AI 화가와 인간 화가

예술의 경계를 허무는 새로운 창작자
AI 화가는 생성형 인공지능을 기반으로 한다. 수많은 예술 작품 데이터를 학습해 특정 화풍을 모방하는 것에서 나아가, 전혀 새로운 스타일의 작품을 창조하는 능력을 갖추고 있다. 초기에는 단순한 이미지 변형 기술에 머물렀지만, 이제는 스스로 구도와 색상을 결정하며 창작의 자율성을 넓혀 가고 있다. 이 과정에서 AI는 예술가의 역할을 어떻게 변화시키고 있으며, 인간 화가의 고유한 창조성과 감성을 대체할 수 있을지에 대한 논의가 활발해지고 있다.
이 책은 AI 화가가 어떤 방식으로 발전해 왔는지, 그 기술적 배경을 설명한다. 생성적 적대 신경망(GAN), 변이형 오토인코더(VAE), 트랜스포머 등의 기술을 통해 AI가 어떤 방식으로 학습하고 창작하는지를 분석하며, AI 화가의 작품이 과연 예술적 가치를 가질 수 있는지에 대한 철학적 질문을 던진다. 또한 AI 화가가 미술 시장과 예술 산업에 미치는 영향을 다룬다. NFT 아트, 기업 브랜딩, 공공 예술 프로젝트 등에서 AI의 역할이 확대되며, 전통적인 예술 시장의 구조 자체가 변화하고 있다. 저작권 문제, 예술가의 일자리 위협, 창의성의 정의 등 AI 화가가 가져올 예술적·사회적 변화에 대한 논의도 다룬다. AI 화가와 인간 화가의 관계는 경쟁일까, 협업일까? AI가 예술가의 도구로 남을 것인지, 혹은 독립적인 창작자로 인정받을 것인지에 대한 고민이 깊어지고 있다.

생성형 AI가 어떻게 학습하고 창작하는지 탐구하며 AI가 예술가의 역할을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴본다. AI 화가의 발전 과정과 기술적 배경을 분석하고 NFT 아트, 기업 브랜딩, 공공 예술 등에서의 활용을 다룬다. AI가 창의성을 가질 수 있는지, 인간 화가와 경쟁하거나 협업할 것인지에 대한 논의를 제시한다.

나형민
경희대학교 미술대학 한국화 전공 교수다. 서울대학교 미술대학 동양화과를 졸업했으며, 동 대학원에서 미술학(동양화 전공) 석사, 박사 학위를 취득했다. 서울대학교, 이화여자대학교, 건국대학교, 상명대학교, 강원대학교, 대진대학교, 전남대학교 등 주요 미술 대학의 강사 및 경희대학교의 겸임 교수, 성균관대학교 초빙 교수를 역임했다. 개인전 10여 회, 단체전 150여 회를 열었고, 국립현대미술관 서울관과 과천관, 서울시립북서울미술관, 이천시립월전미술관, 겸재정선미술관, 전남국제수묵비엔날레 등 국내외 주요 갤러리 미술관 초대기획전에 참여했다. 과학기술정통부 한국지능정보사회진흥원(NIA) 인공지능 학습용 데이터 구축 사업에서 2022년 ‘한국 전통 수묵화 화풍별 제작 데이터’와 2023년 ‘한국 전통 수묵 채색화 제작 데이터’ 사업 총괄 책임자였다. 2024년에는 한국콘텐츠진흥원의 2024 문화체육관광 연구개발 사업 중 ‘전통예술 고품질 미디어아트 제작 및 서비스를 위한 AI 기반 미디어아트 온라인 플랫폼 기술 개발’과 한국저작권위원회의 ‘인공지능 원천 데이터 한국 전통 민화 분야 구축’ 사업 및 서울경제진흥원의 2024 산업거점 혁신 융복합 지원사업의 ‘생성형 AI를 활용한 XR 공간플랫폼 적용 기술 사업화’ 사업을 진행하면서 ‘한국화 그리는 인공지능(K-AI Painter)’을 개발하고 있다.

캔버스를 정복한 알고리즘

01 AI 화가의 위협
02 AI 화가의 진화
03 AI 화가의 기술
04 AI 화가의 모델
05 AI 화가와 데이터
06 AI 화가의 창의성
07 AI 화가의 예술성
08 AI 화가와 한국화
09 AI 화가의 저작권
10 AI 화가와의 공생

2016년에는 ‘넥스트 렘브란트(The Next Rembrandt)’라고 불리는 인공지능이 제작한 새로운 렘브란트의 그림이 공개되었다. ‘수염이 있고 흰 칼라의 검은색 옷에 모자를 쓰고 있는 중년의 백인 초상화’를 그린 주체는 인간이 아니라 안면 인식, 인공지능, 3D 프린팅 기술에 의해 제작된 AI 화가였다. 이 초상화는 렘브란트의 원작과 사실상 구분하기 어려울 정도로 높은 완성도를 보여 주었다. 그리고 2018년에는 인공지능 화가 ‘오비어스’가 뉴욕 크리스티 경매에서 성공적으로 데뷔함으로써 미술 시장뿐만 아니라 예술가들에게도 큰 충격을 주었다.
－01_“AI 화가의 위협” 중에서

디퓨전은 이미지로부터 노이즈를 조금씩 더해 가면서 이미지를 완전한 무작위 노이즈로 만드는 전방향 확산 과정(forward process)과, 반대로 무작위 노이즈로부터 조금씩 복원해 가면서 원래 이미지를 만들어 가는 역방향 과정(reverse process)으로 구성된다. 처음에는 무작위 정보로부터 시작한 후, 노이즈를 단계적으로 줄여 나가면서 원하는 이미지의 형태를 서서히 드러내는 방식인데, 단계적으로 선명한 이미지 변환을 이룬다. 이 접근법은 복잡한 이미지나 예술적 표현에서 매우 유용하며, 예술가가 대강의 스케치에서 세부 묘사를 추가해 완성해 가는 과정과 유사하다.
－03_“AI 화가의 기술” 중에서

AI 화가의 창의력 실현은 속도와 수량의 측면에서 인간 화가를 압도한다. 이미지 생성 인공지능의 무제한적인 생산량에 대한 보고서가 있다. 에브리픽셀 저널(Everypixel Journal)에 따르면 오픈 AI가 개발한 이미지 생성 모델인 달리 2(DALL-E 2)는 하루 평균 3400만 개의 이미지 출력을 담당했으며, 미드저니(Midjourney)와 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 매일 200∼250만 개의 이미지를 생성할 것으로 추정된다.
－06_“AI 화가의 창의성” 중에서

저작권의 근본적인 취지는 저작자의 권리를 보호하고 공정 이용을 촉진해 문화 관련 사업의 발전을 촉진하는 것이다. 한국의 ｢저작권법｣ 제2조 제1, 2호에 따르면 “저작물은 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물을 말한다.” 따라서 ｢저작권법｣에서 보호하고자 하는 저작물 성립의 필수 조건은 ‘인간의 사상 또는 감정’, ‘표현’, ‘창작물’이다. 그런데 인공지능은 사상이나 감정을 가진 인간으로 볼 수 없기 때문에 저작물을 보호받을 수 있는 저작권자가 아니다.
－08_“AI 화가의 저작권” 중에서