박물관과 AI

기술과 전통이 만나는 공간, 박물관
AI가 박물관의 역할과 기능을 어떻게 혁신하고 있는지를 탐구한다. AI는 이제 박물관 전시, 교육, 연구, 운영 등에서 중요한 도구로 자리 잡고 있으며, 방대한 데이터를 분석해 새로운 전시 기획을 제안하고, 맞춤형 관람 경험을 제공하는 데 큰 기여를 하고 있다. AI는 관람객의 선호도 분석을 통해 개인 맞춤형 전시를 기획하고, AI 기반 챗봇을 통해 관람객과의 상호작용을 극대화할 수 있다. 또한, AI는 문화유산의 디지털 복원과 연구를 지원하며, 박물관 운영의 효율성을 높이는 데도 활용되고 있다.
이 책은 AI 기술이 박물관의 접근성을 높이고, 다양한 문화적 경험을 제공하는 방법을 소개하며 AI 도입이 박물관에 가져올 긍정적 영향과 잠재적 위험을 균형 있게 다룬다. AI의 윤리적 문제와 사회적 과제, 예를 들어 AI가 생성하는 콘텐츠의 정확성과 저작권 문제 등을 논의하며, 박물관이 AI 기술을 효과적으로 활용하고 이에 대한 대처 방안을 마련해야 할 필요성을 강조한다. AI 시대의 박물관은 과거의 유산을 단순히 보존하는 역할을 넘어, 새로운 기술과 융합하여 미래의 문화를 창조하는 중요한 역할을 담당하게 될 것이다.

AI가 박물관의 전시, 교육, 연구 등에서 만들어 내는 혁신을 소개한다. AI는 맞춤형 관람 경험 제공, 문화유산 복원, 운영 효율성 향상에 기여하며 박물관의 미래를 새롭게 정의하는 중요한 도구로 자리 잡고 있다.

한승철
국립경주박물관 교육문화교류과 과장이다. 경희대학교 경영학과를 졸업하고, 프랑스 에콜 M.J.M에서 광고 그래픽 전문가 과정을 이수했다. 광고대행사 금강기획과 에이블리, 프로덕션 클립에서 기획 프로듀서로 재직했으며, 홍보대행사 KPR의 디지털 홍보 부문에서 일했다. 경희대학교 언론정보 대학원에서 석사학위를 받았고 청주대학교, 순천향대학교에 출강했다. 저서로는 『박물관 커뮤니케이션』(2024), 『홍보영상 제작론』(2006)이 있다.

발견된 가치에서 가치의 발견으로

01 박물관 전시에서 AI 활용하기
02 박물관 교육에서 AI 활용하기
03 박물관 연구에서 AI 활용하기
04 박물관 운영에서 AI 활용하기
05 박물관 PR에서 AI 활용하기
06 AI와 박물관 접근성
07 AI와 박물관 경험
08 AI와 박물관 콘텐츠
09 AI와 박물관의 고민
10 AI와 박물관의 융복합 혁신

박물관은 단순한 소장품 전시를 넘어 과거와 소통하는 공간이다. 지난날 박물관 전시는 국가 유산에 관한 정보 전달에 머물렀지만, 오늘날은 흥미롭고 몰입감 있는 경험 제공을 목표로 한다. 정보통신 기술을 활용한 신기술 융합 전시는 패널, 모형, 영상 등 기존의 전시 보조 수단 이상의 집중력과 현장감 있는 이용자 경험을 제공한다. 따라서 관람객의 능동적 참여를 이끌어 내고 박물관과 상호작용해 긍정 커뮤니케이션 효과를 창출한다. AI는 이러한 변화를 이끄는 핵심 기술로, 역사적 인물 재현, 상호작용 확대, 다양한 정보 제공 등으로 박물관 전시를 더욱 풍성하고 역동적으로 만들 수 있다.
－01_“박물관 전시에서 AI 활용하기” 중에서

AI의 학습 역량을 과대평가하거나 과신하는 것은 박물관 유지 관리의 실제 가치를 훼손할 수 있다. 경험과 실행으로 얻어지는 암묵적 지식은 인간의 영역이다. AI는 일상적으로 수집되는 방대한 데이터를 저장, 분류하고 분석해 범람하는 정보 데이터와 같은 형식적 지식을 체계화하는 역할을 담당한다. 또한 박물관 시설 관리자의 의사 결정을 지원한다. 인간은 AI를 훈련하고 성과를 모니터링, 평가하면서 인간과 AI가 상호작용하는 프로세스를 발전시켜야 할 것이다.
－04_“박물관 운영에서 AI 활용하기” 중에서

지금까지 시각 장애인에게 박물관 전시 관람은 어려운 과제였다. 전시품은 어쩔 수 없다 하더라도 전시품의 이름이나 설명이 이미지나 텍스트 기반으로 되어 있기 때문이다. 이를 돕기 위해 스마트 안경과 안경 내 카메라를 이용해 전시품의 종류와 이름, 설명 등을 음성 시스템으로 알려주는 전시 보조기구를 개발하는 것은 어떨까? 먼 미래에서나 실현할 수 있는 어려운 과제는 아닐 것이다. 이렇게 AI와 스마트 기기의 결합으로 박물관 접근성을 혁신한 사례가 일본과학미래관이다.
－06_“AI와 박물관 접근성” 중에서

AI 사용 초기에는 사용자의 독창성과는 관계없이 생성형 AI로 더 많은 참신한 콘텐츠를 만들 수 있지만 제작이 반복될수록 일관된 고품질 이미지를 생성하기 위해 프롬프트 엔지니어링은 특정 스타일로 공식화하고, 일정한 규칙에 따라 늘 보던 스타일의 콘텐츠만 만드는 지점에 도달하게 된다. 게다가 기본적으로 생성형 AI의 훈련은 크기가 아무리 커도 결국은 기존 데이터를 바탕으로 이루어진다. 그 결과 잘 훈련된 AI 시스템은 대규모로 일반 콘텐츠 생성을 계속할 위험이 있다.
－09_“AI와 박물관의 고민” 중에서