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맥도날드 AI 크리스마스 광고, 대중 분노로 삭제: “5주 작업했다”는 변명의 역설

AI가 효율적이라던데, 왜 더 오래 걸렸을까요? 맥도날드 네덜란드가 제작한 AI 크리스마스 광고가 대중의 거센 비난을 받고 결국 삭제됐습니다. 제작사는 “10명이 5주 동안 풀타임으로 작업했다”며 정당화를 시도했지만, 대중의 반응은 냉소적이었습니다. “그렇게 오래 걸렸다면 왜 굳이 AI를 썼느냐”는 것이죠.

사진 출처: McDonald’s Netherlands via Futurism

맥도날드 네덜란드가 광고 대행사 TBWA\Neboko를 통해 제작한 45초짜리 AI 크리스마스 광고는 “크리스마스는 한 해에서 가장 끔찍한 시간”이라는 컨셉으로 만들어졌습니다. 하지만 광고가 공개되자마자 대중은 AI 특유의 결함들을 즉시 알아챘죠. 뒤틀리고 일그러진 얼굴, 이상한 신체 비율, 말도 안 되는 물리 법칙, 급격하게 전환되는 장면들. AI 생성 영상이 몇 초 이상 연속성을 유지하지 못한다는 기술적 한계가 고스란히 드러났습니다.

출처: McDonald’s Pulls Down AI-Generated Holiday Ad After Deluge of Mockery – Futurism

전통 방식보다 더 힘들었다는 아이러니

광고가 유튜브에서 겨우 2만 뷰를 기록하는 동안 댓글은 비난으로 가득 찼습니다. 결국 맥도날드는 주말 동안 댓글을 차단했고, 곧이어 영상 자체를 삭제했죠. 그러자 광고를 제작한 The Sweetshop의 CEO 멜라니 브릿지가 극도로 방어적인 성명을 냈습니다.

“7주 동안 우리는 거의 잠도 자지 못했습니다. 최대 10명의 사내 AI 및 후반 작업 전문가들이 감독들과 함께 작업했죠.” 그들은 AI가 만들어낸 수천 개의 결과물을 골라내고 다듬는 데 엄청난 노동 시간을 쏟아부었다며, “이건 AI 트릭이 아니라 영화였다”고 주장했습니다. 심지어 “AI가 이 영화를 만든 게 아니라 우리가 만들었다”는 말까지 덧붙였죠.

하지만 대중의 반응은 싸늘했습니다. “그렇게 많은 리소스를 가진 회사가 실제 제작진을 고용해서 제대로 된 걸 만들 수 없었다는 게 놀랍다”는 댓글이 쏟아졌습니다. 더 날카로운 비판은 이랬죠. “AI를 쓰면서 전통 방식보다 시간이 더 걸렸다면, 도대체 왜 AI를 썼나요?”

반복되는 패턴: 기업들은 왜 배우지 못할까

이건 맥도날드만의 실수가 아닙니다. 코카콜라는 2024년 크리스마스 시즌에 AI 생성 광고를 냈다가 비슷한 비난을 받았습니다. 그런데도 2025년 크리스마스에 AI 광고를 두 편이나 더 출시했죠. 코카콜라 생성형 AI 책임자 프라틱 타카르의 반응은 더 오만했습니다. “지니는 이미 병에서 나왔습니다. 다시 넣을 수는 없어요.”

맥도날드도 이번이 처음은 아닙니다. 2025년 3월 ChatGPT로 만든 스튜디오 지브리 스타일 AI 이미지가 유행하자, 맥도날드 멕시코는 소셜미디어에 AI 밈을 올렸다가 역시 호된 비판을 받았죠. 타코벨은 AI 드라이브스루 주문 시스템을 테스트하다가 실패했고, 맥도날드 자체도 AI 드라이브스루를 시도했다가 중단했습니다.

대중이 진짜 거부하는 건 무엇인가

이 사건들이 보여주는 건 단순히 “AI 기술이 아직 부족하다”는 게 아닙니다. 더 근본적인 문제는 기업들이 비용 절감과 효율성이라는 명목으로 인간의 창의성과 노동을 대체하려 하면서도, 정작 그 결과물의 품질은 형편없다는 점이죠.

제작사는 “수천 개의 테이크를 만들고 골라냈다”며 노력을 강조했지만, 대중이 보기엔 그게 바로 문제입니다. 진짜 영화 제작자는 처음부터 의도와 미학을 가지고 촬영하지, 수천 개의 무작위 결과물 중에서 “덜 이상한 것”을 고르지 않으니까요. AI가 만들어낸 환각(hallucination)을 정리하는 데 5주가 걸렸다면, 그건 AI의 효율성을 증명하는 게 아니라 반증하는 겁니다.

제작사 CEO는 “이건 참신한 시도나 귀여운 계절 실험이 아니다”라고 강조했지만, 대중의 반응은 정반대였습니다. AI가 창작 도구로서 가치를 인정받으려면 단순히 “만들 수 있다”는 것만으로는 부족합니다. 사람들이 보고 싶어 하는, 감동을 주는 결과물을 만들어야 하죠. 여러분은 어떻게 생각하시나요? AI 광고가 이렇게 반복적으로 실패하는 이유는 기술의 한계일까요, 아니면 접근 방식 자체의 문제일까요?

참고자료:


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