인공지능과 창작자들

중립적 기술, 의미는 사람이 창조한다
AI 기술이 창작자들에게 어떤 영향을 미치고 창작 활동에 어떠한 변화를 가져오는지를 다룬다. 창작자들이 AI를 활용해 예술적 가능성을 탐구하는 과정에서 마주할 기술적·철학적 과제를 분석하며 AI 시대에 창작의 의미와 가치를 조명한다. AI 창작의 본질을 설명하며 AI가 창작의 도구를 넘어 창작 주체로 자리 잡을 가능성을 제시한다. AI를 통해 창작자들이 얻을 수 있는 새로운 기회와 함께, 기술 발전이 가져올 윤리적 문제와 책임감에 대해서도 논의한다. AI 시대의 창작자들이 기술과 창의성 사이에서 어떻게 균형을 잡고, 사회적 책임을 수행할 수 있을지에 대한 방향성도 제시한다.
기술은 중립적이다. 창작자들이 AI를 어떻게 받아들이고 활용할지에 따라 창작의 미래는 달라진다. 변화하는 AI 환경 속에서 창작자들은 새로운 기술을 실험하고 적용하는 동시에, AI와의 공존을 고민해야 한다. 창작의 본질은 여전히 창작자의 노력과 훈련, 그리고 책임감에 있다고 강조한다.

AI 기술이 창작자들에게 미치는 영향을 분석하고, AI 시대의 창작 환경 변화를 탐구하는 책이다. 창작자들이 AI를 도구로 활용하거나 창작 주체로 수용하는 과정을 다루며, 기술 발전 속에서 창의성과 윤리적 책임을 어떻게 균형 있게 유지할지에 대해 논의한다.

민세희
데이터와 AI를 활용한 시각예술 작가로, 현재 홍익대학교 AI실감콘텐츠학과에서 강의하고 있다. 미국 텍사스 크리스천대학교(Texas Christian University) 졸업 후 뉴욕 프랫인스티튜트(Pratt Institute)에서 인터랙티브미디어로 석사를 마치고 MIT 센서블시티랩 연구원을 지냈다. 서강대 아트&테크놀로지과 산학교수, 제10대 경기콘텐츠진흥원장(2021~2023)을 역임했고, 서울라이트 행사 총감독(2019)을 맡았다. SKT, Intel USA, VICE, 구글 등과 협업했으며 테드 펠로(TED Fellow, 2011~2013)로 선정되었다. Google Art & Culture(2021), ZKM(2019), NeurIPS(2017~2018), 미디어시티비엔날레(2018), 국립현대미술관(2014) 등에서 작품을 선보였다. 주요 논문으로 “다양성과 공정함에 관한 머신러닝 기반 인터랙티브 데이터 시각화(ML-based Interactve Data Visualization System for Diversy and Fairness Issues)”(2019, IJOC), “이유 있는 기괴함: 시각적 창작에 적용한 기계 관점(Reasonable Weirdness: Integrating Machine Perspective in Visual Creativity)”(2019, ISEA)이 있다.

너무 좋지도, 나쁘지도 않은

01 모델들
02 그래서, 데이터
03 멀티모달리티
04 잠재 공간
05 일관성과 우연성
06 현실에서 초현실
07 스토리텔링 혹은 합성 미학
08 자동 생성과 시뮬레이션
09 기술의 격차, 창작의 격차
10 “모두의 AI”

AI와 창작의 관계를 이야기할 때, 가장 먼저 떠올려야 할 것은 바로 ‘모델’이다. 전통적 창작에서 작가들이 자신만의 작업 환경을 고르고 재료를 연구하는 것처럼, AI를 활용한 창작에서는 AI 모델이 바로 그 창작적 탐구의 시작점이 된다. 여기서 ‘모델’이란 AI를 만들기 위해 설계된 인공 신경망을 말한다. 이 신경망 구조는 엄청난 양의 데이터를 학습해 완성된 AI 모델이다. 이러한 모델은 언어, 이미지, 소리 등의 데이터를 처리하는 다양한 종류가 있으며, 각각 특별한 목적에 맞게 만들어진다. 연구자들은 계속 이 모델을 발전시켜 더 정확하고 특별한 목적에 맞게 더 빠르고 다양한 업무를 수행할 수 있게 설계한다.
－01_“모델들” 중에서

멀티모달 AI의 능력은 창작에만 국한되지 않는다. 작품 비평과 해석에도 활용될 수 있다. 방대한 양의 예술 비평 관련 데이터를 학습하고 이미지, 사운드, 텍스트를 동시에 인식할 수 있는 멀티모달 AI는 작품을 보고, 듣고, 해석하며 비평하는 기능을 수행할 수 있다. 물론 AI의 비평 능력이 인간 전문가 수준에 도달했다고 보기는 어렵다. 그러나 이미 일부 AI 모델들은 작품의 스타일, 시대적 배경, 사용된 기법 등을 분석하고 설명하는 데 놀라운 능력을 보여 주고 있다. 예를 들어 마이크로소프트(Microsoft)의 KOSMOS-2 모델은 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 분석할 수 있으며, 예술 작품에 기본적 설명과 해석을 제공할 수 있다.
－03_“멀티모달리티” 중에서

초현실주의는 비합리적인 잠재의식과 꿈의 세계를 탐구해 표현의 혁신을 꾀한 예술 운동이다. 제1차 세계대전 이후 이성과 인습을 반대하고 문명의 구속에서 인간의 자유와 해방을 촉진하기 위해서 시작되었던 초현실주의는 무의식의 세계를 현실의 공간에 위치시키려는 시도라고 할 수 있다(위키피디아). AI로 만들어 가는 창작은 바로 이 초현실주의적 사고에 가깝다. 다만 무의식에서 의식으로 이어지는 인간적 사고와는 다르게 학습 데이터(현실, 이성, 의식)에서 시작해 생성 결과물(초현실, 비이성, 무의식)로 어떻게 보면 반대 방향으로 흘러가는 구조다. 그런데 사람의 무의식도 결국 의식적 사고가 없다면 존재하지 않기 때문에 무의식과 의식, 이성과 비이성, 현실과 초현실은 유기적으로 영향을 줄 수밖에 없다.
－06_“현실에서 초현실” 중에서

GPU 사용에 대한 자본의 격차, 언어로 인한 정보의 격차와 더불어 또 하나의 중요한 문제는 데이터의 격차다. 이는 특히 이미지 생성 모델에서 두드러지게 나타난다. 초기의 이미지 생성 모델들은 ‘서울’ 또는 ‘한국’과 같은 키워드로 이미지를 생성할 때, 실제 한국의 모습보다는 아시아권 문화가 혼재된 이미지를 생성하는 경향이 있었다. 이는 학습 데이터의 편향성과 부족함을 보여 주는 예시다.
－09_“기술의 격차, 창작의 격차” 중에서