도구에서 창작자로
AI 생성 예술에 대해
예술에서 AI의 진화
예술과 AI의 관계는 진화해 왔다. 초기에는 AI가 주로 예술가의 창작 과정을 지원하는 도구로 사용되었다. 그러나 ChatGPT와 같은 생성형 모델과 같은 AI는 이제 예술 작품 제작에서 보다 자율적인 역할을 맡게 되었다.
이러한 변화는 인간의 창의성과 기계 지능의 경계를 인식하는 방식의 패러다임 변화를 나타낸다.
인공지능은 어떻게 예술을 창작할까?
인공지능이 예술을 창조하는 과정은 알고리즘, 데이터, 그리고 기계 학습의 끊임없는 잠재력에서 비롯된다. 일반적으로 이 프로세스는 사진, 그림 등의 입력 데이터로 시작되며, AI는 이를 통해 스타일, 질감, 그리고 구성에 대한 학습을 거친다. 훈련이 완료되면 AI는 자율적으로 새로운 이미지를 생성하거나, 혹은 인간이 설정한 특정 AI 프롬프트나 매개변수에 기반하여 작업을 수행한다.
AI가 창작 작업을 수행하는데 사용하는 요소는 다음과 같다.
1. 데이터: 데이터는 AI 예술의 핵심 요소다. GAN(Generative Adversarial Networks)와 같은 AI 모델은 다양한 VAE(Variational Autoencoders) 예술적 스타일, 장르 및 영감을 담은 광범위한 데이터로 훈련한다. 이를 통해 AI는 데이터에 내재된 패턴, 스타일, 그리고 뉘앙스를 인식하고 활용할 수 있게 된다.
2. 아티스트-AI 협업: MoMA의 Unsupervised와 같은 프로젝트에서 인간은 알고리즘에 적극적으로 참여하고 생성 프로세스에 영향을 미쳐 최종 아트워크를 만들었다. 이 협업 프로세스는 전통적인 저자 개념에 도전하고 인간의 창의성과 AI 알고리즘이 협업의 조화를 이루는 하나의 결과물을 만들었다.
3. 문맥 이해: AI는 인간이 제시하는 미묘한 문맥에 대한 이해와 주관적인 해석이 부족하다. AI는 스타일을 복제하고 시각적으로 매력적인 작품을 생성할 수 있지만 예술의 심오한 정서적 또는 문화적 중요성을 파악할 수는 없다.
4. 윤리적 고려 사항: 인간은 AI가 포용성을 존중하고 편견을 피하며 투명한 협업에 참여하도록 해야 한다.
AI가 예술에서 인간의 창의성을 대체할 수 있을까?
AI는 알고리즘의 독창성, 끝없는 반복, 예측을 기반으로 한 창의성을 보여주지만 인간의 예술성을 특징짓는 감정적 이해, 직관적 통찰력, 미묘한 해석의 깊이가 부족하다. 그래서 AI와 인간의 창의성 사이의 대화는 대체가 아닌 협업의 미래를 제시한다.
UX 제품 디자이너 이오아나 텔레아누(Ioana Teleanu)가 인간의 창의성이 그 무엇과도 바꿀 수 없는 이유를 다음과 같이 설명한다.
A.I.는 느낄 수 없기 때문에 인간 디자이너가 할 수 있는 방식으로 인간의 감정, 동기 및 뉘앙스를 진정으로 이해할 수 없습니다. 진정한 공감은 대부분 감정 또는 이와 유사한 버전의 감정을 경험하고 그 감정과 관련시킴으로써 감정을 이해하는 데 기반합니다. 우리의 삶의 경험, 우리 자신의 고통, 트라우마, 기쁨, 감정은 우리가 다른 사람들과 관계를 맺고 다른 사람들을 위해 디자인하는 방식에 영향을 주며 우리에게 인간 고유의 직관을 제공합니다. 컴퓨터는 아직 성공적으로 모방할 수 없으며 아마도 완전히 복제할 수 없을 것입니다. 우리는 약간의 마법으로 새로운 것을 생각할 수 있습니다. A.I.는 아직 인간의 사고의 폭과 마법 같은 연결을 이룰 수 없기 때문에 그것을 복제할 수 없습니다. A.I.가 상상하는 모든 것은 꽤 진부합니다.
따라서 AI와 인간 아티스트의 공존은 두 아티스트가 창작 과정에 고유한 강점을 기여할 수 있는 새로운 가능성을 열어준다.
생성형 AI
1. Artbreeder
Artbreeder는 사람이 그린 것 같은 그림을 생성해 준다. 스케치, 유채화, 추상화 등의 이미지를 생성한다.
2. RunwayML
어떤 사진이든 움직이는 동영상으로 만들어 준다.
3. DALL-E
텍스트를 이미지로 구현한다.
4. NVIDIA GauGAN
간단한 문구나 문장, 이스케치로 이미지를 생성한다.
5. Midjourney
텍스트를 이미지로 구현한다.
