이지에 요약 라벨(예: 배경/채색 단계에서 AI 보조 사용)을 일관된 형식으로 표기하고, 상세 페이지에 들어가면 설명 레이어(FAQ·메이킹 요약)를 제공한다. 핵심은 ‘속도를 늦추지 않으면서도, 설명이 가능한 상태로 배포’하는 것이다. 여기에 다양성 지표(신작·저노출 가중치, 장르 분산 규칙)를 추천 핵심 성과 지표(KPI)로 못 박아, 알고리즘 효율이 다양성을 잠식하지 않게 만드는 것이 유통 측 실무 과제다.
[제언: 우리 산업계가 적용할 체크리스트]
1. 국가별 컴플라이언스 팩: 라벨 문구·FAQ·메이킹 요약, 로그 샘플, 권리 처리 표를 한 묶음으로 표준화(일본/북미/중국 버전 분리)
2. 계약 부속서 표준: AI 사용 단계·도구·인간 개입 비중·보상 트리거·분쟁 시 증빙 자료 범위를 체크박스로 명문화
3. 로그 자동화: 편집 툴·콘텐츠 관리 시스템(CMS)·리뷰 시스템에 프롬프트/수정 이력 자동 기록 기능을 내장, 감사 요청 대비
4. 라벨 2단 레이어: 목록(짧은 라벨)과 상세(설명 레이어)로 분리해 정보 과부하 없이 알고 선택할 수 있게 설계
5. 다양성 KPI 편입: 추천 재랭킹에 신작·저노출 가중치, 장르 분산 목표를 운영 지표로 고정
6. 분쟁 SOP: 표절·데이터 항의 접수→내부 로그 조회→설명·수정·보상 옵션 제시까지 표준 절차화
요컨대, 같은 도구를 써도 일본은 편집 거버넌스, 미국은 계약·증빙, 중국은 안전·책임 통제, 우리나라는 속도·설명 가능성의 균형이 실행의 핵심축이다. 제도와 문화의 차이를 ‘운영 설계’로 번역해 두면, 해외 유통에서 비용은 낮추고 승인·수용의 확률은 높일 수 있다. 무엇을 만들었느냐만큼, 어떤 절차로 투명하게 만들고 유통했는가가 결국 시장에서의 생존력을 좌우한다.
한계와 리스크
데이터와 라벨이 없으면 시장은 멈춘다. AI 웹툰의 상업적 수용을 가로막는 목적어 두 개는 데이터와 라벨이다.
1. 데이터: 학습 데이터의 출처·권리 상태를 밝히지 못하면, 유통·광고·IP 확장에서 제동이 걸린다. EU와 우리나라가 요구하는 투명성은 결국 ‘어디서 배웠는지 말하라.’라는 요청이다.
2. 라벨: 어느 단계(콘티·채색·배경·번역)에 AI가 관여했는지를 표시하지 않으면, 독자·저작권자·규제기관 그 누구도 안심하지 못한다. 우리나라의 기본법·가이드라인 기조가 여기에 맞춰지고 있다.
이 두 가지가 없는 상태에서 ‘AI는 도구일 뿐’이라는 구호는 설득력이 없다. 시장은 규범과 윤리의 언어로 신뢰를 계산한다. 결국, 출처가 명확한 데이터와 일관된 라벨링이 없으면 AI 웹툰은 플랫폼·광고주·권리자 누구에게도 유통 가능한 자산이 될 수 없다. 지금 필요한 것은 ‘빨리’가 아니라 ‘투명하게’이며, 데이터 거버넌스와 표기 규칙의 표준화가 웹툰 산업 성장의 조건이다.
우리나라 시장을 위한 제언(투명성·다양성·권리)
우리나라 플랫폼은 이미 AI 기반 추천을 운영하고 있다. 이제 필요한 것은 명문화와 실행에 있다. 방송통신위원회·정보통신정책연구원이 제시한 ‘인공지능 기반 미디어 추천 서비스 이용자 보호 기본 원칙’은 투명성·공정성·책무성을 축으로, 작동 원리 설명(설명 가능성), 이용자 선택권(옵트아웃·대체 피드), 사업자 내부 규정·자율 검증을 권고한다. 웹툰 추천·배치에도 그대로 적용할 수 있다.
정리하면, 투명성은 추천 요인(체류·전환·유사도)과 AI 개입 범위를 최소 수준 이상 공개하고, 결과물 라벨링을 이행한다. 다양성은 운영 KPI에 ‘다양성 지표(신작·저노출 가중치, 장르 분산)’를 편입해 필터 버블을 방지한다. 권리는 데이터 활용 동의·보상 룰을 계약서로 명문화하고, 편집 로그·프롬프트 이력 보존으로 분쟁 대응력을 높인다. 이 세 가닥이 동시에 조여질 때, AI 큐레이션은 ‘작가의 무대’와 ‘독자의 발견’을 넓히는 공공재가 된다.
수용의 조건을 만든 쪽이 다음 판을 연다
AI 큐레이션은 독자에게 새로운 발견, 플랫폼에 성장 엔진, 작가에게 확장된 무대와 새로운 압박을 동시에 안긴다. 수용은 기술의 문제가 아니라 신뢰의 문제다. 라벨이 붙고(무엇이 AI인지), 데이터의 길이 보이고(어디서 배웠는지), 추천의 이유가 설명될 때(왜 이 작품인지), 시장은 한 걸음 더 간다. 2026년 한국의 인공지능기본법 시행과 자율 규범의 정착은 ‘신뢰의 문턱’을 낮출 결정적 계기다. 플랫폼·작가·정책이 투명성·다양성·권리의 세 점을 함께 고정하는 한, AI는 한국 웹툰을 더 넓은 시장과 더 깊은 팬덤으로 이끌 것이다.
마지막 칼럼에서는, ‘AI시대, 만화 교육과 창작자 양성의 변화’를 주제로 AI 기반 창작 환경에 대응하기 위한 만화·웹툰 교육의 전환 방향과 작가 양성 시스템의 개편 필요성을 살펴보며, AI 활용 능력과 기술 그리고 감성 융합 역량을 갖춘 작가 교육의 실질적 시사점을 살펴보고자 한다.
1) 헬릭스(Helix): 카카오엔터테인먼트의 자체 인공지능(AI) 기술을 아우르는 브랜드 이름이며, 2023년 7월에 론칭되었고, 이용자 데이터를 학습해 맞춤형 작품을 추천하는 '헬릭스 푸시(Helix Push)', ‘헬릭스 큐레이션(Helix Curation)’와 AI가 웹툰 숏폼 영상을 제작하는 '헬릭스 숏츠(Helix Shorts)' 등 다양한 AI 기반 서비스를 선보이고 있다.
2) 헬릭스 큐레이션(Helix Curation): AI를 통해 이용자 취향과 성향을 분석해서 앱 내 작품 추천 화면을 최적화하는 기술
3) 헬릭스 푸시(Helix Push): 카카오엔터테인먼트가 개발한 AI 기반 기술로, 독자의 열람 데이터를 학습하여 관심 작품을 맞춤형으로 추천하는 모바일 알림 서비스
4) 헬릭스 숏츠(Helix Shorts): 카카오엔터테인먼트가 개발한 AI 기반 기술로, 웹툰을 짧은 영상(숏폼)으로 자동 제작해 주는 시스템
5) 웹툰 엔터테인먼트(Webtoon Entertainmen): 네이버의 자회사이자 네이버 웹툰이 북미 웹코믹(웹툰) 시장에 진출하기 위해 세워진 미국의 엔터테인먼트 회사
6) 콜드스타트(Cold Start): 상황에 따라 컴퓨터 시스템, 서버리스 기능, AI 추천 시스템 등이 처음 시작되거나 장시간 사용하지 않은 후 다시 시작될 때 정상 작동까지 걸리는 지연 시간 또는 초기화 문제를 의미
7) 멀티 암드 밴딧(Multi-armed bandit, K-armed bandit problem, N-armed bandit problem): 확률론 및 기계 학습에서 고정된 제한된 리소스 세트를 경쟁(대안) 선택 간에 다음과 같은 방식으로 할당해야 하는 문제
8) CRM 시퀀스(Customer Relationship Management Sequence): 고객과의 관계를 관리하기 위해 미리 계획된 자동화된 소통 전략
9) 블랙박스 문제(black box): 인공지능, 특히 딥러닝과 같은 복잡한 모델의 내부 작동 방식을 이해하기 어렵거나 불가능한 현상
10) 텍스트·데이터 마이닝(TDM): 컴퓨터를 이용해 방대한 텍스트 및 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고 분석하는 과정으로, 인공지능(AI) 학습 등 다양한 분야에서 활용되는 핵심 기술
11) 메타데이터(metadata): 본래 데이터의 내용이 아닌 그 데이터의 속성(예: 생성자, 생성일, 파일 크기, 키워드 등)을 설명하는 정보
12) 인공지능기본법(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법): 이 법은 인공지능의 건전한 발전과 신뢰 기반 조성에 필요한 기본적인 사항을 규정함으로써 국민의 권익과 존엄성을 보호하고 국민 삶의 질 향상과 국가 경쟁력을 강화하는 데 이바지함을 목적으로 2025년 1월 21일 제정, 2026년 1월 24일부터 시행
13) 시크릿 인베이전(Secret Invasion): 디즈니+에서 공개한 마블 시네마틱 유니버스 페이즈 5의 첫 번째 드라마
14) 정확도 너머의 목표(beyond-accuracy objectives): 주로 인공지능(AI)이나 추천 시스템 분야에서 사용되는 개념으로 이는 단순히 예측이나 추천의 정확성을 높이는 것 이상의 목표를 의미
15) 필터 버블(Filter Bubble): 알고리즘이 개인의 선호도와 과거 행동 패턴에 따라 정보를 선별하여, 사용자가 접하는 정보의 다양성이 제한되는 현상
16) 다양성 보정(diversity-promoting): 주로 생물다양성을 증진하거나 보전하는 활동이나 정책을 의미하며, 인간 활동으로 인한 생물다양성 손실을 줄이고, 생태계 균형과 안정성을 유지하며, 생물자원의 지속 가능한 이용을 도모하는 것을 목표
17) 오탐(誤探, false positive): 문제가 없는데도 시스템이 문제라고 잘못 잡아낸 경우
18) 미탐(未探, false negative): 문제가 있는데도 시스템이 놓친 경우
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