AI가 그린 그림, 저작물성 인정받을 수 있을까
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기사 제목: 그림 그리는 AI, 콘텐츠 업계 '판' 바꾼다
기사 링크:https://www.ajunews.com/view/20221106094557346
인공지능(AI)이 인간의 일자리를 빼앗을 것이라는 우려는 꾸준히 나왔다. 하지만, 창작 활동만큼은 인간의 고유한 영역으로 인식돼, AI가 침범하지 못할 것으로 예상했다. 이런 창작 영역에도 AI가 손을 뻗기 시작했다. 특히 그림 그리는 AI는 장면 구성이나 광원 효과 등 이미 현업 작가 수준의 작품을 만든다고 평가받는다.
최근 관련 업계에서 주목받는 AI 서비스는 지난 10월 등장한 '노벨 AI(Novel AI)' 이미지 제너레이터다. 노벨 AI는 스토리텔링에 특화한 AI다. 사용자가 특정 문장을 입력하면 이를 배경으로 다음 이야기를 만들어 보여준다. 인간이 3시간 걸려 작업해야 할 그림을 몇 초 이내에 만들 수 있으며, 사용자가 원하는 장면을 즉시 그려주는 높은 자유도 덕분에 활용 방법도 다양하다.
의뢰받아 작업하는 프리랜서 작가, 설 자리 줄어들까?
노벨 AI 이미지 제너레이터가 등장한 이후 사용자들은 '커미션 작가'가 설 자리가 줄어들 것이라고 평가했다. 커미션 작가는 일정 대가를 받고 구매자가 요청한 형태의 그림을 그려주는 프리랜서를 말한다. 이들의 작업은 노벨 AI 이미지 제너레이터와 거의 동일하다. 키워드를 통해 이미지에 들어갈 요소를 직접 의뢰할 수 있으며, 간단한 스케치로 대략적인 형태도 제시할 수 있다. 만족스러운 결과물이 나올 때까지 반복해서 의뢰하는 것도 가능하다.
일러스트레이터 등 관련 업계에서도 갑론을박이 이어졌다. 특히 화풍을 학습할 수 있어, 더 이상 특정 작가에게 비용을 지불하며 작품을 의뢰할 필요도 없어졌기 때문이다. 작가가 수년간 작업하며 만들어온 기술을 AI가 순식간에 복제할 수 있는 셈이다.
실제로 노벨AI가 등장한 이후 AI가 그린 그림을 마치 자신이 그린 것처럼 속여 판매하려는 사람도 등장했다. AI를 활용해 작품을 만든다는 것을 밝히면서 기존 커미션 작가보다 더 낮은 비용으로 작품을 만들어 주겠다는 프리랜서도 있다. 실력 있는 프로는 물론, 아마추어 작가 역시 활동할 수 있는 영역에 AI가 스며들면서 시장 구조가 바뀔 가능성도 커졌다.
AI와 협업하는 인간...학습용 작품 판매 등 신규 산업도 기대
저작권 문제는 여전히 창작 AI가 넘어야 할 장벽으로 남는다. 화풍을 학습하는 과정에서 기존 작품을 사용할 수밖에 없다. 이를 통해 만든 작품 역시 기존 작가의 작품과 유사한 것이 생성될 수 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 작가와 AI가 협업하거나 작품 학습용 데이터에 대한 저작권을 판매하는 등 새로운 형태의 시장도 나올 수 있다. 단순 콘텐츠 판매를 넘어 새로운 형태로 자산이 거래되는 셈이다.
핵심 기술 및 비즈니스 소개
노벨AI - Stable Diffusion
사람들이 사용하는 단어나 문장으로 된 데이터를 컴퓨터가 이해, 처리하여 실제 사진이나 그림과 같은 (그러나 사람이 그린 것이 아닌) 이미지를 생성해 냄
이것보다 훨씬 이전에 나와 이미 널리 대중화된 경우는 그 순서가 반대로 된 것으로, 이미지를 통해 분석하고 객체를 추출하는 방식의 AI입니다. 흔히 "이미지로 검색하기"라고 잘 알려져 있는 이런 유형의 AI는 사용자가 사진을 찍어 분석을 의뢰하면 사진 속에 무엇이 있는지, 이름이 무엇인지 방대한 DB를 검색하여 연산을 실시하고 알려줍니다. 하지만 이와 반대로 Stable Diffusion에서 사용자는 결과값을 말하고, 컴퓨터는 결과값에 알맞은 사진을 만들어냅니다.
유저 프롬프트(User Prompt)에 그리고자 하는 이미지를 묘사하는 단어나 문장들과 베이스가 되는 다른 이미지를 준비한 다음, 이를 Diffusion 알고리즘에 넣어 돌리면 새로운 기대했던 이미지를 컴퓨터가 만들어내는 것입니다.
-Diffusion
물리학에서의 Diffusion을 생각해보면, 비커에 물을 따르고 잉크 몇 방울을 떨어뜨리면 시간이 지나 물감이 비커 전체로 퍼지고 더 이상 확산(diffusion) 작용은 이루어지지 않습니다. 이런 상태를 물리적으로 평형(equilibrium)이라고 하며, 우리는 평형 상태에 다다른 물감이 섞인 물을 다시 순수한 물과 물감 몇 방울로 이루어진 초기 상태(initial state)로 되돌릴 수 없습니다. 그렇지만 이번에 소개할 diffusion 알고리즘은 이렇게 거꾸로 돌리는 게 가능합니다.
어떤 사진이 주어지면 거기에 일정량의 잡음(noise)을 계속 추가하여 원래 사진이 무슨 내용인지 도저히 알아볼 수 없을 정도로 계속 여러 단계에 걸쳐 추가합니다. 어느 단계가 되면 더 이상 잡음으로 인해 아무것도 모르는 상태가 됩니다. diffusion 알고리즘은 이런 평형(equilibrium) 상태에서 다시 잡음을 하나씩 제거해나가는 과정을 계속 반복하여 원래의 이미지(초기 상태 = initial state)로 이를 수 있도록 과정을 거꾸로 되돌리는 원리로 작동합니다.
이런 잡음을 빼서 사진을 만드는 모델을 쓸 수 있게 만들기 위해 수많은 데이터(사진과 그 사진에 대한 설명의 짝)를 이용하여 저 과정을 딥러닝 방식으로 학습시켜 특정 사진에 대해서 잡음을 예측하여 노이즈로부터 사진을 만들어 내게 됩니다.
시사점 및 인사이트
AI가 인간을 지배할 것이라는 우려 속에서 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 창의성이, 더 이상 그 의의를 주장하지 못하는 경지에 다다랐다.
기계의 도움을 받아 제작된 작품이 창작물로 인정 받을 수 있는지에 대한 논의는, 19세기 사진의 저작물성 논란과 유사하다. 당시 미국 법원은 사진가가 사진을 찍기 위해 피사체의 구조를 고려하며 시간대와 장소를 설정하고, 셔터스피드 ISO 등을 조작하는 등 사진에 사진가의 의도가 담겼다고 판단하여 사진의 저작물성을 인정받았다.
노벨 AI에 사용자가 텍스트를 입력하는 과정은 사진의 저작물성 인정 사유에 해당한다고 볼 수 있는데 AI를 이용하여 제작한 작품은 가치를 인정받을 수 있을까.
같이 생각해 볼 만한 논점
최근 미국에서 열린 미술전에서 노벨AI와 유사한 원리로 생성한 그림이 우승을 차지하면서 논란이 일고 있어, 일부 대회들은 AI로 제작한 작품을 출품 금지하기 시작했다. 하지만 사실상 AI의 개입이 없는 개인의 고유한 창작물인지에 대한 진위 여부는 확인이 어려운 상황인데, 이와 같은 문제를 기술적으로 개선/해결할 수 있는 방법은 무엇이 있을까?
AI의 그림이 개척/발전시킬 수 있는 산업에는 어떤 분야가 있을까?
