영화 배틀 오브 머신 리뷰: 좀비 로봇, 인공지능, 생존 액션

배틀 오브 머신

솔직히 저는 좀비 영화에서 인간과 좀비 외에 제3의 존재가 등장한다는 생각을 단 한 번도 해본 적이 없었습니다. 좀비 세계관이라면 당연히 인간이 좀비를 피해 도망치거나 싸우는 구도가 전부라고 믿었으니까요. 그러다 배틀 오브 머신을 보고 이마를 탁 쳤습니다. 로봇이 좀비와 맞서 싸운다는 발상이 왜 진작 나오지 않았을까 싶을 정도였습니다.

좀비 세계관에 뛰어든 로봇, 그 배경은

배틀 오브 머신은 동남아 제약회사에서 유출된 바이러스로 세상이 무너지는 가까운 미래를 배경으로 합니다. 특수요원 맥스는 좀비로 가득 찬 도심 한복판에 잠입해 구출 대상인 주드를 찾아야 합니다. 여기서 주드는 해당 제약회사의 직원으로, 내부 고발자 성격의 인물입니다.

일반적으로 좀비 영화의 공식은 정해져 있다고들 합니다. 소수의 생존자가 무리를 이루고, 좀비 떼를 피해 이동하다 내부 갈등으로 무너진다는 구조입니다. 제 경험상 이 영화도 처음 30분은 그 공식을 그대로 따라가는 것처럼 보였습니다. 그런데 근처 공장에서 가동 중이던 인공지능 로봇들이 좀비를 위협 요소로 인식하고 자체 판단으로 제거에 나서면서 완전히 다른 영화가 됩니다.

여기서 핵심 개념이 하나 등장합니다. 바로 자율 판단 알고리즘입니다. 자율 판단 알고리즘이란 로봇이 외부 명령 없이 스스로 상황을 분류하고 대응 행동을 결정하는 처리 체계를 의미합니다. 실제로 현재 산업용 로봇에도 이와 유사한 개념이 적용되고 있습니다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 산업용 로봇의 자율화 수준은 매년 빠르게 높아지고 있으며, 2023년 기준 글로벌 산업용 로봇 설치 대수는 약 54만 대를 기록했습니다(출처: 국제로봇연맹).

이 영화가 신선하게 느껴진 이유는 단순히 로봇이 나와서가 아닙니다. 로봇이 좀비와 인간을 어떻게 구분하는지, 그 판단 기준이 어디서 나오는지를 이야기의 축으로 삼았기 때문입니다. 제가 영화를 보는 내내 가장 궁금했던 것도 바로 이 부분이었습니다.

로봇은 정말 좀비와 인간을 구분할 수 있을까

제가 영화를 보면서 계속 머릿속에서 맴돌았던 질문이 있습니다. 도대체 누가, 어떻게 이 로봇에게 좀비 데이터를 학습시켰을까 하는 것이었습니다. 좀비가 발생하기 전에는 당연히 그런 학습 데이터가 존재하지 않았을 테니까요.

영화는 이 질문에 꽤 흥미로운 방식으로 답합니다. 처음에 로봇들은 완벽하지 않았습니다. 오류가 발생한 일부 로봇은 좀비와 인간을 제대로 분류하지 못하고 인간까지 공격하기 시작합니다. 여기서 머신러닝(Machine Learning) 개념이 자연스럽게 연결됩니다. 머신러닝이란 컴퓨터가 대량의 데이터를 반복 학습하여 스스로 패턴을 찾아내고 판단 기준을 만들어가는 기술을 말합니다. 즉, 초기 로봇들은 좀비에 대한 학습 데이터가 충분하지 않아 인간과의 구분에 실패했고, 그것이 오류 로봇의 적대 행동으로 이어진 것입니다.

그런데 이후 등장하는 개조 로봇들은 달랐습니다. 생존자들이 폐차장에서 부품을 활용해 로봇을 강화하는 과정에서 새로운 데이터를 직접 학습시킬 수 있었던 것으로 보입니다. 제 해석이지만, 개조 과정 자체가 일종의 파인튜닝(Fine-tuning)이었던 셈입니다. 파인튜닝이란 기존에 학습된 모델에 새로운 목적에 맞는 추가 데이터를 집중적으로 학습시켜 성능을 특화하는 방법입니다. 덕분에 개조된 로봇들은 좀비와 인간을 훨씬 정확하게 구분하며 싸울 수 있었고, 이 부분이 영화에서 가장 설득력 있게 느껴진 장면이었습니다.

영화를 보면서 이 점이 특히 마음에 들었습니다. 궁금한 점이 생기면 영화 안에서 그 답의 실마리를 찾을 수 있었고, 그 답이 또 다른 질문을 불러오는 식이었습니다. 좋은 SF 영화가 갖춰야 할 조건이 바로 이것이라고 생각합니다. 세계관 내부의 논리가 일관되게 유지되는 것 말입니다.

이 영화에서 로봇을 둘러싼 핵심 설정은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

• 공장 가동 중이던 인공지능 로봇이 좀비를 위협 개체로 자율 분류해 제거 행동에 돌입
• 오류 발생 로봇은 인간과 좀비를 구분하지 못해 인간 공격으로 이어짐
• 폐차장 부품을 활용한 개조 과정에서 추가 학습이 이루어져 구분 능력이 향상
• 개조 로봇들은 최종 폭격 국면에서 좀비 무리를 막는 결정적인 역할을 수행

저예산 SF가 증명한 것, 소재의 힘

배틀 오브 머신은 저예산 영화입니다. 화면만 봐도 제작비의 한계가 드러나는 장면이 없다고는 할 수 없습니다. 그럼에도 제가 이 영화를 보는 내내 지루함을 느끼지 못했던 이유는 단 하나, 소재 자체가 너무 강력했기 때문입니다.

일반적으로 저예산 SF 액션 영화는 스케일로 승부하지 못하기 때문에 이야기의 밀도로 승부해야 한다고 알려져 있습니다. 제 경험상 그 말이 정확히 들어맞는 사례였습니다. 맥스가 임무를 끝까지 포기하지 않는 캐릭터 설정, 생존자들과의 갈등, 마지막에 내부 고발자를 차마 제거하지 못하는 결말까지, 이야기의 골격은 꽤 탄탄합니다.

CGI(Computer Generated Imagery)의 완성도가 높지 않은 것은 사실입니다. CGI란 컴퓨터를 이용해 실제로는 촬영하기 어려운 장면을 디지털로 구현하는 기술을 말합니다. 대형 스튜디오 작품과 비교하면 차이가 날 수밖에 없지만, 이 영화에서 그것은 치명적인 단점이 되지 않습니다. 오히려 좀비와 로봇이 뒤엉키는 혼전 장면의 혼돈스러운 분위기는 저예산 특유의 날 것 같은 질감과 묘하게 어울렸습니다.

실제로 저예산 장르 영화가 새로운 IP(지식재산권)를 만들어내는 사례는 꾸준히 이어지고 있습니다. 미국 영화연구소(AFI)의 자료에 따르면 장르 영화, 특히 SF와 호러 장르는 제작비 대비 흥행 효율이 가장 높은 분야 중 하나로 꼽힙니다(출처: 미국 영화연구소).

배틀 오브 머신이 재미만큼은 S급이라는 평가를 받는 것도 이런 맥락에서 이해할 수 있습니다.

솔직히 이 영화를 보기 전까지 로봇이 좀비 세계관에 등장한다는 발상 자체가 이렇게 자연스럽게 받아들여질 줄은 몰랐습니다. 좀비 영화를 계속 파고들다 보면 분명히 비슷한 공식들이 반복된다는 피로감이 옵니다. 그 타이밍에 배틀 오브 머신 같은 영화를 발견했을 때의 반가움은 꽤 크습니다. 좀비 장르에 질렸다면, 이 영화는 한 번쯤 시도해 볼 만한 선택지라고 생각합니다.

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