연구보고서. 로봇, 인공지능 (AI) 협업의 예술 창작

지민(址旻) 동서양디자인연구소

로봇 및 인공지능 (AI) 협업 시대의 창작 패러다임 변화 연구: 회화 예술, 인문사회적 충격, 그리고 양자파동아트

A Research on the Paradigm Shift in Creativity in the Era of Robot and Artificial Intelligence (AI) Collaboration: Painting Art, Humanities and Social Impact, and Quantum Wave Art

East-West Design Lab . Dr Namhyo Kim

지민(址旻) 동서양디자인연구소

김남효박사

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I. 서 론

1.1. AI 기술 발전과 창작 생태계의 변혁

4차 산업혁명의 주축인 인공지능(AI) 기술, 특히 생성형 AI(Generative AI)의 급부상은 인간의 고유 영역으로 여겨지던 창작과 예술 분야에 근본적인 변혁을 가져왔다. 딥러닝 기술을 기반으로 하는 AI는 이제 단순한 도구를 넘어, 기존 예술을 변화시키고 다채로운 형식의 신예술을 창출하며 21세기 회화 예술에 새로운 국면을 열었다. AI는 방대한 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 심미적 가치를 지닌 독창적인 작품을 대량으로 생산하는 능력을 갖추게 되었으며, 이는 예술 창의의 영감과 표현 도구로서의 AI의 예술적 의미와 가치에 대한 근본적인 고찰을 필요하게 만든다.

1.2. 인간-AI 협업(HAI) 연구의 필요성

인간-AI 협업(Human-AI Collaboration, HAI)은 단순한 기술적 진보를 넘어, 문제 해결 및 의사 결정 과정의 발전을 위한 핵심적인 방법론으로 자리 잡았다. HAI 모델은 인간 군중(Human Crowd, HC) 모델에 비해 압도적인 효율성과 우수한 품질을 입증했다. 한 연구 결과에 따르면, HAI 방식은 HC 방식보다 전반적인 결과물의 품질(Overall Quality)이 우수하다고 평가받았으며, 특히 전략적 타당성(Strategic Viability), 환경적 가치(Environmental Value), 재정적 가치(Financial Value) 측면에서 높은 점수를 기록했다.

더욱 놀라운 점은 HAI의 효율성이다. 최종 결과물을 도출하는 데 있어 HC 모델이 2,520시간과 2,555 달러를 소요한 반면, HAI 모델은 단 5.5시간과 27.01 달러로 유사하거나 더 우수한 결과를 생성했다. 이는 개발 시간은 99.8%, 비용은 99% 절감한 수치로, AI 증강 방식이 사업적 가치를 지닌 구현 가능한 아이디어를 생산하는 데 극도로 효과적임을 시사한다. 여기서 도출되는 중요한 논점은, HAI 결과물이 참신성(Novelty)에서는 HC보다 낮았지만 전략적 및 재정적 가치에서 높게 평가되었다는 사실이다. 이는 AI가 창작의 도구가 아니라, 아이디어를 '실현 가능성'과 '시장 가치'에 최적화시키는 엔진으로 기능함을 의미하며, 창의성의 초점이 '무엇을 만들까'에서 '어떻게 효과적으로 구현하고 가치를 극대화할까'로 이동하고 있음을 방증한다.

이러한 기술의 급격한 발전 속도는 윤리 및 법적 체계의 적응 속도를 훨씬 능가하며, 이로 인해 윤리 규범과 법적 공백이 발생하는 '윤리적 지체(ethical lag)' 현상이 나타나고 있다. 따라서 본 보고서는 AI 기술 혁신의 속도와 인간 사회의 제도적 적응 속도 간의 근본적인 불균형이 AI 예술의 상업화 및 사회적 수용 과정에서 지속적인 마찰을 일으킬 수 있음을 전제하고, AI-인간 협업의 실용적 측면, 인문사회적 충격, 그리고 AI 예술의 대안으로서의 양자파동아트의 개념적 역할을 심층 분석한다.

II. 인공지능 회화 예술의 현황과 미학적 패러다임 변화

2.1. AI 생성 예술의 기술적 메커니즘 및 주요 사례

AI 생성 예술은 딥러닝 기술에 의존하며, 방대한 데이터셋에 대한 학습을 통해 이미지를 제작한다. 확산 모델(Diffusion Model)과 같은 기술은 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성하는 핵심 메커니즘이며, 최근에는 텍스트-비디오 생성 기술의 발전과 스타일 요소에 대한 미묘한 제어 기능까지 포함하고 있다. AI는 특정 예술적 미학(예: 지브리 트렌드)을 놀라운 정확도로 복제할 수 있는 능력을 보여줌으로써 시각적 표현 능력의 고도화를 입증했다.

회화 분야를 넘어, AI는 음악 분야에서도 혁신을 주도하고 있다. 소니 CSL의 Flow Machines 프로젝트는 AI가 비틀즈 스타일의 곡인 "Daddy's Car"를 제작하며 특정 스타일 학습을 통한 창의적 곡 생성이 가능함을 보여주었으며, AIVA는 클래식 음악 작곡에 특화되어 공식 작곡가로 인정받기도 했다. 또한, Refik Anadol의 "Machine Hallucinations"와 같이 AI가 수십만 장의 이미지를 학습하여 몽환적인 디지털 아트를 생성하는 몰입형 예술 사례도 존재한다. 이러한 사례들은 AI가 인간의 창작 활동에 있어서 핵심적인 도구로서, 혹은 인간과 유사한 심미적 가치를 지닌 독창적인 작품을 창출하는 주체로서 기능할 수 있음을 보여준다.

2.2. 인간-AI 협업 모델의 유형 분석

AI 예술 창작에서 인간의 개입은 여전히 중요하며, '프롬프트 엔지니어링'이라는 새로운 예술 형식으로 나타나고 있다. 프롬프트 엔지니어링은 AI의 기능과 미적 세부 사항을 깊이 이해하여 정확한 텍스트 설명을 제작하고 매개 변수를 조작하는 숙련된 작업이다. 이러한 인간-기계 협력은 창의적인 과정을 재정의한다.

AI는 또한 'AI 증강(AI Augmentation)' 모델을 통해 기존 예술가의 작업을 돕는다. AI는 작업을 자동화하거나, 기존 이미지를 확장 및 수정하는 기능을 제공하여 전문가 예술가의 창의적인 영역을 활성화하는 협력자로 기능한다. 이러한 협업 모델은 AI를 단순 도구로 보는 시각을 넘어서, AI를 공동 창작 주체(Co-creator)로 인정할 것인지에 대한 현대 예술의 저작성 논쟁으로 이어진다. AI의 역할에 대한 정의는 곧 창작의 주체성과 예술의 가치 평가 기준을 결정하는 핵심 요소가 된다.

2.3. AI 예술에 대한 미학적 가치 평가 쟁점

2.3.1. 창의성의 정의 변화: 기계 지능과 인간 직관의 경계

AI의 발전은 지능의 본질에 대한 철학적 질문을 제기한다. AI는 데이터와 알고리즘 기반의 계산적 지능을 활용하며, 인간의 창의성, 직관, 감정 등 경험적 지능을 모방하려고 시도한다. AI는 전략적 타당성이나 재정적 가치 면에서 우월한 결과물을 내놓지만 , 창의성 자체의 본질적인 측면(Novelty)은 여전히 인간 단독의 영역으로 남아있다는 견해도 존재한다.

2.3.2. 정통성과 가치 절하 논쟁: 노동 시간과 노력 휴리스틱의 소멸

AI 예술이 복잡한 시각물을 매우 쉽게 생성할 수 있게 되면서, 인간 예술 노동의 가치를 평가 절하할 수 있다는 우려가 제기된다. 전통적으로 예술 작품의 미적 가치는 예술가가 작품에 쏟은 시간과 노력에 대한 정보, 즉 '노력 휴리스틱(Effort Heuristics)'에 의해 결정되는 경향이 있었다. 접촉 시간이 길수록 작품의 인지된 가치는 높아지는 것이다.

그러나 AI가 개발 시간과 비용을 각각 99.8%와 99% 절감한다는 사실 은 이 노력 휴리스틱을 근본적으로 무너뜨린다. AI는 창작 과정을 자동화함으로써 , 전통적인 미적 가치 평가 기준을 무효화하는 포스트-미학적 변동을 유발한다. 이로 인해 예술의 가치 평가 기준이 창작 ‘과정의 진정성(authenticity of labor)’에서 오직 ‘결과의 품질 및 감각적 만족도(superior output)’로 이동하는 현상이 나타난다.

2.3.3. 인간의 선호도와 진위 판별 능력

흥미롭게도, AI 생성 예술 작품은 효율적일 뿐만 아니라 인간의 감각적 선호도까지 확보했다. 한 연구 결과에 따르면, 참가자들은 AI가 생성한 작품에 대해 인간이 만든 작품보다 상당한 선호도(Significant Preference)를 보였다. 이는 AI가 인간의 미학적 기대치를 충족시키거나 능가할 수 있음을 보여준다.

그러나 동시에, 별도의 참가자 그룹은 AI 생성 작품의 출처를 감지하는 데 있어 '우연 이상의 정확도(above-chance)'를 기록했다. 이는 AI 생성물과 인간 창작물 사이에 여전히 미묘하지만 감지 가능한 구별점이 존재함을 시사하며, 진정성(Authenticity)과 감각적 우월성 사이의 복잡한 긴장을 보여준다.

다음 표는 인간-AI 협업이 전통적인 창작 방식 대비 갖는 실용적 우위를 명확하게 보여준다.

Table 1: 인간 군중(HC) 및 인간-AI(HAI) 문제 해결 모델

III. 인간-AI 협업의 인문사회적 측면 심층 분석

3.1. 법적 쟁점: 저작권, 저작물성, 그리고 책임 귀속

3.1.1. AI 창작물의 저작권 귀속 문제

AI가 생성한 콘텐츠의 법적 지위는 현재 가장 첨예한 사회적 쟁점 중 하나이다. 현행 저작권법은 '저작자'를 자연인(사람)으로 명시적으로 규정하고 있어, AI가 아무리 독창적인 결과물을 생성하더라도 저작권 보호를 받지 못하는 경우가 많다. 저작권은 자연인에게 귀속되어야 한다는 의견이 지배적이지만, AI 산업의 위축을 막기 위해 저작권법 개정을 통해 AI 생성물의 저작물성 인정을 요구하는 목소리가 꾸준히 제기되고 있다.

이러한 논쟁은 창작의 철학적 정의를 넘어, 산업 정책적 관점에서 접근될 필요가 있다. AI 창작물에 배타적 권리를 부여한다면, 이는 AI 기술 개발 및 투자에 강력한 유인을 제공하여 관련 산업 확산에 상당한 파급 효과를 기대할 수 있기 때문이다. 따라서 법적 해결책은 창의성의 본질을 규명하는 것보다는, AI 관련 산업의 성장을 위한 경제적 유인 제공이라는 실용적 목표에 의해 움직일 가능성이 높다.

3.1.2. AI 학습 과정에서의 저작권 침해 논란 및 글로벌 규제 동향

AI 학습 데이터 사용과 관련하여 기존 창작물에 대한 저작권 침해 논란이 부각되면서, 공정 이용(fair use)의 범위 설정에 대한 법적 해석이 중대한 기점이 되고 있다. 일부 국가에서는 AI의 저작물 사용을 엄격히 규제하는 법안이 추진되는 등, 기술 혁신과 기존 저작권자 보호 사이의 갈등이 첨예하게 대립하고 있다.

글로벌 AI 규제 동향은 안전성, 신뢰성, 투명성 확보를 핵심 원칙으로 삼고 있다. 한국의 경우, 고영향 AI 및 생성형 AI 사용 시 사용자에게 반드시 고지하고 콘텐츠에 라벨링 의무를 부과하며, 위험 관리 시스템 구축과 인간 감독을 요구하는 등 엄격한 의무를 부과하고 있다. 한편, 문화권별로 AI 윤리적 강조점이 다르다(서구는 프라이버시, 동양은 집단의 조화). 한국의 정책은 AI 산업 육성이라는 전략적 목표를 가지고 있지만, 과도한 규제 조항들이 글로벌 경쟁력을 저해할 수 있다는 우려도 제기된다.

3.2. 윤리 및 철학적 쟁점: 행위 주체성과 인간 정체성

3.2.1. AI의 도덕적 지위(Moral Status)와 행위 주체(Moral Agents) 논의

AI 기술이 고도화되면서 AI의 자율적 행위능력이 증가함에 따라, AI에 도덕적 지위를 부여할 수 있는지에 대한 근본적인 질문이 발생한다. 현재는 AI를 인간의 해악으로부터 보호해야 할 '도덕적 수혜자(moral patients)'로서의 대우에 대한 윤리를 고찰하는 단계에 머물러 있다. 하지만 AI의 비약적인 발전은 AI가 단순한 수혜자를 넘어 스스로 도덕적 행위 주체(moral agents)가 될 수 있을지에 대한 가능성을 탐구하게 만들고 있다. 이러한 논의는 인간과 AI의 공존을 위한 새로운 도덕 규범과 규칙 마련을 필수적으로 요구한다.

3.2.2. 포스트휴먼 시대의 인간 정체성

AI의 발전은 인간의 정체성과 자아 인식에 영향을 미치며, 인간과 기계의 경계를 모호하게 만드는 '포스트휴먼' 시대의 도래를 예고한다. AI는 문제 해결과 창작을 돕는 협력자 역할을 수행하며, 인간의 부족한 부분을 보완해주는 역할을 하지만 , 이는 동시에 인간 존재의 본질에 대한 성찰을 요구한다.

AI가 아무리 발전하더라도 인간만이 가진 고유한 능력, 즉 감정적 교류, 공감, 그리고 책임 의식과 같은 '인간다움의 본질'을 잃지 않는 것이 공존의 핵심 과제로 제시된다. 이는 인간의 가치를 'AI가 할 수 없는 것'이라는 기능적 공백(functional gap)을 통해 찾으려는 시도이며, 인간의 정체성이 기계와의 비교를 통해 재구성되는 철학적 변화를 겪고 있음을 의미한다.

3.2.3. AI 개발 및 활용의 윤리적 이중성

AI 발전에 대해서는 낙관론과 비관론이 대립하고 있다. 낙관론은 AI가 의료, 교육 등 다양한 분야에서 긍정적 변화를 가져오고 인간의 조력자가 될 것으로 기대하지만 , 비관론은 편향, 개인정보 침해, 그리고 초지능(ASI)으로 인한 통제 불가능성이 인간의 자유와 존엄을 위협할 수 있음을 경고한다. 기술의 방향이 아닌 인간의 책임 있는 선택과 어떤 가치와 기준을 세울지가 미래를 결정한다는 인식 하에, 인간 중심의 사고로 AI와의 관계를 규명하는 과정이 필수적이다.

3.3. 경제 및 사회적 영향: 노동 시장의 재편

AI는 노동 시장에 깊고 다면적인 영향을 미친다. AI는 새로운 일자리와 산업을 창출하고 생산성을 높일 잠재력을 가지고 있지만, 일자리 상실과 경제적 불평등을 초래할 수 있다는 도전도 동시에 제시한다. 현재까지의 자동화 영향은 광범위한 일자리 손실보다는 '직무 프로파일의 변화'로 나타나고 있으며, 로봇 도입은 고정밀 출력과 작업 안전 확보의 필요성 때문에 주로 이루어진다.

그러나 휴머노이드 로봇의 통합은 특히 자동화 잠재력이 높은 부문에서 일자리 대체와 임금 하락을 유발할 수 있다. 1990년에서 2007년 사이에 로봇 밀도가 높은 지역에서는 로봇 사용 증가로 인해 평균 임금이 0.77% 감소했다는 연구 결과는 이러한 우려를 뒷받침한다. 따라서 생산성 증대와 같은 자동화의 긍정적 결과가 근로자들과 공평하게 공유되어야 한다는 사회적 요구가 높아지고 있다.

이러한 노동 시장의 재편에 대비하려면 재교육, 재훈련 강화, 인재 육성 등 적극적인 교육 및 정책적 접근이 필수적이다. 흥미로운 점은, 인간-로봇 상호작용이 작업 강도 증가, 감시 심화, 자율성 감소 등의 부정적 결과를 초래할 수 있지만, 이러한 결과는 기술 자체보다는 조직적 요인과 경영진의 선택에서 비롯된다는 것이다. 이는 AI와 로봇 도입의 사회적 비용을 최소화하는 핵심이 기술 규제가 아닌, 경영 및 조직 설계의 윤리적 기준과 생산성 증대 이익을 공정하게 분배하려는 정책적 의지에 있음을 시사한다.

IV. 포스트-AI 시대의 예술적 대안: 양자파동아트(QWA)의 역할론적 분석

4.1. 양자파동아트의 개념적 기초 및 과학-예술 융합 철학

양자파동예술가포럼(Qwaf) 에서 제시하는 양자파동아트는(Quantum Wave Art, QWA)는 AI 시대의 예측 가능하고 데이터 중심적인 예술 경향에 대한 대안적 패러다임을 제시한다. QWA는 양자역학, 파동, 토션 필드(Torsion Field), 영적 힘과 같은 미지의 영역을 예술적으로 탐험하고 실험하는 것을 목표로 한다.

QWA는 소리나 빛의 조합을 넘어 양자장론의 개념을 예술에 적용하려는 시도이다. QWA는 토션파(Torsion Wave)의 존재를 작품의 핵심 요소로 주장한다. 토션은 아인슈타인의 일반 상대성 이론에서는 다루지 않지만, 질량이 시공간 곡률과 연결되듯이 스핀(Spin)과 밀접하게 연결되어 첨단 물리학에서 여전히 중요한 연구 대상으로 남아있다. QWA의 그림 위에 펜듈럼이나 다우징 도구를 대면 시계 방향으로 강하게 회전하는 것을 관찰할 수 있으며, 이는 그림에 양자 파동이 주입되어 토션파를 발생시킨다는 주장의 근거로 제시된다. QWA는 이처럼 예술 작품을 시각적 산물을 넘어 '비가시적 에너지 매개체'로 정의한다.

AI 예술이 가시적인 창작 노동(노력 휴리스틱)의 가치를 소멸시켰다면 , QWA는 눈에 보이지 않는 '파동'이나 '토션 필드'라는 비가시적 가치를 예술의 핵심으로 대체하려는 전략적 움직임으로 해석될 수 있다. 이는 AI가 포착하거나 모방할 수 없는 주관적이고 영적인 영역을 예술의 새로운 경계로 삼는 것이다.

4.2. 양자파동아트의 현상학적 목표: 의식 변화와 치유

QWA의 가장 큰 특징은 작품이 관람자의 의식 상태에 직접적으로 영향을 미칠 수 있다는 현상학적 목표에 중점을 둔다는 점이다. QWA의 그림에서 방출된다고 주장되는 파장은 주변 공간과 관객에게 생명력, 내적 치유, 집중력, 평안 등의 긍정적인 영향을 주는 것을 목적으로 한다.

김남효 박사가 대표인 동서양디자인연구소는 AI를 활용한 디자인 연구에서도 AI가 인간의 디자인 인식과 창작 과정에 가져오는 현상학적 변화에 깊은 관심을 두고 있으며 , 이는 결과물의 미적 품질보다 주관적인 '경험'과 '심리적 반응'에 가치를 두는 QWA의 접근 방식과 일치한다.

AI 생성 예술이 시각적 완벽함과 높은 선호도를 추구하는 '결과물 중심'의 접근이라면 , QWA는 기술적 재현을 넘어선 인간의 의식과 에너지에 초점을 맞춘 '경험 중심'의 접근을 제공한다. QWA는 AI가 제공하기 어려운 '비가시적 에너지'와 '주관적 심리 변화'를 예술의 가치로 제시하며, 기술적 모방을 넘어선 예술의 근본적인 치유 및 변환 능력을 탐구한다.

4.3. 양자파동아트의 전략적 역할: 예측 가능성에 대한 저항

AI 생성 예술은 방대한 데이터 학습에 기반한 '예측적 알고리즘'에 의존하여 작동한다. 이러한 맥락에서, 일부 양자 아티스트들은 궁극적인 창의성을 위해서는 '궁극적인 무작위성(ultimate randomness)'이 중요하다고 강조하며 , 양자 컴퓨팅이나 양자 난수(Quantum Randomness)를 작품 제작에 활용하기도 한다.

QWA는 양자장론 및 토션파와 같은 비선형적이고 미확인된 과학 원리를 예술적 탐구 대상으로 삼음으로써, AI가 데이터 학습을 통해 미학적 경향으로 '쉽게 수렴'하는 현상에 대한 대안적인 '확산' 경로를 제시하는 역할을 수행한다. 이는 AI가 창출하는 효율성과 예측 가능성에 저항하며, 예술적 창의성의 영역을 미지의 과학 및 영적 탐구로 확장하는 전략적 시도이다.

Table 2: 양자파동아트와 생성형 AI 예술의 핵심 개념 및 목표 비교

V. 결론 및 정책/예술 혁신 제언

5.1. 주요 연구 결과 요약 및 시사점

인간과 로봇/AI의 협업은 미래 창작 및 노동 환경의 필수적인 요소로 확고히 자리 잡았다. 인간-AI 협업(HAI)은 창작의 효율성과 전략적 실현 가능성을 압도적으로 증대시키며, 창작 노동의 성격을 기술적 실행에서 개념적 기획 및 프롬프팅으로 전환시키고 있다. 이 과정에서 '노력 휴리스틱' 기반의 전통적인 미적 가치 평가 기준은 붕괴되고 있으며, AI 생성물의 감각적 우월성과의 역설적 공존은 예술의 진정성에 대한 근본적인 재정의를 요구한다.

인문사회적 측면에서, AI는 저작권 귀속, 도덕적 행위 주체성, 그리고 노동 시장 재편과 임금 불평등 심화 등 다층적인 쟁점을 야기한다. 특히 로봇 도입의 부정적 사회 영향은 기술 자체보다 조직적 요인과 경영진의 선택에서 비롯된다는 분석은 , 미래의 공존을 위한 핵심이 기술 규제보다는 윤리적 거버넌스와 공정한 분배 정책에 있음을 명확히 한다.

양자파동아트는 이러한 AI 중심의 패러다임에 대해 강력한 현상학적, 철학적 대안을 제시한다. AI가 데이터와 예측에 수렴하는 반면, QWA는 토션파, 파동, 의식적 경험 등 비가시적이고 비선형적인 영역을 예술의 가치로 삼음으로써, 기술적 재현을 넘어선 인간의 근본적인 내적 차원을 보존하려는 전략을 보여준다.

5.2. 인간 중심의 AI 창작 생태계 구축을 위한 정책 제언

AI 시대의 사회적 안정과 혁신을 동시에 추구하기 위해서는 다음의 정책적 제언이 필요하다.

- 법적 시스템의 유연화 및 권리 보장 다각화: AI 기술 개발 및 투자를 장려하기 위해 AI의 창작적 기여를 인정할 수 있는 새로운 권리 보장 시스템을 모색해야 한다. 현행법의 '자연인 저작자' 원칙을 유지하더라도, AI 생성물에 대한 새로운 형태의 보상금 제도나 법적 권리(저작권과 구별되는)를 도입하여 기존 창작자의 권익을 보호하고 AI 산업 활성화를 유도하는 균형점을 찾아야 한다.

- 윤리적 아키텍처 및 인간 감독 의무 강화: AI 기술 발달 속도에 따른 윤리적 지체를 최소화하기 위해, AI 시스템 설계 단계에서부터 인간 가치를 구현하고 프라이버시, 공정성 등을 보장하는 기술적, 제도적 장치(예: AI 영향 평가 의무)를 구축해야 한다. 고영향 AI에 대한 라벨링 및 인간 감독 의무를 명확히 하여 사회적 신뢰성을 확보하는 것이 필수적이다.

- 노동력 리스킬링 투자 및 성과 공정 분배 정책: AI 노출 격차(학력, 지역 등)를 고려한 맞춤형 재교육 및 재훈련을 강화하고, 새로운 디지털 및 소프트 스킬을 요구하는 직무 변화에 노동력이 적응할 수 있도록 국가적 투자를 확대해야 한다. 또한, AI와 자동화로 인한 생산성 증대 이익이 근로자들에게 공평하게 공유되도록 하는 조직 및 경영 윤리 기준을 법적/제도적으로 유도함으로써, 임금 불평등 심화를 방지해야 한다.

5.3. 미래 예술의 발전 방향

미래 예술은 AI가 제공하는 기술적 효율성(해상도, 구현 속도, 비즈니스 적합성)을 적극적으로 수용하는 동시에, AI가 쉽게 포착하거나 모방할 수 없는 현상학적 깊이를 탐구하는 두 가지 방향으로 발전할 것이다.

- 기술 효율성의 활용 및 창의성의 역할 전환: AI는 창작 실행의 단계에서 압도적인 효율성을 제공하는 최적화 엔진으로 활용될 것이다. 이에 따라 인간 예술가의 역할은 AI의 예측 가능한 결과물 사이에서 진정한 '참신성(Novelty)'을 발견하고, AI의 기능을 예술적 목적에 맞게 재단하며, 새로운 개념적 프레임워크를 제시하는 개념 설계자로 전환될 것이다.

- 현상학적 심화의 보존 및 확장: 양자파동아트와 같이, 기술적 재현의 영역을 넘어선 '비가시적 에너지', '의식적 경험', '궁극적 무작위성' 등 인간의 주관적이고 내적인 차원을 탐구하는 예술적 실험에 대한 지원을 강화함으로써, 예술의 정신적, 치유적 가치를 보존하고 확장해야 한다. 이러한 예술적 탐구는 AI 시대에 인간다움의 본질을 지키는 중요한 역할을 수행할 것이다.

동서양디자인연구소. 김남효 박사

pratt95@naver.com

김남효, 양자파동아트 2025