인공지능(AI)은 더 이상 테크놀로지나 SF영화 영역의 전유물에 국한된 개념이 아닙니다. 그것은 예술 창조 산업을 포함하여 우리 삶의 다양한 측면에 스며들고 있습니다.
이 글에서는 AI의 창의성의 매혹적인 교차점과 예술계에 미치는 영향을 분석하여 소개하고자 합니다.
인공지능과 창의성의 이해
인공지능(AI)에 의해 수행되는 컴퓨팅 창의력은 기계가 인간의 창의력을 모방하고 촉발 시키거나 심지어 능가하는 능력을 부여하고자 하는 흥미로운 인공지능 연구 분야이며, 이를 인공적 창의성이라고 칭하고 있습니다.
이 혁신적인 분야에서는 시각 예술, 음악, 문학, 기타 상상력이 풍부한 작품이나 아이디어 등 전통적으로 인간의 독창성과 연관된 예술적 결과물을 기계가 생산할 수 있는 시스템을 만들기 위해 노력하고 있습니다.
이 개념은 인간 고유의 특성이라고 여겨지는 창의성에 대한 영역을 인공지능 시스템에서 어느 정도까지는 복제하거나 시뮬레이션할 수 있다는 생각에 뿌리를 두고 있습니다. 이 개념은 창작 과정 전반을 자동화하여 기계가 예술 매개체나 장르의 제약 조건에 맞는 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
컴퓨팅 창의성이라는 기반 아래에서 우리는 광범위한 응용 분야를 찾아 볼 수 있습니다. 시각 예술에서는 추상적인 창작물부터 유명 아티스트의 작품과 유사한 표현 작품에 이르기까지 놀라운 예술 작품을 만들어내는 인공지능(AI) 시스템을 관찰할 수 있습니다. 음악에서는 AI 알고리즘이 다양한 장르를 아우르는 독창적인 곡을 작곡하는 데 필수적으로 사용되고 있으며, 종종 인간 음악가가 작곡한 곡과 구별할 수 없을 정도의 퀄리티를 보여주고 있습니다. 마찬가지로 문학에서도 다양한 주제와 문체 스타일을 담아내는 시와 수필, 산문을 인공지능(AI)이 작성하여, 인간 창의성 자체의 본질에 대한 의문을 제기하고 있습니다.
그러나 이러한 인공지능(AI) 시스템이 창의적인 결과물을 만들어낼 수는 있지만, 인간적인, 인문학적 의미의 창의성을 가지고 있지는 않다는 점에 유의하는 것이 특히 중요합니다. 이러한 시스템은 인간의 창의성의 근간을 형성하는 정서적, 심리적, 문화적 공감이 없이 그저 알고리즘과 대규모 빅데이터 세트만을 기반으로 작동하고 있습니다.
위의 사실에도 불구하고 컴퓨팅 창의성 분야는 흥미로운 잠재적 가능성을 제시합니다. 창의성을 탐구하고 이해하는 새로운 관점의 방법을 제시하며, 인간의 창의적 프로세스를 한층 강화할 수 있는 실질적인 도구를 제공합니다.
오히려, 기계가 어떻게 ‘창의적’일 수 있는지 알아봄으로써 우리는 우리 자신의 창의성의 본질에 대한 통찰력을 얻고, 창조와 파괴적 혁신의 의미에 대한 더 깊은 철학적 의미를 고찰 할 수 있게 되었습니다.
인공지능과 미술
미술 분야는 선사 시대 동굴 벽화에서 현대 디지털 아트에 이르기까지 항상 인간의 중요한 표현 도구였습니다. 오늘날 우리는 인공지능(AI)이 예술적 작품을 창작하는 데 중요한 역할을 담당하는 새로운 시대의 한가운데에 서 있습니다.
인공 지능은 미술의 혁명적인 도구로 부상하여 시각 예술의 창의성을 위한 새로운 가능성을 보여주고 있습니다. AI 기술은 한때 인간의 재능으로만 여겨졌던 독창적인 예술 작품을 생성할 수 있을 정도로 발전했습니다.
이 분야에서 AI의 능력에 대한 가장 놀라운 사례 중 하나는 예술 집단인 Obvious가 고안한 작품인 “Portrait of Edmond Belamy”입니다. GAN(Generative Adversarial Network)으로 알려진 AI 모델 유형의 산물인 이 초상화는 크리스티 경매에서 무려 432,500달러에 팔려 인공지능(AI)으로 생성된 미술 작품의 가치 평가에 새로운 이정표를 세웠습니다.
GAN은 AI로 생성된 시각 예술을 만드는 데 매우 중요한 역할을 하는 개념입니다. 이미지를 생성하는 생성기와 이미지를 평가하는 식별기의 두 부분으로 구성됩니다. 두 부분이 ‘경쟁’하여 점점 더 세련된 이미지가 만들어지는 구조입니다.
하지만 독창적인 작품을 만드는 것만이 전부는 아닙니다. AI는 기존 이미지를 어떤 의도대로 변환하는 데에도 사용되고 있습니다. DeepArt 및 DeepDream과 같은 플랫폼을 통해 사용자는 어떤 이미지를 제출하면 사용자가 원하는 유명 아티스트의 스타일로 변경된 이미지를 볼 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 스타일 전송이라는 기술을 활용하여 한 이미지의 고유한 미적 특성을 다른 이미지에 부여하여 독특한 스타일로서 매혹적인 미술 작품을 만들 수 있습니다.
인공지능과 음악
음악 분야에서 인공지능은 강력하고 혁신적인 힘으로 입증되었습니다. 기술과 예술의 결합은 음악 창작 방식을 다른 관점에서 재구성할 뿐만 아니라 작곡가라는 직업의 의미에 대한 우리의 이해에도 도전하고 있습니다.
다양한 장르와 스타일을 아우르는 독창적인 작곡을 생성할 수 있는 AI 시스템이 개발되어 음악 창작의 경계를 허물고 있습니다. 이러한 AI 모델은 대규모 음악 빅데이터를 분석하여 패턴과 구조를 파악한 다음 학습한 내용을 바탕으로 새로운 작곡을 생성할 수 있습니다.
대표적인 예로 10가지 악기로 4분 분량의 음악을 생성할 수 있고, 컨트리부터 모차르트까지 다양한 스타일을 결합할 수 있는 AI 시스템인 OpenAI의 MuseNet이 있습니다. 음악 스타일을 혼합하고 새로운 작곡을 생성하는 이 능력은 음악 영역에서 AI의 잠재력을 보여주는 흥미로운 사례입니다.
또 다른 혁신적인 AI 시스템으로는 주킨 미디어의 주킨 컴포저가 있습니다. 이 AI 모델은 일반적으로 인간 작곡가가 수행하는 작업인 비디오 콘텐츠용 오리지널 음악을 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 분위기, 장르, 템포 등 다양한 파라미터를 처리하여 특정 비디오 콘텐츠에 맞는 고유한 작곡을 제공할 수 있습니다.
음악 창작 분야에서 AI의 역량을 인정받은 가장 중요한 사례 중 하나는 프랑스 음악 작가, 작곡가 및 출판사 협회(SACEM)가 AIVA(인공지능 가상 아티스트)의 예술성을 인정한 것입니다. AIVA는 오리지널 클래식 음악을 작곡하는 AI로, 공신력 있는 음악 학회에서 공식적으로 인정받았다는 것은 음악 창작에서 AI의 역할에 대한 인식이 점차 확대되고 있음을 보여줍니다.
이러한 AI 모델은 음악을 창작하지만, 인간과 같은 방식으로 음악을 ‘이해’하지 못한다는 점에 유의해야 합니다. 감정이나 창작 과정을 경험하지 않고 단순히 데이터 세트의 패턴과 구조를 분석하여 새로운 작곡을 생성합니다.
음악 제작에 AI가 등장하는 것은 인간 음악가나 작곡가를 대체하기 위한 것이 아닙니다. 그 대신 인간의 창의성을 발휘할 수 있는 새로운 도구와 기회를 제공하는 것입니다. AI는 아티스트가 새로운 음악 스타일을 실험하고, 작곡의 특정 측면을 자동화하며, 음악 교육과 학습에 도움을 줄 수 있습니다.
하지만 다른 예술 분야와 마찬가지로 음악 창작에 AI를 도입하면 저작자, 저작권, 창의성의 본질에 관한 중요한 과제가 남습니다. 이러한 미지의 영역을 탐색하는 과정에서 한 가지 분명한 것은 AI와 음악의 합주곡은 이제 막 시작되었으며, 그 영향력은 아직 완전히 실현되지 않았다는 것입니다.
인공지능 기반 창의력의 메커니즘
AI가 창의적인 프로세스에 어떻게 기여할 수 있는지 이해하려면 AI를 구동하는 과학적 원리에 대해 자세히 알아볼 필요가 있습니다. AI의 하위 집합인 머신러닝 기술의 두 가지 핵심 측면은 인공적인 창의성을 이끌어내는 데 필수적입니다.
자연어 처리(NLP)와 생성적 적대 신경망(GAN)이 바로 그것입니다.
NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고, 생성하고, 상호 작용할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 문학이나 가사 및 대화체 언어를 쓰고, 감정을 분석하고, 심지어 놀랍도록 인간적인 느낌의 쌍방향 대화에 참여할 수 있는 AI 시스템의 기반이 되는 엔진입니다. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 AI에 제공하여 언어의 패턴, 구조, 뉘앙스를 학습하게 함으로써 이루어집니다.
OpenAI에서 개발한 GPT-3.5/4는 자연어 처리(NLP)를 활용하는 AI 시스템의 대표적인 예입니다. GPT-3.5/4는 학습한 데이터의 패턴을 분석하여 사람과 유사한 텍스트를 생성하고, 학습 데이터의 스타일과 내용을 효과적으로 모방하여 창의적인 결과물을 생성할 수 있습니다.
반면에 GAN은 주로 시각 예술 창작에 사용됩니다. 이 기술에는 새로운 데이터 인스턴스를 생성하는 생성기와 생성기의 출력 품질을 평가하는 판별기라는 두 가지 신경망이 포함됩니다. 제너레이터는 판별기의 피드백을 바탕으로 더 나은 출력을 생성하는 방법을 학습하여 점점 더 정교하고 고품질의 이미지를 생성합니다.
예술 단체 Obvious는 크리스티 경매에 출품된 AI 생성 예술 작품인 ‘에드몽 벨라미의 초상화’를 제작하는 데 GAN을 사용했습니다. GAN은 14세기에서 20세기 사이에 그려진 15,000점의 초상화 데이터 세트를 사용하여 그림의 스타일과 구조를 학습한 다음 그 지식을 사용하여 작품을 생성했습니다.
이는 AI 기반 창의성을 뒷받침하는 기술의 두 가지 예에 불과합니다. 자연어 처리와 인공신경망은 새로운 아이디어를 창출하고, 창의력을 강화하며, 창의성의 본질이 무엇인 지에 대한 우리의 이해에 도전할 수 있는 도구를 제공함으로써 창의적인 프로세스에 접근하는 관점과 방식을 근본적으로 변화 시키고 있습니다.
하지만 이러한 기술이 창의적인 결과물을 만들어낼 수는 있지만, 인간적인 의미의 창의성을 가지고 있지는 않다는 점을 알고 있는 것이 중요합니다. AI는 알고리즘과 데이터를 기반으로 작동하기 때문에 인간의 창의성에 내재된 정서적, 심리적, 문화적 차원의 공감력이 결여되어 있습니다.
이러한 기술을 계속 탐구하고 발전시켜 나간다면 앞으로 더욱 혁신적이고 흥미로운 AI 기반 창의성 응용 작품의 사례를 많이 보게 될 것입니다. 그러나 이는 또한 창의성의 본질, 창의적 프로세스에서 AI의 역할, 사회와 문화에 미치는 영향에 대한 중요한 숙제를 던져주게 될 것입니다.
결론: 인공지능의 창의성과 미래
인공 지능(AI)은 현재 인간에 의한 기존의 창조적인 환경을 확연하게 바꾸고 있지만, 이것이 창조성의 미래에 의미하는 바는 무엇일까요?
AI와 인간 창의성의 공생 관계는 기계가 인간 예술가를 대체하는 것이 아니라 오히려 우리의 창의성을 강화할 수 있는 도구 역할을 하는 희망찬 미래를 제시합니다. 이 협력은 인간이나 기계가 각기 혼자서는 만들 수 없는 새로운 작품의 생산으로 이어져 우리가 아직 완전히 이해하지 못한 방식으로 창의성의 경계를 넓혀 나갈 수 있습니다.
실용적인 수준에서 AI는 창작 과정의 일부 측면을 완전 자동화하여 아티스트가 지루한 작업에서 벗어나 인간만이 할 수 있는 혁신적인 부분에 집중할 수 있는 시간을 더 많이 제공할 수 있습니다. 또한 AI는 전통적인 예술 교육 없이도 사람들이 창작 과정에 더 쉽게 접근할 수 있는 도구를 제공함으로써 창의성을 평범한 사람들에게도 보편화 할 수 있습니다.
AI는 또한 새로운 형태의 예술과 표현을 탐색하기 위한 플랫폼 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어 대화형 AI 설치물은 전례 없는 방식으로 관객을 참여 시켜 관객의 행동에 실시간으로 반응하는 역동적이고 진화하는 예술 작품을 만들 수 있습니다.
동시에 AI를 창의적인 분야에 통합할 때 발생하는 문제를 심도 깊게 알아보는 것이 중요합니다. 저작권, 독창성 및 창의성 자체의 본질을 둘러싼 문제는 앞으로 우리가 해결해야 할 과제입니다. AI가 계속해서 발전함에 따라 우리의 법적 및 윤리적 규범은 기술 변화에 발맞추기 위해 진화해야 합니다.
결론적으로 AI를 통한 창의성의 미래는 유망하지만 복잡해 보입니다. 예술, 혁신, 인간 잠재력의 한계를 재정의 하도록 하는 흥미로운 개척지라고 볼 수 있습니다. 우리가 이 새로운 영역을 계속 탐구하면서 색다른 관점으로 창의성, 기술 및 우리 인간 자신에 대한 새로운 통찰력을 발견할 것입니다.