AI랑 하면 뚝딱? 직접 해보니 현실은 달랐다, AI로 내 목소리 복제 등 AI 실험 주간 요약

매주 일요일 새벽 5시 (시애틀 기준), AI를 직접 실험하고 배운 것을 나누는 
AI in Action 라이브 방송을 하고 있습니다. 이번 주는 Live #11, 2026년 5월 24일 
방송의 하이라이트를 영상으로 정리했습니다.

이번 영상에서 다룬 4가지 이야기를 소개합니다.


## 1. 내 목소리를 AI로 복제했다 — Qwen3-TTS Voice Clone

이번 하이라이트 영상의 나레이션은 제 실제 목소리가 아닙니다.
알리바바의 Qwen3-TTS API를 사용해 제 목소리를 복제한 AI 음성입니다.

작동 방식은 두 단계입니다.
- 1단계 (Voice Enrollment): 샘플 음성 파일을 업로드해 고유한 Voice ID 생성
- 2단계 (Synthesis): 그 Voice ID로 원하는 텍스트를 음성으로 변환

라이브 방송 중 처음으로 실시간 API를 호출하는 실험이었습니다.
결과는? Voice Clone(VC)은 5점 만점에 3점. 음색은 반영됐지만 
속도와 자연스러움이 아쉬웠습니다. 이후 작업을 통해 다듬은 버전이 
지금 영상에 들어간 목소리입니다.

컴퓨터 사양이 된다면 로컬에서도 실행 가능하지만, NVIDIA GPU와 
최소 16~32GB VRAM이 필요합니다. 저는 사양이 안 되어 API 방식으로 진행했습니다.


## 2. 비개발자가 Vibe Coding으로 앱을 만들어 수익화하는 시대

시애틀 한인 여성 IT 커뮤니티 W+그룹의 HerStory 행사에 참석했습니다.
세 분의 연사 모두 개발자가 아님에도 직접 앱을 만들어 AI 사업을 하고 계신 분들이었습니다.
시애틀 빅테크에 다니시면서 본인의 도메인 전문성에 AI를 결합해 Vibe Coding으로 
앱을 만들고, 실제 수익화까지 이루신 이야기들이었습니다.

제가 지난 3월 Substack에 썼던 글 — "AI 시대 앱 개발은 어떻게 달라지고 있는가" — 에서
"전문가가 모두를 위해 만드는 시대에서 누구나 자신에게 맞게 만드는 시대로 바뀌고 있다"고 
했는데, 그것이 바로 눈앞에서 펼쳐지고 있었습니다.


## 3. LLM으로 지식 베이스를 자동 구축하는 방법 — LLM Wiki

CMDS x GOBI Cohort 1기 4주차에서는 LLM Wiki에 대한 강의가 있었습니다.
Andrej Karpathy가 제안한 LLM Wiki를 구요한님이 Obsidian에 최적화한 버전입니다.

핵심 구조:
- Raw Source (강의록, 문서 등) → LLM이 읽고 자동 분해
- Wiki 카드 + Entity 카드로 구조화
- 즉시 검색 가능한 지식 베이스 완성

RAG보다 실시간 업데이트가 쉽고, 지식이 즉시 검색 가능한 형태로 
정리된다는 점이 특히 인상적이었습니다.


## 4. "AI랑 하면 뚝딱"은 신화다 — 제작의 현실

이번 주에 모자무싸 영상 제작 과정을 공개했습니다.
글 한 편을 완성하기까지 6단계를 거쳤습니다.

브레인덤프 → 초안 작성 → 버전 비교 분석 → 선별·수정 → 통합 → 다듬기

8명이 넘는 철학자와 사회학자의 개념을 검토했고, 초안을 4번 고쳤습니다.
그 다음에는 Remotion으로 영상 제작, 나레이션·슬라이드·효과 퇴고,
썸네일·제목·Description 작성, SNS 홍보까지.

AI가 없었다면 훨씬 오래 걸렸겠지만, AI만으로는 절대 이 결과물이 나오지 않습니다.
방향을 잡고, 판단하고, 수정하는 — 사람이 주도하는 창작 과정입니다.
"AI랑 하면 뚝딱"은 신화입니다.


## 영상 보기

🇰🇷 한국어 버전: https://youtu.be/ApWkZu0RcWE?si=c_0dVi4hEQFnNJ0O

 

🇺🇸 English version: https://youtu.be/VL-S43gnhe0

 

매주 일요일 밤 9시 (한국) / 새벽 5시 (시애틀), AI in Action 라이브로 
함께하실 분들을 기다립니다. YouTube 채널 구독과 좋아요 부탁드립니다 🙏