Runway, 버그를 기능으로 전환한 AI 개발의 무대 뒤

AI 영상 생성 스타트업 Runway가 모델 개발 현장에서 직면한 과제와 그 해결책을 공개 무대에서 밝혔다. VB Transform 2026에서 Runway의 엔터프라이즈 제품 담당 최고 책임자 Ryan Phillips가 등단하여 동사가 AI 모델을 어떻게 구축, 평가, 출시하는지를 상세히 설명했다. 그 내용은 자체적으로 모델을 개발하지 않는 기업에게도 응용할 수 있는 교훈을 담고 있다고 Phillips는 언급했다.

Runway는 범용적인 '세계 모델' 연구 개발을 수행하는 AI 기업이다. 동사가 손을 대는 'Runway Characters'는 AI가 생성한 아바타와 실시간으로 양방향 상호작용을 가능하게 하는 영상 모델로, 영상 생성에 지연이 거의 발생하지 않는 설계가 되어 있다. Phillips에 따르면 5년 전에는 흐릿한 텍스트나 낮은 프레임레이트의 영상을 만드는 것만 해도 크리에이터가 개별 프레임을 이어 붙이는 수백 시간의 작업이 필요했으나, 현재는 Runway의 모델이 인터랙티브한 영상을 그 자리에서 생성할 수 있다고 한다.

개발 과정에서는 예상치 못한 장벽도 있었다. 실시간 영상 생성 시 AI 아바타가 화면 중앙에서 벗어나가는 버그가 발생했고, Runway 팀은 수주에 걸쳐 기술적 해결책을 모색했다. 하지만 최종적으로는 백엔드 수정이 아닌 문제를 회피하는 프론트엔드 신기능으로 구현하는 방침으로 전환하여 문제를 해소했다. 버그를 '기능'으로 전환한 이 판단은 AI 개발 현장에서 얼마나 완벽한 수정에 집착할지, 어디서 실용적인 타협점을 선택할지라는 트레이드오프를 단적으로 보여준다.

모델 평가 프로세스에 관해서도 Phillips는 구체적인 방법론을 소개했다. 높은 품질의 평가 세트를 만들려면 제품, 디자인, 연구, 영업 등 여러 부문이 연계하여 '좋은 생성이란 무엇인가'의 정의를 조직 전체에서 통일하는 것이 중요하다고 한다. Runway는 팀 멤버가 생성 사례를 함께 보며 토론하는 사내 워크숍을 반복 실시하고 세부에 이르는 실패 패턴을 공유하고 있다.

평가 세트 설계에서는 일반적인 사용 사례뿐 아니라 극단적인 엣지 케이스에도 대응할 필요가 있다고 동자는 강조했다. 그 예로 코가 없고 치아 형태가 특이한 '톱'이라 명명된 비인간 캐릭터를 사용하여 통상적인 인간 얼굴 구조를 초월한 경우에도 모델이 안정적인 거동을 보이는지 확인하고 있음을 들었다. 또한 캐릭터의 얼굴이 무너지지 않아도 배경의 네트가 변형되기 시작하는 경우 등 미세한 아티팩트(부자연스러운 영상의 난무)도 엄격하게 '실패'로 판정하고 있다.

주목할 점은 이렇게 첨단적인 개발에도 불구하고 평가 관리 도구가 Excel 스프레드시트라는 점이다. 팀은 매일 테스트 결과를 기록하고 출력을 '경미한 실패'와 '중대한 실패'로 분류한다. 출시 판단 기준이 되는 합격률은 미리 설정해 두고, 그 기준을 달성한 시점에서 모델을 출하하는 운영을 취하고 있다. Phillips는 "기준에 도달했으면 출시한다. 그것뿐이다"라고 명언했으며, 자의적 판단을 배제한 객관적 출하 기준 수립의 중요성을 보여주고 있다.

일련의 사례가 보여주는 것은 AI 개발에서 '완벽주의'보다 '실용적 판단력'의 중요성이다. 버그의 전환, 조직 횡단적 품질 정의, 단순한 평가 도구의 철저한 활용——모두 특정 대기업만이 실천할 수 있는 방법이 아니라, 규모를 막론하고 많은 개발 현장에 응용할 수 있는 접근법으로 볼 수 있다. 생성 AI를 활용한 제품 개발이 확대되는 중에, 평가와 출하 판단 프로세스를 어떻게 표준화할지는 업계 전체에서 공통의 과제가 되고 있다.