1997년, 역사상 가장 위대한 체스 선수로 꼽히는 가리 카스파로프는 기계에게 패배했다 – IBM이 만든 슈퍼컴퓨터 딥블루였다. 많은 사람에게 이 역사적인 패배는 기계 지능이 인간의 지성을 능가하는 새로운 시대의 시작을 알리는 사건이 되었다.
20년이 흐른 지금, 딥블루가 사용했던 체스 알고리즘은 스마트폰에서 손쉽게 백그라운드로 돌아갈 정도가 되었고, 그 사이 우리는 LIDAR 스캐너를 만지작거리며 친구와 페이스타임을 한다.
당신은 아티스트고, 기술을 이용해 예술을 창작하고 자신을 표현한다. 카스파로프의 지식은 기계에게 위협받았지만, 기계가 예술을 창작하는 일은 절대 없을 것이다, 그렇지 않은가?
Sasha Kru의 어린이 삽화, Dall-E로 제작
이 블로그 포스트의 커버 이미지는 Dreamstudio로, 위아래의 삽화들은 Dall-E로 생성했다.
따라서 문제는 기계가 구스타프 클림트 수준의 예술을 창작할 수 있느냐(이미 가능하다)가 아니라, 머지않아 인간 아티스트보다 더 빠르고, 더 효율적이고, 더 저렴하게 그것을 해낼 수 있느냐다.
생성형 AI란 무엇이고, 무엇이 다른가?
컴퓨터가 우리의 창의적 표현을 도울 수 있다는 발상은 전혀 새로운 것이 아니다. 컴퓨터로 생성한 예술은 1950년대 초부터 존재해왔다. 하지만 최근까지도 기계가 창작 영역에서 인간을 이길 가능성은 없었다.
기계는 방대한 데이터셋을 분석하고 그 안에서 패턴을 찾아 답이나 예측을 제공하는 데 뛰어나다(예를 들어 피자 배달 예상 도착 시간처럼). 하지만 “생성형 AI”라는 새로운 카테고리는 예술계와 창작 산업을 뒤흔들었다. 더 빠르고 더 저렴해지고 있고, 어떤 경우에는 인간이 손으로 만드는 것보다 더 나은 결과물을 만들어내고 있기 때문이다.
생성형 AI는 방대한 양의 데이터로 학습된 AI다. 그 패턴을 모방해 새로운 것을 만들어낸다. 특정 결과물을 만들라는 지시(예: 개 그림을 그려라)를 입력받는 대신, 수백만 장의 개 그림 데이터를 학습해 입력받은 모든 데이터를 바탕으로 새로운 개 그림을 생성하는 방식이다.
Sonya Huang, Pat Grady, 그리고 GPT-3(그렇다, 인간이 쓴 것 같은 텍스트를 생성하는 딥러닝 언어 모델이다)가 함께 쓴 기사에 따르면, 인간이 독창적인 작업을 해야 하는 모든 산업은 재발명의 대상이 되고 있으며, “일부 직무는 생성형 AI로 완전히 대체될 수 있는 반면, 다른 직무는 인간과 기계 사이의 긴밀한 반복 사이클에서 오히려 더 발전할 가능성이 높다”고 한다.
이는 예술과 엔터테인먼트부터 제조업, 헬스케어에 이르기까지 모든 분야에 해당된다. AI의 입장에서는 우리의 창작 산업이 이제 새로운 놀이터인 셈이다.
하지만 그렇지 않다 – 생성형 AI는 도구 상자에 새로 추가된 최신 도구일 뿐이며, 누구나 이를 사용할 수 있게 될 것이다.
대체가 아니라 판을 흔드는 것
1997년 가리 카스파로프가 딥블루에게 패배했던 것처럼, 2022년 여름에도 콜로라도 주 박람회 미술 대회에 참가한 아티스트들이 인공지능에게 패배하는 불운한 경험을 했다.
비디오게임 디자이너인 제이슨 앨런은 텍스트 프롬프트를 이미지로 바꿔주는 인공지능 프로그램 미드저니로 만든 작품으로 대회에 참가했다. 제작 방식을 공개한 이후 앨런의 작품은 화제가 되었고 다른 아티스트들의 거센 반발을 불러일으켰다.
앨런은 원하는 결과물을 얻기까지 “몇 주간의 미세 조정”과 “수백 장의 이미지”가 필요했다고 밝혔으며, 이는 약 80시간의 작업에 해당한다. 이 숫자를 읽고 나면 인공지능이 인간을 대체하러 온 것이라고 생각하기는 어렵다.
아티스트의 창작 과정을 바꾼다 – 이건 확실하다.
Andrey Adno의 《The Golden Square Theory》(2018)를 재해석한 콘셉트
현실적으로 AI 아트는 아티스트를 대체하지 않을 것이다. 옥스퍼드 인터넷 연구소의 연구원 앤 플로인은 예술에서 핵심적인 창의적 의사결정 부분은 AI 기술로 대체되지 않을 것이라고 주장한다.
그녀의 말을 빌리면, “AI 모델은 예상치 못한 방식으로 추론할 수 있고, 특정 화풍에서 [수백 점의 작품으로 학습한 결과] 전혀 인식되지 않았던 요소에 주의를 환기시킬 수 있다. 하지만 머신러닝 모델은 자율적이지 않다.”
머신러닝 모델은 자율적이지 않다. 결과물을 만들어내려면 인간의 개입이 필요하다. 따라서 그것을 어떻게, 어떤 목적으로 사용할지는 아티스트의 몫이다.
생성형 AI는 단 몇 초 만에 놀라운 결과물을 만들어낼 수 있지만, 과연 궁극적으로 아티스트를 대체하게 될까?
아니다, 하지만 아티스트들이 새롭고 흥미로우며 다양한 스타일을 받아들이도록 돕는 촉매제가 될 수는 있다.
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(이 답변은 글쓰기 AI 프로그램으로 생성되었습니다)
