AI 아티스트의 부상: 코드가 진정한 예술을 창조할 수 있을까?

도쿄의 한 스튜디오에서 한 예술가가 신경망의 매개변수를 신중하게 조정합니다. 베를린에서는 한 수집가가 알고리즘으로 생성된 초상화에 6자릿수의 금액을 지불합니다. 한편 뉴욕에서는 인간과 기계가 협력하여 이전에는 상상할 수 없었던 이미지를 창조한 작품을 갤러리에서 선보입니다.

이미지, 음악, 텍스트를 놀라운 정교함으로 생성할 수 있는 기술에 의해 창조적인 풍경이 극적으로 재편되고 있는 AI 아트 시대에 오신 것을 환영합니다. 그러나 이러한 AI 시스템이 점점 더 인상적인 작품을 제작함에 따라 우리는 창의성, 저작권, 예술의 본질에 대한 근본적인 질문에 직면하게 됩니다.

창작 영역에서 AI의 진화

기술과 예술의 관계는 결코 새로운 것이 아닙니다. 예술가들은 항상 카메라 옵스큐라에서 디지털 소프트웨어에 이르기까지 새로운 도구를 수용하여 창의적인 가능성을 확장해 왔습니다. 그러나 오늘날의 AI 시스템에는 독특한 파괴적인 요소가 있습니다. 직접적인 인간 조작이 필요한 기존 도구와 달리 현대적인 생성 모델은 상당한 자율성을 가지고 작동하여 방대한 인간 예술 컬렉션으로 학습한 후 독창적인 작품을 제작할 수 있습니다.

이러한 시스템의 기능은 극적으로 발전했습니다. 1960년대와 70년대 초기의 AI 아트 실험은 비교적 간단한 컴퓨터 그래픽을 제작했습니다. 2010년대에는 연구자들이 이미지 간에 예술적 스타일을 전송할 수 있는 신경망을 개발하고 있었습니다. 그러나 진정한 획기적인 발전은 생성적 적대 신경망(GAN)과 최근에는 텍스트 프롬프트에서 놀랍도록 사실적이고 창의적인 이미지를 생성할 수 있는 확산 모델의 출현과 함께 이루어졌습니다.

마법 뒤에 숨겨진 메커니즘

오늘날의 AI 아트 시스템은 주로 규칙 기반 프로그래밍보다는 통계적 패턴 인식을 통해 작동합니다. Midjourney 또는 DALL-E와 같은 모델은 수백만 개의 이미지와 해당 설명에서 패턴을 학습합니다. 프롬프트가 주어지면 기존 작품을 단순히 복사하는 것이 아니라 시각적 개념과 관계에 대한 이해를 바탕으로 새로운 것을 합성합니다.

예를 들어 "달과 체스를 두는 고양이의 초현실주의 그림"을 만들도록 요청받았을 때 AI는 그러한 이미지를 검색하지 않고 고양이, 체스, 달, 초현실주의 예술적 관습에 대한 학습된 표현을 결합하여 이미지를 구성합니다.

이러한 과정은 심오한 질문을 제기합니다. AI가 수천 점의 반 고흐 그림을 분석하고 전문가가 원본과 구별할 수 없는 그의 스타일로 새로운 작품을 제작한다면 정말로 예술을 "창조"한 것일까요? 아니면 정교한 형태의 도용일 뿐일까요?

AI 아트의 주목할 만한 이정표

몇 가지 분수령이 되는 순간들이 AI 아트를 주류 의식으로 끌어올렸습니다.

• 2018년 프랑스 콜렉티브 Obvious가 GAN 기술을 사용하여 제작한 초상화 "Edmond de Belamy"가 크리스티 경매장에서 432,500달러에 판매되어 AI 아트가 미술 시장에 진출했음을 극적으로 알렸습니다.
• 2022년 Jason Allen의 "Théâtre D'opéra Spatial"이 Midjourney로 제작되어 콜로라도 주 박람회의 미술 대회 디지털 부문에서 1등을 차지하여 전통적인 미술 대회에서 AI의 위치에 대한 열띤 논쟁을 불러일으켰습니다.
• 같은 해 아티스트 Refik Anadol은 MoMA에 전시된 기계 학습 설치물인 "Unsupervised"를 제작하여 박물관 컬렉션 데이터를 유동적이고 꿈결 같은 시각화로 변환했습니다.
• 2023년 AI 아티스트 Sofia Crespo의 "Neural Zoo" 시리즈는 자연 진화에서 영감을 얻었지만 완전히 합성된 새로운 생물학적 형태를 상상하기 위해 신경망을 사용하여 국제적인 인정을 받았습니다.

인간의 요소: 새로운 예술 형태로서의 프롬프트

AI 시스템의 기술적 정교함에도 불구하고 인간의 요소는 여전히 중요합니다. AI를 원하는 결과로 안내하는 정확한 지침을 작성하는 "프롬프트" 기술 자체가 예술 형태가 되었습니다. 마스터 프롬프터는 이러한 시스템에서 특정 스타일, 구도, 감정적 특성을 유도하기 위한 특수 기술을 개발합니다.

아티스트 Holly Herndon은 AI와의 작업을 "다른 유형의 지능과의 협업"이라고 설명합니다. 그녀의 프로젝트 "Holly+"는 그녀의 음성 스타일을 기반으로 AI를 훈련시켜 그녀의 예술적 정체성을 유지하면서 그녀의 물리적 능력을 뛰어넘는 음악을 만들 수 있도록 합니다.

마찬가지로 영화 제작자 Oscar Sharp와 AI 연구원 Ross Goodwin은 AI(Benjamin이라는 이름)가 전적으로 작성한 첫 번째 영화인 "Sunspring"을 만들었습니다. 스크립트에는 초현실적인 대화와 기괴한 무대 지시가 포함되어 있지만 인간 감독과 배우는 이러한 지시를 해석하여 창의적인 선택을 통해 의미를 더했습니다.

경제적, 윤리적 환경

AI 아트의 출현은 전통적인 창작 경제를 파괴했습니다. 일부 상업 예술가들은 기업이 일러스트레이션 및 디자인 작업에 AI로 점점 더 전환함에 따라 대체될까 봐 두려워합니다. Getty Images는 AI 생성 콘텐츠가 현재 플랫폼에서 모든 이미지 검색의 약 12%를 차지한다고 보고했습니다. 이는 시장 수요를 입증하고 인간 창의성의 가치 하락에 대한 우려를 제기하는 통계입니다.

윤리적 질문도 마찬가지로 복잡합니다. 많은 AI 모델이 기존 작품의 방대한 데이터 세트로 훈련되었으며 원본 아티스트의 명시적인 허가를 받지 않았습니다. 이로 인해 법적 다툼과 해당 모델에 정보를 제공한 제작자와 수익을 공유하는 보상 시스템에 대한 요구가 발생했습니다.

중국 아티스트 Xu Bing은 문화 전반에 걸쳐 보편적으로 이해되는 기호를 사용하는 "Book from the Ground" 프로젝트를 통해 생각을 자극하는 관점을 제공합니다. 그는 AI 아트가 인간의 문화적 표현을 종합하면서 개별 스타일을 초월하는 유사한 보편적 언어를 나타낼 수 있다고 제안합니다.

프로세스 대 제품으로서의 예술

AI 아트에 대한 사고 방식에서 가장 심오한 변화는 창의성에서 우리가 가치를 두는 것을 재고하는 데서 비롯됩니다. 전통적인 서양 미술사는 종종 완성된 유물과 그 뒤에 숨겨진 특이한 천재성을 우선시해 왔습니다. 그러나 특히 아시아에서는 다른 많은 전통이 창조적인 과정 자체, 만드는 의식, 커뮤니티 맥락을 강조해 왔습니다.

불완전함과 덧없음에서 아름다움을 찾는 일본의 미학 원칙인 "와비사비"는 흥미로운 렌즈를 제공합니다. AI 아트에는 종종 미묘한 왜곡 또는 "환각"이 포함되어 있습니다. 이는 비인간적 본성을 드러내는 계산 과정의 인공물입니다. 일부 예술가들은 이러한 것을 결함으로 보는 대신 매체의 고유한 미적 특징으로 의도적으로 강조합니다.

모방을 넘어: AI의 고유한 미학 찾기

가장 설득력 있는 AI 아트는 인간의 창의성을 가장 잘 모방하는 것이 아니라 고유하게 계산적인 것을 표현하는 것일 수 있습니다. 신경망 작업으로 유명한 아티스트 Mario Klingemann은 "흥미로운 경로는 기계의 비전이 무엇인지 알아내는 것이지 인간처럼 보이게 만드는 것이 아닙니다."라고 말합니다.

그의 작품 "Memories of Passersby I"는 반복되지 않는 끝없는 초상화 스트림을 생성합니다. 존재하지 않았고 다시는 존재하지 않을 얼굴입니다. 이러한 기계적 인식 탐구는 전통적인 초상화와 근본적으로 다른 것을 창조합니다.

마찬가지로 아티스트 Sofia Crespo의 "Neural Zoo"는 기존 동물을 재현하려고 시도하지 않고 AI의 생물학적 패턴 이해를 기반으로 새로운 생명체를 상상합니다. 그녀는 이를 "추측적 자연"이라고 부릅니다.

창조의 민주화

AI 아트 도구의 부인할 수 없는 영향 중 하나는 민주화 효과입니다. DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion과 같은 소프트웨어는 전통적인 예술 교육에 관계없이 사람들에게 창의적인 기능을 제공했습니다. 현재 약 2천만 명의 사람들이 매달 이러한 도구를 사용하여 수십억 개의 이미지를 만들고 있습니다.

이러한 접근성은 사람들이 기술을 공유하고 프로젝트를 공동 작업하며 새로운 예술적 접근 방식을 개발하는 커뮤니티를 촉발했습니다. 전통적인 예술 제작을 제한하는 신체적 장애가 있는 사람들에게 이러한 도구는 완전히 새로운 창의적 표현 방식을 열어주었습니다.

그러나 이러한 민주화는 기술, 공예 및 기술적 숙달의 가치에 대한 질문도 제기합니다. 누구나 텍스트 프롬프트로 르네상스 스타일의 초상화를 생성할 수 있다면 수십 년 동안 기술을 완성하는 데 시간을 할애한 화가의 업적을 감소시키는 것일까요?

시각 예술을 넘어: AI의 창의적인 개척지

시각적 AI가 가장 많은 관심을 받았지만 창의적인 응용 프로그램은 훨씬 더 확장됩니다. OpenAI의 Jukebox는 특정 아티스트 스타일로 음악을 생성할 수 있습니다. AI 시스템은 시, 시나리오를 작성하고 심지어 댄스 공연의 안무를 돕고 있습니다.

Georgia Tech에서 개발한 Shimon 로봇은 음악을 연주할 뿐만 아니라 인간 음악가와 함께 즉흥 연주를 하며 자신의 음악적 아이디어로 실시간으로 연주에 응답합니다. 이는 AI가 정적 작품을 생성하는 것을 넘어 역동적인 창의적 과정에 참여하는 미래를 가리킵니다.

핵심적인 철학적 질문

AI 아트 논쟁의 핵심에는 예술 자체에 대한 근본적인 철학적 질문이 있습니다.

• 예술이 의도로 정의된다면 의식이 없는 AI가 "진정한" 예술을 창조할 수 있을까요?
• 창의성이 기존 아이디어를 새로운 방식으로 재조합하는 것이라면 이러한 시스템이 정확히 그렇게 하는 것이 아닐까요?
• 관람객에게 미치는 감정적 영향이 중요하다면 작품의 출처가 예술적 유효성을 바꿀까요?

철학자 Arthur Danto는 예술은 이론과 맥락, 즉 예술을 둘러싸고 해석하는 "예술계"에 의해 크게 정의된다고 주장했습니다. 이 정의에 따르면 갤러리에 전시되고 비평가들이 논의하는 AI 생성 작품은 출처에 관계없이 의심할 여지 없이 "진정한 예술"입니다.

미래를 내다보며: 공진화

AI를 인간 창의성에 대한 위협이나 단순히 새로운 도구로 보는 대신 가장 생산적인 관점은 공진화의 관점일 것입니다. 역사를 통틀어 새로운 기술은 우리가 창조하는 방식과 창조하는 것을 변화시켜 왔습니다. 카메라는 그림을 대체하지 않았습니다. 카메라는 그림이 사실적인 표현을 넘어 추상화와 표현을 탐구하도록 자유롭게 했습니다.

마찬가지로 AI는 인간 예술가가 새로운 창작 영역을 탐구하는 동시에 우리 문화적 풍경에 고유한 기여를 할 수 있도록 자유롭게 할 수 있습니다. 가장 흥미로운 가능성은 AI가 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라 인간과 기계 지능 간의 새로운 형태의 협업에서 나올 수 있습니다.

아티스트 Refik Anadol이 제안한 것처럼 "질문은 기계가 창의적일 수 있는지 여부가 아닙니다. 이미 창의적입니다. 질문은 그들의 창의성이 우리 자신의 창의성을 어떻게 보완하고 도전할 것인가입니다."입니다.

인간과 인공 창의성 간의 지속적인 대화에서 우리는 그 어느 쪽도 혼자서는 도달할 수 없었던 예술의 새로운 차원을 발견하고 그 과정에서 창의성의 본질과 우리 자신의 인간성에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.