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문학도 과학이죠!

 

 

북레터 [주간 인텔리겐치아]입니다.

감정을 읽고 이야기를 쓰는 존재는 더 이상 인간만이 아닙니다. AI는 이제 문학의 감정을 분석하고, 서사를 창작하며, 인간 고유의 표현 욕망에 도전장을 내밀고 있습니다. 이 변화는 창작의 주체에 대한 질문으로 이어집니다. 작가는 누구인가? 감정은 알고리즘으로 정의될 수 있는가? AI 시대의 문학은 그 가능성과 한계를 동시에 드러냅니다. 인간과 기계, 그 사이에서 태어나는 새로운 서사의 가능성을 살펴봅니다.

분석 자료를 통해 개방형 문학 연구의 길을 열다 ≪문학 감정 읽는 AI≫

딥러닝과 대규모 언어 모델을 활용해 이상의 단편 소설 속 감정 구조를 정량적으로 분석합니다. 기존 감성 분석이 긍·부정 이분법에 머물렀다면, 이 책은 KcELECTRA 모델과 코테(KOTE) 데이터세트를 기반으로 44개 감정 범주를 문장 단위로 측정해 감정의 분포와 흐름을 시각화했습니다. 특히 ‘에피파니’라 불리는 깨달음의 순간을 감정 패턴에서 포착하며, 불안·공포 이후 깨달음·감동이 도출되는 ‘정서적 선회’ 양상을 실증적으로 제시합니다. 데이터, 코드, 시각화 결과를 OSF에 공개해 독자와 연구자가 직접 재현·확장할 수 있는 개방형 문학 연구의 가능성을 제시합니다.

지해인, 김바로 지음

AI로 향유하는 고전소설 ≪인공지능과 고전 읽기≫

AI 기술이 고전소설 연구와 교육에 어떻게 활용될 수 있는지 탐구합니다. AI 기술을 활용한 고전소설 연구 사례와 함께 디지털 분석, 딥러닝, 생성형 AI를 활용한 방법론을 안내합니다. 디지털 분석 기술을 활용해 <구운몽>의 문학 공간을 분석하고 <홍길동전>의 이본 관계를 분석합니다. 딥러닝 기술을 이용해 고전소설의 감정 식별 모델을 구축하고 방각본 고전소설의 유형을 분류해 봅니다. AI가 고전소설의 학문적 연구와 교육에 적용될 수 있는 구체적인 방법과 사례를 통해 디지털 시대에 맞는 새로운 고전소설 교육 모델을 제시합니다.

강우규 지음

AI의 시적 실험 ≪AI와 윤동주≫

AI가 윤동주의 시를 창작할 수 있을까요? GPT-4 기반 챗지피티를 활용해 ‘AI 윤동주’의 탄생 가능성을 탐색합니다. 단순한 모방이 아닌, 윤동주의 시정신과 수사법을 학습하고 재현할 수 있는지 묻습니다. 윤동주의 시에서 핵심적인 수사법인 은유와 환유의 개념을 AI가 어떻게 이해하고, 실제 창작에 적용할 수 있는지 분석합니다. GPT-4가 시의 비유적 구조와 시적 긴장감을 형성할 수 있는 능력이 있는지, 인간의 내면적 감성과 언어 감각을 모방하는 데 어떤 한계와 가능성을 지니는지 살펴봅니다. ‘AI가 쓴 시는 예술인가’라는 질문과 함께 AI 시대에 인간성과 창작의 의미를 성찰합니다.

박성준 지음

 



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