사용 중인 AI 비디오 모델이 규정을 준수하나요?

스토리보드를 영상으로 만드는 것은 캐릭터 일관성에 달려 있습니다. 배우를 한 번 정의하면 모든 장면에서 그들을 인식할 수 있게 유지해야 합니다. 이를 위해, 우리는 매 세대마다 해당 배우의 참조 이미지를 비디오 모델로 보냅니다.

당사의 고화질 비디오 경로는 ByteDance(TikTok의 모회사)의 Seedance를 사용하고 있었습니다. Seedance는 프롬프트를 읽기 전에 업로드된 모든 이미지에 대해 얼굴 감지 패스를 실행하며, 인식 가능한 사람의 얼굴이 있는 이미지는 모두 차단합니다. 배우는 이 기능의 핵심인데, 모델이 해당 입력을 거부한 것입니다. 이는 도처에서 나타나는 문제입니다. 크리에이터들은 항상 같은 벽에 부딪히며, 타사 API 제공업체들은 "실제 사람의 얼굴이 포함된 이미지는 ByteDance 콘텐츠 정책에 의해 차단된다"고 경고합니다. 프롬프트를 다시 작성해도 소용이 없습니다. 문제의 원인은 결코 프롬프트가 아닙니다. 이미지는 프롬프트가 읽히기 전 별도의 스캔 단계에서 거부됩니다.

우리는 우회책을 제공할 수도 있었습니다. 대신 우리는 고화질 비디오 티어를 Seedance에서 이전했습니다. 모델 선택 역시 규제 준수 문제가 되었을 때 이 선택은 더 중요해졌습니다.

모델 선택은 이제 규제 준수 문제가 되고 있습니다

미국 정부는 AI와 관련된 두 가지 규정을 강화하고 있습니다.

첫 번째는 이미 법으로 제정된 내용입니다. 법무부의 데이터 보안 프로그램은 중국 및 기타 '우려 국가'가 대규모 민감한 미국 개인 데이터나 정부 관련 데이터에 접근할 수 있도록 하는 특정 거래를 제한합니다. 이는 행정명령 14117호에 따라 발행되었으며, 2025년 4월 8일에 발효되었고, 2025년 7월 8일부터 본격적인 시행에 들어갔습니다. 홍콩과 마카오를 포함한 중국은 6개 우려 국가 중 하나입니다. 적용 대상 범주에는 생체 인식 식별자, 정밀 위치 정보, 개인 건강 데이터, 개인 금융 데이터, 유전체 데이터 및 특정 개인 식별자가 포함됩니다. 이는 미국 외부로 데이터를 보내는 행위 자체를 전면 금지하는 것은 아닙니다. 적용 여부는 데이터의 유형과 양, 거래 내용, 제공자, 그리고 제공자의 소유권이나 관할권에 따라 달라집니다. 연방 관보 최종 규칙을 참조하십시오.두 번째 세트는 더 최신이며 여전히 변화하는 중입니다. 스콧 베센트 재무장관은 지적 재산권 도용을 이유로 중국 AI 기업들에 대한 제재를 위협했으며, 백악관은 문샷 AI가 앤스로픽(Anthropic)의 페이블(Fable) 모델을 증류(distilling)했다고 비난하면서 엔티티 리스트(Entity List) 지정을 "검토 중"이라고 밝혔습니다. Tom's Hardware와 MLQ의 보도에 따르면 구체적인 금지 조치까지는 아니더라도 조달 제한, 보안 권고, 책임 규정 등을 통해 중국 모델을 기반으로 하는 미국 기업들에 실질적인 마찰을 일으키려는 더 광범위한 움직임이 나타나고 있습니다.

단일 모델이나 국가만의 문제가 아님

중요한 점은 Seedance가 유독 나쁘다는 것이 아닙니다. 여러분이 구축하는 모든 모델에는 여러분이 통제할 수 없는 정책, 관할권, 가용 범위가 따릅니다. 이 중 어느 것이든 예고 없이 변경될 수 있습니다.

• 중국 비디오 모델들이 현재 가장 취약합니다. 바이트댄스의 Seedance, 콰이쇼우의 Kling, 그리고 미니맥스의 Hailuo는 모두 공격적이고 불투명한 콘텐츠 필터와 함께 증가하는 규제 위험을 안고 있습니다.
• 문샷 AI의 Kimi는 개발사로부터 세계에서 가장 큰 오픈 웨이트 모델으로 홍보되었으며, 마이크로소프트가 코파일럿(Copilot)과 애저(Azure)를 위해 테스트한 것으로 알려질 만큼 인기가 높았지만, 현재 제재 논의의 중심에 서 있습니다. 이를 표준으로 삼은 팀들은 출구 전략이 필요할 수 있습니다.
• 미국 및 유럽 제공업체들도 예기치 못한 제한이 있습니다. ElevenLabs는 사전 서면 승인 없이 정부 기관이 자사 서비스를 사용하는 것을 금지합니다. 공공 부문에 판매하는 경우, 이러한 조항은 지정학적 문제만큼이나 효과적으로 여러분의 사업을 가로막을 수 있습니다.

허용되는 모델의 범위는 여러분의 제품 로드맵과는 상관없는 이유로 계속해서 변화하고 있습니다.

VideoGen은 이에 어떻게 대응하는가VideoGen은 귀하의 워크플로우와 기본 제공자 사이에 위치합니다. 모델 라우터는 품질, 가용성, 적격성을 기반으로 각 생성 작업을 실행할 모델을 선택합니다.

Seedance 이후, 당사는 고품질 비디오 생성을 Google의 Omni 모델로 이전했으며, 검증된 타 비중국계 제공자로 자동 대체되도록 설정했습니다. 특정 모델이 요청을 거부하거나 다운되거나 부적합해질 경우, 라우터는 해당 요청에 대해 우회 경로를 선택합니다. 귀하는 워크플로우를 다시 작성할 필요가 없습니다. 액터 참조(Actor references)는 현재 경로에서 깔끔하게 생성되며, 당사는 스택 운영의 일부로 모델 적격성을 관리합니다.

당사는 다음과 같은 사항을 포함하여 VideoGen을 통해 이용 가능한 모델과 제공자를 지속적으로 평가합니다:

• 요청이 처리되는 위치
• 각 모델을 운영하는 기업
• 데이터가 보관되거나 학습에 사용되는지 여부
• 특정 고객 또는 지역에 사용할 수 있는 모델
• 워크플로우 중단 없이 제한된 모델을 교체하는 방법

이는 귀사가 준수 사항을 따르고 있다는 법적 보장이 아닙니다. 규정 준수는 귀하의 데이터, 고객 및 법률 고문에 따라 달라집니다. 당사가 운영 측면에서 입증할 수 있는 것은 모델 적격성, 데이터 라우팅 제어 및 모델이 부적합해질 경우 워크플로우를 유지하는 대체(fallback) 기능입니다.

핵심 요약

제품이나 내부 워크플로우에 AI 비디오를 구축하는 경우, 특정 모델에 스택을 직접 연결(hard-wiring)하는 것을 피하십시오. (애그리게이터를 통한 호출을 포함하여) 귀하의 스택이 실제로 무엇을 호출하는지 파악하십시오. 입력 데이터가 어디에서 처리되고 보관되는지 확인하십시오. 코드 변경 없이 모델을 교체할 수 있는 플랫폼을 선호하십시오.

그것이 바로 VideoGen이 구축된 방식입니다. 적격성 및 라우팅은 운영상의 문제로 유지되므로, 귀하의 제품은 모든 제공자의 정책 변경 사항을 일일이 감당할 필요가 없습니다.

VideoGen으로 만들기 시작하거나, 엔터프라이즈 또는 규제 환경에서의 모델 적격성에 대해 문의해 주십시오.