영화 시나리오를 분석해 흥행 가능성을 수치화하겠다는 AI 스타트업 퀼티(Quilty)가 실제 사용자들의 검증에서 신뢰성 논란에 직면했다. 영화 프로듀서 사이먼 호스맨(Simon Horsman)과 다니엘 우드(Daniel Wood)가 공동 창업한 퀼티는 시나리오를 업로드하면 서사 품질, 상업성, 관객 호소력, 제작 예산 추정치 등을 종합해 0~100점 사이의 점수를 산출한다. 건당 50달러에 개별 분석 서비스를 제공하며, 더 많은 분석을 묶음 할인 형태로 구매할 수도 있다. 그러나 흥행 참패작 ‘크리스티(Christy)’에 오스카 수상 대작 ‘시너스(Sinners)’보다 높은 점수를 매기는 등 실제 예측이 어긋나는 사례가 잇따르며 신뢰성 의문을 키웠다.
퀼티는 독자적인 AI 모델을 훈련하지 않고 기존 상용 AI 도구를 조합한 방식으로 작동한다. 제작 요소 목록 생성에는 제미나이(Gemini), 재무 모델링에는 미국 서버에 호스팅된 딥시크(DeepSeek) 인스턴스, 서사·캐릭터 분석에는 클로드(Claude)와 챗GPT(ChatGPT)를 혼합해 활용한다. 우드는 이러한 모듈형 구성이 새 모델이 출시될 때마다 손쉽게 교체할 수 있다는 점에서 장점이라고 설명했다. 다만 여러 AI 도구를 조합하는 만큼 최종 점수가 어떤 근거로 산출되는지 투명하게 설명하기 어렵다는 한계도 존재한다.
창업자들은 퀼티가 예측하지 못하는 변수도 솔직히 인정했다. 배우 조나선 메이저스(Jonathan Majors)의 사회적 낙마로 개봉이 좌초된 ‘매거진 드림스(Magazine Dreams)’, ‘마인크래프트 무비(A Minecraft Movie)’를 성공으로 이끈 ‘치킨 조키(Chicken Jockey)’ 밈 현상 같은 돌발 변수는 어떤 AI도 예측할 수 없다는 것이다. 결국 퀼티가 제공하는 것은 대규모 언어 모델(LLM)에 미완성 시나리오의 미래를 예측하게 하는 우회적 접근에 가깝다는 평가도 나온다. 전문가들은 현재의 AI 모델이 패턴 인식과 모방에는 뛰어나지만 인간이 예술에서 무엇을 흥미롭다고 느끼는지를 진정으로 이해하기까지는 갈 길이 멀다고 지적한다.
