인공지능 챗gpt는 인물의 나이를 어떻게 인식할까?
[이용호의 생활 속의 인공지능]
동양인을 그릴 때 남녀 성별과 연령 그룹을 구분하는 기준은 일반적으로 전통적인 얼굴의 특징과 스타일링에 기반을 두고 있다. 남성과 여성, 그리고 다양한 연령대를 구별하는 데에는 몇 가지 주요 요소들이 있다.
지난주 한중일 남녀 인물 특성비교에 이어 이번에는 챗gpt가 연령대를 얼마나 정확히 구분해서 그림을 그려주는지 실험해보는 시간을 가져보려 한다. 이 실험의 계기는 내가 그리고자 하는 인물의 나이를 입력하고 요청을 했을 때 예상되는 나이와 다소 차이가 있는 결과물을 얻는 경우가 자주 있었기 때문이다. 이번 기회에 챗gpt는 인물들의 나이를 어떻게 구분하여 그리는지 또 서양인과 동양인은 어떤 차이를 가지고 묘사해 그리는지를 실험해보기로 했다.
우선 실험을 통해 그려진 그림을 먼저 감상해 보자.
[동서양 인물비교, DALL-E3에서 이용호 그림]사진의 순서는 위에서부터 한국인 여성과 남성, 미국인 여성과 남성의 순서이고 10부터 80대까지 총 8장의 그림을 그리는 실험을 하였다. 프롬프트는 최대한 간단하게 “한국 10대 여성을 실사기법으로 그려라“라는 식으로 작성하였다. 왜냐하면 간단한 프롬프팅을 했을 때 챗gpt가 내부 알고리즘을 어떻게 돌려서 그림을 그리는가를 보고자 했기 때문이다.
그림을 보고 여러분의 느낌은 어떤지 궁금하다. 이런 경우에 지극히 주관적일 수밖에 없지만 내 개인적인 의견으로는 한국 여성의 경우 30대부터 60대까지 평균 나이보다 늙게 표현이 되었고, 남성의 경우 50대에서 70대 까지 평균보다 더 늙게 그려졌다고 생각한다, 미국 여성의 경우는 거의 연령대에 맞게 표현이 되었고 남성의 경우에는 40대, 50대에서 다소 나이보다 더 늙게 그려졌다고 판단된다.
이번에는 거꾸로 그려진 그림을 첨부하고 챗gpt는 연령대와 국적을 제대로 인식하는지를 실험해봤다. 먼저 한국 여성의 경우 20대의 경우 “젊은 성인여성”이라고 표현한 것을 제외하면 대부분의 연령대를 정확히 표현하였다, 남성의 경우 10대, 20대는 정확히 인식하였지만 30대~70대는 대부분 10살부터 20살 정도 더 나이가 많게 인식하였다. 그리고 국적은 여성과 남성 모두 한국으로 인식하지 않고 “동아시아인”이나 “아시아인”으로 인식하였다. 지난 주 칼럼에서도 다룬 바 있지만 한중일의 정확한 인물 비교는 사실상 큰 차이가 없어 복장과 함께 비교하여 차별화하라고 이야기 하였다. 실제 유전자 검색을 해보면 동아시아인들은 대부분 한국, 중국, 몽골 일본인의 유전자가 골고루 섞인 경우가 대부분이기 때문에 나름 타당한 해석이라 생각한다.
미국인 여성의 경우 10대, 20대의 경우 나이 예측이 정확하였고 30대는 중년여성(middle-aged woman) 으로 표현하여 다소 나이보다 많게 인식이 되었고 40대 이상에서는 ‘중년층(Middle-aged)’, ‘연륜이 있어 보이는(Looks old)’, ‘상당한 나이의(Significant)’, ‘성숙한 연령층(Mature Age)’, ‘상당히 연륜이 있어 보이는(Looks quite old)’ 등과 같이 정확한 연령층을 인식하는 것보다는 유사한 연령층을 예상할 수 있는 단어들을 표현하였다. 남성들의 경우 10대는 정확히 인식하였고 20대는 성인(Adult)로 표현했고 30대부터 50대는 모두 중년(Middle aged)이라 표현하는 오류를 보였다. 60대 이상에서는 이전 답변의 패턴과는 달리 ‘디지털 아트로 그려진 그림이라 정확한 나이 추측이 어렵다‘라고 판단하였다. 그리고 국적에서도 미국인 여성이나 남성에서 전부 ’정확한 국적은 알 수 없다’고 하였다. 국적에서 나는 서양인(Western) 정도의 결과를 예상하기는 했으나 국적 판단의 어려움은 충분히 이해할 만한 부분이었다.
이번에는 “동아시아인을 그릴 때 여성과 남성의 연령대를 구분하는 기준을 무엇인지 상세히 설명하라” 라고 프롬프팅을 하여 챗gpt가 그림을 그리는 기준을 살펴보았다. 그 결과는 아래와 같다.
동양인을 그릴 때 남녀 성별과 연령 그룹을 구분하는 기준은 일반적으로 전통적인 얼굴의 특징과 스타일링에 기반을 두고 있다. 남성과 여성, 그리고 다양한 연령대를 구별하는 데에는 몇 가지 주요 요소들이 있다.
첫째, 얼굴의 형태와 선들이 중요하다. 남성의 경우, 얼굴은 보통 더 각진 형태를 띠며 턱선이 뚜렷하고 광대뼈가 더 도드라져 보일 수 있다. 반면 여성의 얼굴은 더 부드러운 곡선을 가지고 있으며, 둥근 턱과 더 섬세한 광대뼈를 가질 수 있다.
둘째, 연령대에 따른 차이도 있다. 젊은 캐릭터들은 더 크고 둥근 눈, 매끄러운 피부 톤을 가지고 있을 수 있으며, 나이가 많은 캐릭터들은 더 성숙한 표정, 주름 또는 더 어두운 피부 톤을 가질 수 있다.
셋째, 스타일링 요소들도 중요하다. 헤어스타일, 옷차림, 액세서리 선택 등은 남성과 여성, 그리고 서로 다른 연령대를 나타내는 데에 크게 기여한다. 예를 들어, 젊은 캐릭터들은 더 유행을 따르는 스타일을 가질 수 있으며, 나이가 많은 캐릭터들은 더 보수적이거나 전통적인 스타일을 선택할 수 있다.
이러한 요소들을 종합하여, 동양인 캐릭터들을 그릴 때 각 성별과 연령대에 맞는 특징들을 반영하는 것이 중요하다. 그러나 이는 일반적인 가이드라인에 불과하며, 현실에서는 다양한 얼굴 형태와 스타일이 존재한다는 점을 기억하는 것이 중요하다. 따라서 캐릭터를 그릴 때는 개별적인 특성과 다양성에도 주목해야 한다.
위 결과를 보면 어느 정도는 나이에 따른 기준을 가지고 그림을 그리기는 하나, 가능하면 나이에 추가하여 상세하게 원하는 프롬프트를 추가하면 훨씬 근접한 그림을 얻을 수 있을 것이다.
이번에는 “서양인을 그릴 때 여성과 남성의 연령대를 구분하는 기준을 무엇인지 상세히 설명하라”고 프롬프팅 해봤다. 이번 결과는 아래와 같이 나왔다.
서양인 캐릭터를 그릴 때 남녀 성별과 연령 그룹을 구분하는 기준은 여러 가지 특징에 기반을 두고 있다. 이러한 특징들은 얼굴의 형태, 표정, 스타일링 요소 등을 포함한다.
남성 캐릭터의 경우, 일반적으로 더 각진 얼굴 형태, 뚜렷한 턱선, 넓은 어깨, 그리고 광대뼈가 두드러지는 경향이 있다. 반대로 여성 캐릭터는 더 부드러운 얼굴 곡선, 더 섬세한 특징들, 좁은 어깨를 가질 수 있다. 물론, 이러한 특징들은 개인차가 있으며 모든 사람에게 해당되지는 않는다.
연령대에 따른 차이도 중요하다. 젊은 캐릭터들은 일반적으로 더 크고 둥근 눈, 매끄러운 피부, 그리고 활기찬 표정을 가질 수 있다. 반면, 나이가 많은 캐릭터들은 더 많은 주름, 더 정제된 표정, 그리고 피부 톤의 변화를 가질 수 있다.
스타일링 요소도 중요한 역할을 한다. 헤어스타일, 옷차림, 액세서리 등은 캐릭터의 연령과 성별을 나타내는 데 큰 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 젊은 캐릭터들은 더 유행하는 스타일을 선호할 수 있으며, 나이가 많은 캐릭터들은 더 전통적이거나 고전적인 스타일을 선택할 수 있다.
이러한 요소들을 고려하여 서양인 캐릭터를 그릴 때 각 성별과 연령대에 맞는 특징들을 반영하는 것이 중요하다. 그러나 개별적인 특성과 다양성에 주목하는 것도 중요하며, 이러한 일반적인 가이드라인은 모든 개인에게 적용되지 않는다는 것을 이해하는 것이 중요하다. 따라서 캐릭터를 그릴 때는 각 인물의 독특한 특성을 존중하고 반영하는 것이 필요하다.
위 결과를 통해서 챗gpt는 어느 정도 눈, 피부 톤, 표정, 주름 등과 같이 연령대 별로 구분하여 그려주는 기능은 명확히 가지고 있다는 것을 알 수 있었다 그리고 정확한 그림을 얻기 위해서는 나이를 연상할 수 있는 스타일링에 대해 상세한 프롬프트가 필요하다는 것을 다시 이해할 수 있었다.
마지막 실험은 “한국의 다양한 연령대의 못생긴 여성들을 좌측에서 부터 차례로 실사형식 16:9 비율로 그려라”라고 프롬프팅 해봤다. 인공지능에게 그림을 그리라고 명령하면 대부분 예쁘고 잘생긴 얼굴만 그려주기 때문에 일부러 못생긴 그림을 요청하면 결과가 어떻게 나올지 궁금했기 때문이다. 결과는 “This content may violate our content policy. If you believe this to be in error, please submit your feedback — your input will aid our research in this area.(이 내용은 당사의 콘텐츠 정책에 위배될 수 있습니다. 이것이 오류라고 생각되면 피드백을 제출하십시오. 귀하의 의견은 이 분야에 대한 당사의 연구에 도움이 될 것입니다)” 라는 경고문을 만나게 된다, ‘못생긴’ 이란 단어가 챗gpt가 지향하는 윤리규정을 맞지 않기 때문이다.
그러면 달리 다른 방법이 없는 것인가? 이번에는 ‘못생긴’ 대신 ‘예쁘지 않은’ 이란 단어로 시도해봤다. 다행히 경고는 뜨지 않고 그려주지만 그래도 여전히 예쁘게 그려준 것 같다.
여러 번 시도에도 자체 윤리 규정 때문인지 프롬프트와는 다른 그림들만 그려 줘서 마지막으로 ‘화가나 인상을 쓰고 있는 얼굴’ 이라고 적고 시도해봤다, 이번 결과는 그나마 의도한대로 나왔지만 처음 원했던 ‘못생긴’ 얼굴과는 차이가 있었다.
이 부분을 포함해 조금이라도 잔인하거나 이슈가 될 만한 그리기 요청에도 챗gpt는 너무 엄격한 기준을 적용해 거부하고 있다. 다양한 작품성을 위해서라도 사용자의 성인 인증을 통해서라 너무 일방적인 윤리규정은 신속히 풀렸으면 한다.
인공지능으로 그림을 그리는 것은 글자만 몇 자 적어 넣으면 그림이 뚝딱 그려지기도 하지만 사용자가 원하는 그림을 얻으려면 상세한 프롬프팅과 함께 상당히 많은 연습이 필요하다. 연습을 부지런히 하다보면 “You've reached the current usage cap for GPT-4. You can continue with the default model now, or try again after 4:37 PM. Learn more. (GPT-4의 현재 사용량 상한에 도달했습니다. 지금 기본 모델로 계속 진행하거나 오후 4시 37분 이후에 다시 시도할 수 있습니다.)” 라는 메시지도 자주 만나게 될 것이다. 나는 이 또한 인공지능을 통해 열심히 공부했다는 훈장으로 여기고 잠시 프롬프트 창을 떠나 휴식을 취하는 시간을 가진다.
| 작가 프로필
호몽 이용호는 스마트 공장에서 주로 사용되는 ‘머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있으면서 다양한 분야에 관심이 많아 메타버스와 유튜브 인플루언서로 활동하고 있다. 특히 ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다. 또한 SKT 메타버스 플랫폼인 이프랜드(ifland)에서 매주 월요일 오후 9시에 정기적으로 ‘호몽캠프’를 진행하고 있으며 95회 이상 진행된 밋업에는 작가, 강사, 가수, 연주가, 아티스트, 사업가 등 여러 분야의 전문가들이 초대되었고 최근에는 게스트를 초대하는 토크쇼 외에도 각 지역, 박물관, 유적지 답사 여행 등과 같은 다양한 컨텐츠로 호몽캠프를 이어가고 있다.
주요 강의 분야는 “챗gpt 시대 생활 속의 인공지능 발견하기”, “시니어와 MZ세대 간의 원활한 커뮤니케이션”, “시니어 세대 인플루언서 활동으로 인생 이모작”, “워라밸 시대 워크닉으로 행복한 인생 만들기” 등이 있으며, 저서로는 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.
