시각 예술과 인공지능

미디어의 혼종화, AI 시대 시각 예술의 풍경
AI가 시각 예술의 영역에서 어떤 혁신을 가져오고 있는지 탐구한다. 시각 예술의 근원인 이미지에서 출발해 타이포그래피, 포토그래피, 시네마토그래피 등 전통적인 그래프의 역사를 살펴 본다. 전통적 매체들은 기술적 한계로 인해 개별 감각에 집중되어 있었으나, 유성 영화와 컴퓨터의 등장으로 감각이 통합된 공감각적 미디어의 사용이 가능해졌다. 특히 생성형 인공지능 기술의 발전은 텍스트, 이미지, 비디오, 음악, 3D 콘텐츠 등을 손쉽게 생성할 수 있게 하며, 미디어의 혼종화와 융합을 가속화하고 있다.
이 책은 AI 기술이 시각 예술의 창작 과정에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 설명하며, AI가 단순한 도구를 넘어 창작의 협력자로서 자리 잡고 있음을 강조한다. AI는 이제 단순히 재현을 넘어 상징적이고 추상적인 이미지를 생성할 수 있는 능력을 갖추었으며, 크리에이터들은 이를 통해 새로운 미적 가능성을 탐구할 수 있다. 또한 AI가 예술의 영역에서 어떻게 인간의 창의적 한계를 극복하는 도구로 활용될 수 있는지에 대해 논의한다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 인간의 미적 감각을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 예술적 표현을 창출할 수 있다. 이러한 기술은 미술, 사진, 영화, 그래픽 디자인 등 다양한 시각 예술 분야에서 크리에이터들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 길을 제시한다.

AI가 시각 예술에 미친 혁신을 탐구한다. 전통적 그래프의 역사와 함께 AI가 창작 도구로서 예술의 새로운 가능성을 열어가는 과정을 설명한다. AI는 단순 재현을 넘어 상징적 이미지를 생성하며, 시각 예술의 미래를 제시한다.

권승태
한국방송통신대학교 미디어영상학과 전임대우 강의교수다. 고려대학교에서 영상문화학 박사 학위를 받았다. Chapman University에서 Film&TV production 전공으로 MFA를 받았다. 성균관대학교에서 한국 철학을 전공했다. 20년 이상 방송 영상 분야에서 프로듀서로 활동했다. 주요 저서로 󰡔플랫폼 내러티브󰡕(2023), 󰡔1인미디어기획제작󰡕(2022), 󰡔디지털영상편집󰡕(2021), 󰡔장마리 플로슈, 시각 정체성󰡕(2016), 󰡔영상스토리텔링의 일반원리󰡕(2015), 󰡔3막의 비밀: 스토리텔링의 보편적 법칙󰡕(2012), 공저로 󰡔21세기 노년󰡕(2024), 공역서로 󰡔차이와 지속의 기호학, 비주얼 아이덴티티󰡕(2017)가 있다. “영화 <에브리씽 에브리웨어 올앳원스>의 혼종적 스타일에 관한 연구”(2023), “시각 예술의 디지털 도구로서 어도비 애플리케이션의 시각 정체성”(2023) 등 16편의 논문을 KCI 학술지에 게재했다.

시각에서 공감각으로

01 이미지와 인공지능
02 영상 기술과 인공지능
03 크리에이터와 인공지능
04 미술과 인공지능
05 사진과 인공지능
06 촬영과 인공지능
07 영화와 인공지능
08 영상 편집과 인공지능
09 그래픽 디자인과 인공지능
10 UGC와 인공지능

현재 생성형 인공지능 역시 초기 포토샵의 규칙 기반의 알고리즘과 달리 복잡한 심층 신경망을 활용해 이미지의 맥락을 이해하고 자동으로 새로운 데이터를 생성해 실제처럼 자연스럽게 보이도록 하는 것을 목표로 한다. 인공지능을 넓게 보면 인간의 인지 능력을 자동화하는 기술 및 방법론을 의미하지만 아직 완성 단계에 이르지 못했다. 현재 인공지능은 특정한 일을 인간 대신 해 주는 대리인라고 할 수 있다. 생성형 인공지능이 무엇을 그릴지 선택하는 것은 주체인 인간이다.
－01_“이미지와 인공지능” 중에서

인공지능은 기존 작품의 시각적 특징을 섞어 새로운 작품을 생성할 수는 있지만 세잔, 뒤샹, 피카소같이 기존의 미학을 완전히 뒤집는 새로운 작품을 출력하기는 힘들다. 인공지능은 미술사의 이론을 학습해 기존 작품의 가치를 평가하고 기존 작품과 닮은 그럴듯한 작품을 생성할 수 있지만 인간처럼 맥락적 이해와 직관적 판단을 통해 작품에 새로운 예술적 가치를 부여하기는 힘들다. 즉, 인공지능은 시각적 기술에서는 과거 장인의 경지까지 올라섰지만 의미나 아이디어 면에서는 현대 미술가의 영역에 들어서지 못했다고 할 수 있다.
－04_“미술과 인공지능” 중에서

그러나 인공지능은 딥러닝으로 다양한 조명 조건을 학습해 어두운 환경에서도 정확히 초점을 제공한다. 또한 인공지능은 다양한 패턴과 텍스처를 학습해 콘트라스트가 낮은 피사체 역시 정확하게 초점을 맞추고 빠르게 움직이는 피사체에도 초점을 유지할 수 있다. 그리고 인공지능을 탑재한 카메라는 디스플레이에서 어떤 사람에게 초점을 맞출지, 또 어느 부분을 밝게 할지 손가락으로 쉽게 선택해 초점을 이동할 수 있다. 향후 인공지능 카메라는 인간의 지시를 듣고 카메라맨처럼 알아서 촬영할 것이다.
－06_“촬영과 인공지능” 중에서

한 줄의 텍스트만으로도 누구나 고품질의 그래픽 디자인을 할 수 있다. 그러나 문제는 인공지능에게 어떻게 내가 원하는 이미지를 생성시킬 것인가, 그리고 그것을 내가 원하는 대로 어떻게 수정하고 텍스트, 효과, 도형 등 다른 그래픽 요소들을 어떻게 합성할 것인가, 또 구도, 색상, 비율, 심도, 질감 등 조형적 요소들을 어떻게 선택할 것인가의 문제가 있다. 그래픽 생성형 인공지능의 도움을 받을 때도 결국 인간의 선택이 중요하다.
－09_“그래픽 디자인과 인공지능” 중에서