AI, 예술의 미래를 묻다

AI, 예술의 미래를 묻다 - 인공지능 시대의 새로운 예술과 가능성 ㅣ 서울대학교미술관×시공아트 현대 미술 ing 시리즈 2
장병탁 외 지음 / 시공아트 / 2024년 9월

인공지능은 분명 어떤 측면에서 인간을 뛰어넘었고, 더 그렇게 될 것이라는 사실에 이견은 없다. 하지만 새로운 기술이 나타날 때마다 예외 없이 일어났던 일시적인 흥분과 환상 앞에서 인간은 어떻게 나아갈 방향을 결정하고 의지를 다질 수 있을지는 논의가 필요하다고 생각한다.

이 책의 목적은 논의를 닫는 것이 아니라 여는 것에 있다고 했다.

이 책을 구성하는 여덟 개의 글은 여덟 개의 질문에 가깝다고 말한다.

인공지능은 사람처럼 생각하고 행동하는 기계를 말한다.

인공지능은 활용 관점에서 언어 지능, 시각 지능, 행동 지능으로 구분할 수 있다.

언어 지능의 예로는 오픈 AI 챗 GPT 등의 언어 능력을 갖춘 AI가 있다. 요즘 사회적 문제로 화두가 되고 있는 딥페이크는 시각 지능에 해당하겠다. 로봇, 자율주행 자동차 등은 행동 지능에 속한다.

딥러닝 모델의 일종인 컨볼루션 신경망(CNN)은 처음부터 이미지를 분석하기 위해 개발된 모델이다. CNN은 입력에 주어진 영상이 무슨 물체인지를 구별하도록 학습이다.

적대적 생성 신경망(GAN)은 서로 다른 두 개의 네트워크를 적대적으로 학습시켜 실제와 비슷한 데이터를 생성해 내는 모델이다.

GAN은 확률 분포를 학습하며, 실제처럼 보이는 데이터를 생성하는 생성기와 데이터를 구별하는 판별 모델 판별기로 구성된다. 딥러닝의 과정에서 생성기는 끊임없이 거짓 예제를 만들고, 판별기는 실제 데이터와 만들어진 가짜 데이트를 구별하는 것을 학습한다고 한다. 이와 같은 방식으로 판별기를 속일 수 있도록 생성기를 훈련하는 방식을 적대적 학습이라고 한다.

지금이라도 규제를 확실하게 하지 않는다면 딥페이크 기술은 갈수록 정교해질 수밖에 없을 것 같다는 우려가 된다.

인공지능은 지식 기반 시스템에서 머신 러닝 시스템으로 패러다임을 전환하면서 크게 발전하였다. 최근에는 딥러닝, 생성형 AI, 파운데이션 모델로 진화하면서 인간이 하던 많은 작업들을 인공지능이 대신할 수 있게 되었다.

생성형 AI와 멀티 모달 AI 기술은 앞으로 시각 예술 분야에서도 많이 활용될 전망이다.

인공지능이 ‘선택’한 음들의 조합으로 음악 작품이 만들어지고, 양식이나 기법 면에서 우리가 회화 예술로 간주해 왔던 것들과 다르지 않은 새로운 이미지들을 만들어 내고 있다. 인공지능이 문장들의 집합으로 ‘쓴’ 시나 소설도 있다. 언론은 이미 ‘인공지능 예술가’라는 표현을 쓰는 데 주저함이 없다.

이런 인공지능 예술가들의 작품을 예술로 받아들이는 것은 ‘기발한 상상력’이나 ‘번득이는 영감’, ‘작가의 열정’ 같은 그동안 예술가가 가졌다고 믿어 왔던 신비로운 능력들을 더는 예술의 조건으로 삼지 않는다는 것 같아서 씁쓸하다.

책은 인공지능 예술의 가능성을 논의하려면 예술이란 무엇인가에 대한 우리의 선입견이나 물려받은 견해들을 점검하는 데에서부터 출발할 필요가 있음을 지적한다.

지금은 아니더라도 결국은 인공지능 예술가를 받아들일 수밖에 없게 만드는 조건이 무엇일지는 우리가 무엇을 어떤 이유로 예술로 간주하는가에 대한 여러 층위의 개념적이고 예술 철학적인 논의가 전제되어야 한다는 주장에 전적으로 동의한다.

책을 읽으면서 인공지능이 생각보다 훨씬 더 깊숙이 인간 생활에 침투해 있음을 알게 되었다.

언제 이렇게 인공지능이 발전했지 싶은데, 머신 러닝 덕분에 인간들이 원하든 원치 않든 그 발전 속도는 한층 더 가속화될 것은 자명한 사실이다.

인간들은 예술 분야뿐만 아니라 여러 분야에서 끊임없이 이런 논의가 있어야만 한다는 생각이 들었다.