DALL-E 2, Novel AI, Stable Diffusion...
모두 한 번쯤 들어보셨을 겁니다.
바로 인공지능 그림 기술 혹은 소프트웨어인데요.
컴퓨터의 정교한 그림 솜씨가 여간 놀랍지 않습니다만 편향성, 윤리, 저작권과 대표성 등 이에 대한 관련 갑론을박도 한창입니다. 어디서 많이 본 듯한 주제죠? 네, 위 프로그램들 모두 Chat GPT, MS Copilot과 마찬가지로 생성 AI와 빅데이터를 활용합니다.
※ 참고: BBC 알렉산더 리벤. (2022). 인공지능 예술: AI는 새로운 예술을 탄생시킬까? (링크 클릭)
미디어 아트 전문가는 이 뜨거운 감자를 바라보며 무엇을 떠올리고 있을까요? 또, 우리는 AI 예술을 어떻게 바라봐야 할까요? 미알못(?)도 쉽게 이해할 수 있는 좋은 강의를 찾았는데, 한국어 번역 스크립트를 구하지 못해 직접 번역했습니다.
인간의 사유와 기계의 창의력이 만나면 무슨 일이 벌어질까요? 고전 명화를 학습하여 무한한 초상화를 만들어 내는 AI 모델부터 외계 생명체를 상상할 수 없을 정도로 세밀하게 묘사하는 신경망에 이르기까지... 범인인 저로서는 감히 상상할 수 없는 일들이 현실로 벌어지고 있습니다. 미국 뉴욕에 거점을 두고 활동하는 미디어 아트 큐레이터이자 프리랜서 강사 Eileen Isagon Skyers가 이에 해 설명합니다. 진화하는 미래를 품으로 끌어안은 예술을 선보이면서 말이죠. 그녀는 AI가 어떻게 인간 상상력의 범위를 넓히고, 혼자서는 설계할 수 없는 세계를 창조할 수 있는지를 보여줍니다.
각설하고, 바로 영상 시청하겠습니다.
Eileen Isagon Skyers(이하 'EIS):
인공지능이 만들어 낸 하나의 예술 작품을 상상해 보세요. (예시를 보여주며) 우리들 대부분은 인공지능 예술을 떠올릴 때 이런 작품을 상상하고 있을 것입니다. 아마 우리는 모두 완전히 다른 것을 상상하고 있을 것입니다. 오늘날 우리는 DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney와 같은 머신러닝모델을 통해 AI가 낯선 생명체부터 가상의 인플루언서, 완전히 낯설고 호기심을 자극하는 이미지에 이르기까지 모든 것을 만들어 내는 것을 목격했습니다.
인간은 본질적으로 이해할 수 없는 것에 흥미를 느끼기 때문에 기술로서의 AI는 우리에게 매력적입니다. 또한 신경망 네트워크는 세대를 초월하여 인류가 이룩한 예술 운동(Art movement), 수백만 개의 이미지를 한 번의 간단한 스캔으로 처리하여 매우 익숙하지만, 또 한편으로 놀랍도록 낯선 시각 자료를 만들어 낼 수 있습니다. 좀 더 시적으로 말하자면, AI는 우리를 반영합니다(AI mirrors us).
01:13
세상은 우리 눈앞에서 변화하기 시작하고 있습니다. 현상은 기본적으로 두 가지 시각으로 나뉘어져 있습니다. AI가 인간의 창의성에 큰 위협이 되겠다고 생각하는 비관론자들이 있습니다. 그리고 AI를 창의성의 확장으로 보는 낙관론자들도 있습니다. 그렇다면 예술가로서 진정한 독창성을 발휘하는 것이 더 이상 가능할까요? 기계가 만든 예술 작품에 어떻게 비판적으로 참여할 수 있을까요?
먼저 AI의 한계를 뛰어넘는 예술가들의 은유, 이야기, 인사이트를 살펴보는 것부터 시작하겠습니다. 우리가 느끼는 기쁨, 놀라움, 혼란, 경이로움의 순간... 그 감정을 통해 이 기술과의 만남 가능성을 조금이나마 엿볼 수 있습니다. 우리가 목도한 바와 같이 인공지능은 미학적 측면과 아울 도덕적, 윤리적 측면에서도 매우 중요한 만남이기 때문입니다.
02:05
(자료를 보여주며) 마리오 클링게만(Mario Klingemann)은 2019년에 이 작품을 경매에 내놓았습니다. 이것은 17세기부터 19세기까지 수천 점의 초상화를 학습한 AI 모델의 실행체입니다. 이 모델은 인간의 얼굴에 대한 기묘한 해석을 끊임없이 드러냅니다. 각각의 초상화는 기계가 자신의 결과물을 읽으면서 실시간으로 생성하는 고유한 결과물입니다. 시청자로 하여금 마치 새로운 초상화를 만들어 내는 기계의 환각을 들여다보는 것처럼 느끼게 하죠.
02:39
(자료를 보여주며) 소피아 크레스포(Sofia Crespo)의 '신경 동물원(Neural Zoo)' 시리즈는 현실 세계의 신경망 네트워크 해석을 사용하여 비현실적인 바다 생물과 다양한 생물 형태를 보여줍니다. 개구리는 꽃처럼 생겼습니다. 반투명 해파리는 생생한 내부 장기를 가지고 있습니다. 이 이미지에는 실제 생물이 하나도 없지만 AI를 사용하면 다른 세계의 생명체를 불가능할 정도로 세밀하게 상상할 수 있습니다.
03:08
(자료를 보여주며) 사라 루디(Sara Rudy)의 이 추상 작품은 디지털 페인팅으로부터 시작되었습니다. DALL-E 2의 아웃페인팅에서 "찢어진 가장자리(torn edges)"라는 프롬프트를 사용하여 16대 9 비율에 맞춰 확대한 것입니다. 아웃페인팅 기능을 활용하면 아티스트는 "찢어진 가장자리"와 같은 간단한 언어 프롬프트를 통해 프레임을 넘어 창의력을 확장할 수 있습니다.
03:34
(자료를 보여주며) 이보나 타우(Ivona Tau)의 이 작품은 사진으로 보일 수도 있지만 또한 AI의 작품이기도 합니다. 이 작품은 작가의 개인 사진 컬렉션에 있는 수천 장의 이미지를 GAN으로 학습한(Gan Training: 머신러닝 기법임) 결과물입니다. (다음 자료와 함께) 타우는 자신의 사진을 큐레이팅한 뒤 모델의 입력과 출력을 신중하게 선택합니다. 여러 면에서 AI 예술은 큐레이션의 한 형태입니다. 한 번에 수백 장의 이미지 중에서 선택하는 과정인 것이죠. (다음 자료로 넘어가서) 이 비디오는 타우의 사진으로 구성된 방대한 데이터 셋을 학습한 모델에서 가져온 것으로, 일종의 알고리즘 메모리입니다. 하지만 타우는 망각이나 덧없는 기억을 상징코자 파괴된 데이터 세트도 만들어 모델에 적용하기도 했습니다.
04:22
마지막으로 클레어 실버(Claire Silver)를 소개합니다. 실버는 의도적으로 기계와 협력하여 작품을 제작한다는 점에서 스스로를 '협업형 AI 아티스트'라고 부릅니다. 그녀의 작업 과정은 도구가 발전함에 따라 끊임없이 진화하고 있습니다. 그녀는 종종 이미지의 작은 부분 하나만 마스킹하고 변형하는 인페인팅 기법으로 작업합니다. (다음 자료와 함께) 이 초상화에서는 애플슬로 여러 부분의 불투명도를 변화시키며 조금씩 변형합니다. 그녀는 이 기법을 유화에 유약을 바르는 것에 비유합니다.
AI가 생성한 이미지를 한 모델에서 다른 모델로 공급하여 기계 자체에 새로운 형태의 언어와 관련 이해를 효과적으로 생성합니다. 그녀의 작업은 반은 마스터 페인팅(Master painting)이고 반은 디지털 아트입니다. 또 과거와 현재를 모두 아우릅니다. 이 작품은 존 싱어 사르겐트, 에블린 드 모건, 구스타프 클림트(John Singer Sargent, Evelyn De Morgan and Gustav Klimt)와 같은 유명 예술가들에게서 영감을 얻었으며 거의 오마주처럼 표현했습니다.
05:30
각각의 AI 모델은 서로 다른 정보군을 학습하기 때문에 마치 서로 다른 언어를 사용하는 것과 같습니다. AI는 이제 어디에나 있습니다. 우리가 인식하든 인식하지 못하든, 이제 우리는 모두 AI와 함께 공동 창작을 하고 있습니다. 우리가 이러한 세계의 일부가 되고자 한다면, 우리 혼자서는 불가능합니다. 이러한 새로운 종류의 이미지와 예측 및 형태에 대한 문화적 소양을 갖추려면 예술가들의 작품을 살펴보는 것이 매우 생산적인 출발점이 될 수 있습니다. 우리는 점점 더 기술적으로 발전하는 미래에 대비해야 하며, 이는 현재 우리의 손끝에서 모든 창의적 가능성을 배가시킬 것입니다. 감사합니다.
표현방식이 조금 다르지만, 화자는 결국 중요한 건 이를 받아들이는 사람의 역량과 태도라고 말하는 것 같습니다. 누군가에게 AI 기술은 괴물이거나 부정확성이지만, 또 다른 어떤 이에게는 창작의 원천이자 현대 사회를 살아가는 중요한 기술이라고 받아들여지니까요. 어찌 됐건, 점점 AI는 우리 일상 깊숙이 들어올 것 같습니다. 살아남으려면(?) 관련 기술뿐만 아니라, 다양한 소양을 키워야겠습니다. 그래야지 AI 소용돌이에 휘둘리지 않고, 중심을 잡고 이를 활용할 수 있지 않을까요?
이번 큐레이팅은 여기서 마치겠습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
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