2022년 9월호 (2022.9.28.) (2022.10.1. 업데이트)

AI 창작... 경탄할 기술 그 너머의 문제들

_ 2/2. 질문하는 인간!

작성자 : 김해보 (정책협력실 전문위원, sea@sfac.or.kr)

예술 창작까지 척척 해내는 AI를 보면서 인간들은 고민에 빠집니다. 인간의 문화 자체가 알고리듬이 되어버린 디지털 문명의 시대에 인공지능이 하지 못할 역할로 인간의 존재 가치를 이어갈 방법은 무엇일까요? UX 디자이너 겸 미디어 아티스트 존 마에다(John Maeda) 교수는 “디자인은 문제에 대한 솔루션이고, 예술은 문제에 대한 질문이다”고 말합니다. 기술의 창작품에 예술의 가치를 부여하는 것이 인간의 몫이어야 합니다.

서울문화재단 Policy Issue Paper _ 문화+정책 2022년 9월호 _ AI 창작... 경탄할 기술 그 너머의 문제들 [목 차] 1/2. 예술하는 기계 ? (2022.9.21. 발간) (1) 쏟아지는 AI 예술들 (2) 호기심, 두려움, 자존심, 논쟁! (3) 인간의 고유영역? 예술의 위치는... (4) 예술을 혁신할 신기술들, 더 강력한 문화기술들... (5) 예술하는 인간? 2/2. 질문하는 인간 ! (2022.9.28. 발간) (1) 예술 튜링테스트? (2) 기계의 창작, 인간의 예술! (3) Generative Art, GAN, CAN... 인간은? (4) 기술을 예술로 만드는 가치... 인간의 몫! (5) Art-thinking, 질문하는 예술 ☞ 알아두면 쓸모 있는 정보 - AI 창작 관련 사이트들
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2. 질문하는 인간 !

(1) 예술 튜링테스트?

이재박·안성아(2020) 교수는 “인공지능은 예술창작의 주체가 될 수 있는가?”는 질문으로 시작한 논문에서 인공지능이 생성한 작품과 사람이 그린 작품을 감상한 195명 학생들의 정량적, 정성적 평가를 토대로 “감상자가 기계의 작품을 통해서도 예술성을 경험할 수 있음을 보여주었다”고 결론지었습니다. 이제 창작까지 하는 AI를 보면서 인간들은 고민하게 됩니다. 우선 저 AI의 능력 수준이 어느 정도인지가 궁금합니다. “소위 예술 작품”을 창작한 AI는 튜링테스트를 통과했다고 할 수 있을까요?

자동창작 시대의 예술작품-인공지능은 예술창작의 주체가 될 수 있는가? (이재박.안성아, 인공지능인문학연구, 2020)

튜링테스트는 ‘컴퓨터 과학의 할아버지’ 격으로 추앙받는 앨런 튜링(Alan Turing)이 제안한 ‘모방(Imitation) 게임’입니다. 기계에 의한 행위를 인간의 행위와 구별할 수 없을 때 기계는 이 테스트를 통과한, 즉 인간과 거의 같은 능력을 갖춘 것으로 보자는 것입니다. 앞서 소개한 미술 공모전 소동에서도 인공지능이 만든 작품이 심지어 인간의 작품보다 우수하다고 평가받았으니 튜링테스트를 통과한 것으로 봐야 할까요? AI 작곡이 이미 일반화되어 있다는 것은 인간이 그것을 구별하지 못한다는 뜻이니, 예술 튜링테스트를 통과한 AI가 그렇게 많다는 뜻이 되나요? 아니면 지금 들려오는 배경음악을 누가 작곡했든지 별로 개의치 않는다는 뜻일까요? 우선 직접 한번 들어보고 평가해보시지요.

최초 인공지능 작곡 팝송 ‘아빠의 자동차’(Daddy’s Car)

(출처 : 유튜브(https://www.youtube.com/watch?v=LSHZ_b05W7o))

이 노래는 2016년 소니사의 작곡 알고리듬 ‘플로우 머신(Flow Machines)’이 비틀스의 노래 45곡을 학습해 다시 비틀즈 풍으로 작곡한 ‘아빠의 자동차’(Daddy’s Car)입니다. 당시 최초의 인공지능 작곡 팝송이라고 소개되었습니다. 그냥 들어서는 인간이 작곡한 것인지 기계가 작곡한 것인지 구별할 수가 없지요? 이게 벌써 6년 전의 일입니다.

그런데, 소위 예술 창작 AI의 튜링테스트는 여러 면에서 맹점이 있습니다. 설사 인간에 의해 ‘창작’된 것이라고 다 ‘예술’이라고 받아들여지는 것은 아닙니다. ‘창작한다’고 ‘예술하는’ 인공지능이라고 볼 수는 없는 것입니다. 그래서 제가 앞에서 “소위 예술 창작”이라고 적었던 것입니다. 즉, 예술튜링테스트를 하려면, 기계가 한 창작행위가 인간이 한 창작행위와 구별하지 못할 정도인가가 아니라, 그 창작품이 어느 정도의 예술성을 가졌느냐가 테스트의 핵심이어야 하는 것입니다. 그런데 여기서 문제는 인간에 의한 창작행위도, 심지어 예술이라고 인정받은 창작품도 다른 인간들이 이를 예술로 구별하지 못하는 경우가 허다한 것입니다. 즉, 예술튜링테스트에서 판별기준으로 사용될 ‘보편적인 인간 예술성 기준’을 합의할 수가 없으니 예술 튜링테스트는 성립할 수 없는 것입니다. 보통사람들도 포토샵으로 기존 이미지를 정확하게 모사하고 예쁜 이미지를 만들어냈다고 그것을 다 예술이라고 말하지 않습니다. 반면 일반인들은 이해하지 못할 설치물과 행위를 전위적인 예술로 “해석”해주는 비평가들의 눈이 일반인들도 따라서 고개를 끄덕이게 하는 예술성을 결정하는 것이 현실입니다. 솔직히 말씀드려서 저도 미술전시장에서 저게 왜 (저렇게 비싼) 예술작품인지 고개를 갸웃거릴 때가 많습니다. 미술관의 환경미화원이 쓰레기인줄 알고 작품을 내다버린 해프닝은 꽤 자주 소개되는 해외토픽이지요. 심지어 스웨덴의 신문기자 악셀손(Ake Dacke Axelsson)이 1964년에 벌인 사기극에서는 침팬지가 그린(?) 물감놀이 흔적이 비평가들에 의해 명작 추상화로 극찬되었다고 합니다. 그의 의도대로 예술 호사가들의 허위의식이 폭로된 것인지, 침팬지의 자유로운 붓질에서 전례 없던 자유로운 예술혼과 독창성이 포착된 것인지, 알 수 없습니다. 누군가는 인공지능이 그린 미술작품을 앤디 워홀 작품보다 6배나 높게 사들이고, 누군가는 1등 상을 수여하더라도, 누군가는 애들의 낙서 수준으로 치부할 수 있으니, 일관성 있는 튜링테스트가 성립 불가능합니다. “소위 예술 창작”의 결과물에 수용자의 취향과 철학에 따른 예술의 가치가 부여되어야 “예술”이 되는 것이니까요.

"쓰레기인줄 알고…" 이탈리아 환경미화원, 설치미술품 내다버려 (김선형, 연합뉴스, 2015.10.27.)

예술의 민낯을 보여준 침팬지 '피에르 브라소' (매거진 K, 2018.4.9.)

침팬지 추상화가 ‘피에르 브라소'(Pierre Brassau)의 작품

(출처 : 예술의 민낯을 보여준 침팬지 '피에르 브라소' (매거진 K, 2018.4.9.))

동물원 출신의, 가공의 추상화가 ‘피에르 브라소'(Pierre Brassau)의 전시회는 악셀손의 기획으로 스웨덴 예테보리에 있던 Gallerie Christinae에서 최초이자 마지막으로 열렸습니다. 이 예술 사기 소동은 미국의 물리학자 소칼(Alan David Soka)이 1996년에 인문학 저널 “소셜 텍스트”(Social Text)에 가짜 논문을 투척하여 파장을 일으킨 “지적 사기” 사건을 떠올리게 합니다. 소칼이 포스트모더니스트들의 허위의식을 까발리기로 작정하고, 알아듣기 힘든 전문용어로 쓴 넌센스 가득 찬 논문을 투고하면서 붙인 제목이, “경계를 넘어서: 양자 중력의 변형적 해석학을 위하여”(Transgressing the Boundaries: Toward a Transformative Hermeneutics of Quantum Gravity)였다니, 좀 씁쓸합니다. 경계 너머 다른 영역에 있는 인간 정신활동의 가치를 이해하려고 노력하는 것 만으로도 가상타할 일이지만, 사실 제대로 이해하고 공통의 언어로 소통하기가 너무 어려운 게 사실입니다. 게다가 예술의 질적 수준은 각자의 미적 기준을 따라 정해지는 것이어서, 다른 영역의 논리가 아니라 다른 사람의 가치를 이해해야 하니 더 어려운 문제입니다.

소칼의 의도가 타 영역의 학문에 대한 정확한 이해 없이 허세 부리기와 정치적 편향성만 팽배했던 당시 학계의 세태에 경종을 울리기 위한 것이었지, 경계를 넘나드는 학문 활동의 필요성 자체를 부정하려고 한 것은 아니었다고 합니다. 경계를 넘어서 이해하는 사람이 많아져야 사기 치는 사람이 줄어듭니다. 여태까지 예술을 이해하기 어려웠던 것만큼 지금은 알고리듬을 이해하는 것이 불가능에 가까워지고 있습니다. 그래서 인공지능 창작을 그럴 듯한 사기로 볼 것이 아니라, 그것이 일깨운 질문을 통해, 인간이란 무엇이며 예술이란 무엇인가라는 문제의 본질을 다시 살피고 인식의 경계를 넓히는 기회로 삼아야 할 것입니다.

(2) 기계의 창작, 인간의 예술!

사실 앞서 소개한 “아빠의 자동차(Daddy’s Car)”에 대해서 튜링 테스트가 성립되기 어려운 또 하나의 이유가 있습니다. 이 곡을 작곡은 인공지능이 했지만, 작사와 편곡은 프랑스 음악가 베누아 까레가 맡았기 때문입니다. 미술 공모전의 소동에 쓰인 이미지 자동생성 알고리듬처럼, 하다못해 “이런 풍의 음악을 작곡해줘”라고 명령어 몇 개를 입력하는 수준에서부터, 생성된 결과물을 보고 “OK” 하는 것 까지, AI 창작에 인간의 개입이 전혀 없을 수 없습니다. 이 사실을 기계의 예술창작이 근본적으로 불가능하다는 논리에 갖다 붙이는 사람들도 많습니다. 하지만 이것은 인간끼리도 분업화 되었고 기계를 협력자 수준으로 활용하는 현대의 예술창작 시스템 현실을 무시하는 것입니다.

"이젠 작곡까지"…인공지능, 팝송도 만들었다 (이정현, ZDNet 코리아, 2016.9.27.)

이 경우에도 창작과정에서의 기여도나 주도권 차원의 논쟁은 별로 유효하지 않기 때문에, 좀 더 고상하게, 창작의 의도와 목적성, 작품에 반영된 작가의 철학을 인간 예술의 중요한 요소라고 주장하기도 합니다. “기계는 잘 조작되면 창작할 수도 있지만, 인간만이 진정 예술을 한다”는 정도의 주장이 성립됩니다. 앞에서 본 침팬지 추상화가 ‘피에르 브라소’를 비롯한 예술사기 쇼에 동원되었던 대부분의 동물들이 사실은 주인의 채찍이나 먹이 때문에 움직인 것이지, 예술창작의 의도나 자신을 표현하고자 하는 내적 욕구는 없었다는 것입니다. 마찬가지로 기계도 자신의 목적 없이 인간이 입력한 알고리듬 대로 움직여서 뭔가를 생산한 것일 뿐이라는 것입니다. 다만 이제는 그 알고리듬이 (스스로) 학습하면서 진화하는 것이 좀 다르게 보인다는 것입니다.

그런데 이 주장은 쉽게 무너집니다. 우선 거창한 예술창작의 의도나 목적 없이 순수한 놀이로 만들어지는 결과물이 더 감동적이고 수준 높은 예술작품이 되는 경우가 많습니다. 예술의 거장들이 지향하는 경지가 무심함인 것은 말할 나위도 없습니다. 재미있는 것은 일반대중의 인식을 반영하는 법령 기준에서도 (실용성 측면에서의) 무목적성이 예술의 본질에 더 가까운 것임이 나타납니다. 해외에서 수입되는 고가의 가구나 공예품, 판화작품 등에 대해서 관세를 부과할 때 그것이 예술품으로 인정되면 면제해줍니다. 그런데 설령 예술가가 창작하였더라도 실용성을 지닐 경우에는 예술작품에 해당하지 않는다고 봅니다.(주강원, 홍익법학, 2011) 철학은 또 어떻습니까? 예술을 선동의 도구로 잘 활용한 나찌에 부역한 예술가들의 투철한 철학이 반영된 작품이 더 예술적인 것은 아닙니다. 그렇다고 현실을 외면한 예술지상주의자의 예술이 더 높게 평가되는 것도 아닙니다. 반면 1920년대에 초현실주의 화가나 문학가들이 무의식의 흐름을 표현하려고 한 ‘자동기술법(Automatism)’은 본인들이 갈구한 ‘진정한 예술’을 찾아가는 노력이었습니다. 이것은 질서와 무질서, 문명과 자연, 그리고 인간을 바라보는 철학의 차이일 뿐, 어느 것이 더 높은 것이라고 말할 수 없습니다. 노자는 자연을 닮은 무위(無爲)를 높이 사는데 비해 공자는 인간의 질서를 세우는 정명(正名)을 위해 평생을 바쳤습니다. 둘 다 인간 세상에 필요한 성인(聖人)입니다. 일본의 국보로까지 지정된 조선의 막사발의 예술적 가치는 사발이라는 용도에 충실했으면서도 툭툭 그것을 빚어낸 도공의 무심함이 만들어 낸 것이 아닐까요? 결국 어떤 심리 생태로 생성된 창작물이 더 예술의 본질에 가깝다고 얘기하기 어렵습니다. 그리고 그 의식이 기계에게는 없고 인간에게만 있으니 예술이 인간만의 것이라고 말하는 것도 성급합니다.

해외직구 이야기- 예술품의 관세와 부가세 (관세청, 2022.5.2.)

예술의 법적 정의에 관한 고찰 (주강원, 홍익법학, 2011).

나치 도운 브레커 법정선 무죄...예술 세계선 ‘유죄’ (김형진, 중앙선데이, 2011.11.5.)

저항인가 부역인가. 예술은 무엇을 할 수 있는가? (허연, 매일경제, 2022.6.11.)

일본의 국보로 지정된 조선 막사발

(출처 : 오마이뉴스)

(3) Generative Art, GAN, CAN... 인간은?

최근 인간의 의식조차 특별한 것이 아니라는 주장도 많아지고 있습니다. 우리는 자연에서 의외의 매우 규칙적인 패턴을 만나면 어떤 높은 의식을 가진 문명적 존재의 작품인가하며 놀라워합니다. 의식이 전혀 없는 용암이 식으면서 만든 주상절리의 규칙적인 패턴이나, 번식을 위해 복어가 만드는 기하학적인 무늬의 둥지가 그런 오해를 부르는 사례입니다. 반면 인간이 프로그램 한 대로 기계가 만드는 규칙적인 패턴은 저평가합니다. 무질서에서 패턴이 만들어지는 것에서 놀라워하고, 다시 그 패턴이 자유롭고 예측불가능하게 변화 또는 진화하는 것을 좀 더 고차원적인 것으로 보려는 ‘마음’이 있습니다.

복어가 만든 기하학적 행태의 둥지

(출처 : 해저에도 미스터리 서클? 복어에게 물어봐 (조홍섭, 한겨레 웹진 물바람숲, 2013.7.4.))

사실 고도의 규칙적인 패턴으로까지 이어지는 변화도 매우 단순한 상호작용에서 시작합니다. 그런데 사람들은 자연과 인간세상의 변화가 고도화 될수록 그 변화의 원동력이 신의 섭리나, 신을 닮은 또는 닮으려는 인간의 의지일 수밖에 없다는 주장에 쉽게 매달립니다. 물론 여전히 자연의 질박한 변화원리 즉, ‘도(道)’를 변화의 원동력으로 상정하는 철학도 있습니다. 과학은 어떨까요? 최근 일군의 신경과학자들이 빅뱅부터 현재까지 생명의 진화 속에서 문화의 진보 원리를 찾아낸 연구결과를 발표하고 있습니다. 단세포 생명조차 자기 생존에 좋은 것과 안 좋은 것을 찾아가고 반응할 줄 아는, 단순한 ‘느낌’을, 고도로 복잡하다고 인식되는 인간의 문화까지 만들어낸 변화의 원동력으로 제시합니다. 이런 입장에서 본다면 0과 1로 이루어진 디지털 알고리듬이 사람들의 “좋아요” 숫자를 좇아서 더 멋진 이미지를 만들어내는 상황까지 진화하는 것이 별로 새삼스럽지 않습니다.

느낌의 진화-생명과 문화를 만든 놀라운 순서(안토니오 다마지오 저, 임지원.고현석 역, 아르떼, 2019), 우리 인간의 아주 깊은 역사(조지프 르두 저, 박선진 역,  바다출판사, 2021) 참조

우리가 지금 쓰고 있는 문화(文化)라는 말의 어원은 사실 동양의 관점에서 자연과 인간사의 변화를 서술한 『주역(周易)』에서 찾아집니다. 주역의 “계사하전(繫辭下傳)”에 “물(物)은 서로 섞이니 이를 ‘문(文)’이라 한다(物相雜, 故曰文)”는 구절이 있답니다(백은기, 2013). 인공지능 시대에 인간의 존재에 대해 고민하면서 들먹이게 되는 포스트휴머니즘의 뿌리를 동양에서 찾을 필요가 있습니다. 여태까지 문화관련 법에서는 명시된 표현 없이도 문화예술의 주체를 당연히 인간인 것으로 해석해왔습니다. 이 법 조항들을 근거로 인공지능에게 창작자의 지위를 부여하지 않는 것이 앞으로 얼마나 더 유효할 수 있을지 모를 일입니다. 그렇다고 굳이 인간이 주어로 명시되게 개정하는 것이 인간과 비인간 사이의 경계가 없어지고 있는 시대에 적절할지 고민스럽습니다. 바야흐로 알고리듬이 문화생산의 주체로까지 등장하고 있는데, 포스트휴머니즘, ANT(행위자 네트워크이론) 등 동시대의 사상과 교감하지 못할 뿐만 아니라, 3천여 년 전 사람들의 철학에도 못 미치는 패착이 될 수 있습니다.

주역에 나타난 문화에 관하여—비괘(賁卦)를 중심으로 (백은기, 동양철학연구, 2013)

예술의 정의 및 인간의 저작자 지위를 명시한 법령 조문들

문화예술진흥법 (2022.8월 개정안) 제2조 정의

...“문화예술”이란 문학, 미술(응용미술을 포함한다), 음악, 무용, 연극, 영화, 연예(演藝), 국악, 사진, 건축, 어문(語文), 출판 및 만화, 게임, 애니메이션 및 뮤지컬 등 지적, 정신적, 심미적 감상과 의미의 소통을 목적으로 개인이나 집단이 자신 또는 타인의 인상(印象), 견문, 경험 등을 바탕으로 수행한 창의적 표현활동과 그 결과물을 말한다.

예술인의 지위와 권리의 보장에 관한 법률 제 2조 정의

...1. “예술 활동”이란 인상, 견문, 체험 등을 특정한 형식으로 표현하는 창의적 활동으로서 「문화예술진흥법」 제2조제1항제1호에 따른 문화예술 분야에서 이루어지는 창작(기획과 비평을 포함한다), 실연(연습과 훈련을 포함한다), 기술지원 등의 활동을 말한다.

저작권법 제 2조 정의

...1. “저작물”은 인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물을 말한다. 2. “저작자”는 저작물을 창작한 자를 말한다.

영국 저작권법(CDPA 1988)제9조 저작물의 저작자

...③ 컴퓨터에 의해 생성된 어문저작물, 연극저작물, 음악저작물 또는 미술저작물의 경우에는 그러한 저작물의 창작을 위해 필요한 조치를 한 자가 저작자가 된다.

제178조 용어의 정의...저작물과 관련하여 “컴퓨터에 의해 생성된”이라는 용어는 자연인인 저작자가 없는 상황에서 컴퓨터에 의해 창작된 저작물을 의미한다.

인공지능 시대 도래에 따른 저작자(author) 개념 재정립에 관한 연구 (김형건, 한국법제연구원, 2017)

인간 정신이 만든 물질문명이 다시 인간의 정신활동을 이끌며 상호작용하는 것은 주역이 이미 3천여 년 전에 말한 문화의 모습입니다. 지금은 문화가 디지털 알고리듬 위에서 전파되고 생성되며, 알고리듬이 되어버린 시대입니다(김해보, 2021). 인간이 설계하고 초기 조건을 준 대로 인간과 상호작용을 시작하여 진화하며 다시 문화를 만들어 내는 물(物), 즉 알고리듬 기계가 작동하는 방식을 보면 오히려 인간의 문화 생산활동을 반추해볼 수 있습니다. 앨런 튜링이 1950년에 인공지능에 대한 논문을 발표하고 1951년에 세계 최초로 컴퓨터로 음악을 녹음한 이래, 컴퓨터는 인간과 협업하며 지금의 창작하는 AI 수준으로까지 진화해온 것입니다. 컴퓨터의 성실한 무한반복 연산이 어떤 알고리듬과 데이터를 만나느냐에 따라 마치 생명의 진화를 일으키는 유전자 복제 과정처럼 작동할 수 있는 것입니다. 주어진 조건 안에서 알고리듬이 무한 생성하는 이미지와 일부 무작위성에 의해 만들어지는 창발적 이미지가 예술처럼 보이는 제너레이티브 아트(Generative Art)는 인공생명(Artificial life)의 진화 시뮬레이션과 매우 유사해 보입니다. 이것은 실제로 자연계의 진화와 사회규범 안에서 나름의 개성을 만들어내며 진화하는 인간의 사회적 활동의 양상과 원리적으로 같습니다.

알고리듬 시대, 문화예술정책 전환의 필요성 (김해보, 경기문화재단 GGCF 정책라운드테이블, 2021.11.3.)

[와우! 과학] 세계 최초의 ‘컴퓨터 음악’ 복원 성공 (윤태희, NOW News, 2016.10.1.)

인공생명(Artificial Life)의 진화 시뮬레이션

(출처 : artificial life environment 홈페이지(https://alien-project.org))

요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수가 2014년 처음 소개한 후, 딥페이크를 통한 이미지와 영상 생성 등 창작하는 AI 개발에 큰 영향을 준 ‘적대적 생성신경망’(GAN : Generative Adversarial Network)은 기존의 원형을 모방하고 극복하며 진화는 인간의 예술활동과 원리적으로 동일합니다. GAN은 생성자(generator)와 감식자(discriminator)라는 서로 다른 두 개의 인공지능이 상호 경쟁을 통해 성과를 개선하는 비지도학습 머신러닝(unsupervised machine learning) 방식입니다. 예를 들어 화폐 위조범이 위조지폐를 만들면 경찰은 이를 진짜와 구별하고, 위조범이 더 정교하게 위조지폐를 만들면 경찰은 더 뛰어난 감식 기술을 개발하는 식으로 서로 경쟁적으로 진화해가는 것입니다. GAN이 진짜에 가깝게 이미지를 생성한다면, 더 진화한 알고리듬 CAN(Creative Adversarial Networks)은 기존 예술작품 양식과의 차이를 극대화해 이미지를 생성한답니다(Ahmed Elgammal 외, 2017). 기존 작품을 학습하되 그 스타일을 깨고 새로운 것을 추구하는 것이 결국 인간의 창작 활동과 비슷합니다(감동근, 2018). 컴퓨터는 주어진 명령이 그러하기에 지속적으로 모방과 혁신을 통해 진화하는데, 정작 인간은 어떤가요? 우리 아이들이 학교 교실 안에서 배우는 모습이 인공지능의 CAN 알고리듬의 머신러닝 보다 창조적인지 의문이 듭니다.

CAN: Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms (Ahmed Elgammal 외, ICCC 2017)

예술로 진출한 인공지능, 이젠 창작까지?! (감동근, 삼성뉴스룸 2018.3.29)

<GAN의 개념도>

적대적 생성신경망(Generative Adversarial Network)의 소개와 활용 현황 (추형석, 소프트웨어정책연구소, 2017.9.29.)

출처 : 적대적 생성신경망(Generative Adversarial Network)의 소개와 활용 현황 (추형석, 소프트웨어정책연구소, 2017.9.29.)

(4) 기술을 예술로 만드는 가치... 인간의 몫!

여태까지 살펴본 바로는 예술 창작이 인간만의 것이라고 말하기가 점점 더 어려워지네요. 그럼 이제 예술이란 기계도 창작할 수 있는 것으로 평가 절하되는 것일까요? 딥페이크 작곡 기술 등으로 인해 누구나 예술을 창작할 수 있는 ‘예술창작의 민주화’가 도래했다고 긍정적으로 보는 사람도 있습니다. 미학자 최정우 교수의 말대로, 기계의 예술과 인간의 예술은 어떻게 다르며 또 어떻게 구별되어야 하는지 질문하는 것은 이미 인간중심적인 배타적 특권을 전제하고 있는 것이 사실(최정우, 2022)입니다. 과학철학자 이상욱 교수의 말대로, 인공지능이 진정으로 창작 할 수 있는지 여부는 우리가 창작으로 무엇을 의미하는지에 따라 달라지는 것(이상욱, 2020)도 맞습니다. 저는 창작이 무언가를 만들어 내는 것이라면, ‘예술창작’은 예술적 가치를 가진 무언가를 만들어 내는 것이라고 생각합니다. 심지어 이때 만들어 지는 것은 실체가 없고 사람들 머리 속의 개념뿐일 수 있습니다. 그렇더라도 그런 변화를 만든 행위가 바로 예술창작행위입니다.

AI 창작 시대, 예술의 개념이 바뀐다 (차우진, 동아일보, 2022.9.19.)

문학이라는 불쾌한 골자기 안에서 – 인공지능의 시가 제기하는 존재론적/인식론적 ‘인간’ 문제 (최정우, 대산문화 봄호, 2022)

인공지능은 예술을 창작할 수 있을까? (이상욱, 과학의 지평, 고등과학원, 2020.9.23.)

중요한 것은 창작물을 예술작품으로 만드는 예술적 가치는 창작한 사람만이, 또는 홀로 만드는 것이 아니라는 것입니다. 관람자가 창작된 그 무엇을 보고 예술적 가치를 만들어 내기도 합니다. 이것이 예술의 생명력에 더 중요한 요소가 되기기도 합니다. 예술가가 예술창작활동을 해도 보는 사람에게는 그것이 예술이 안 되는 경우가 있고, ‘생활의 달인’이 물건을 만들어도 보는 사람이 거기서 예술의 가치를 발견하면 예술이 되는 것입니다. 이것이 앞서 소개한 예술튜링테스트의 성립 불가능 조건 중 가장 중요한 요소라고 생각합니다. 예술은 기계 기술의 창작 위에 그것을 감상하는 주체의 예술적 가치 인식이 더해져야 성립하기 때문에, 기계 혼자서 예술튜링테스트를 받을 수는 없는 것입니다.

그런데 창작물에 예술적 가치를 부여하는 주체가 꼭 사람만은 아닙니다. 물론 그 가치도 다양합니다. 자연인인 개인 애호가는 본인의 취향저격 여부에, 투자형 소장가는 희소성과 가격 변동의 가능성에 높은 가치를 두고 경매가격을 호가합니다. 법인인 국가는 공공성을 기준으로 공적자금으로 지원할 예술을 심사로 골라냅니다. 요즘 갑자기 미술시장에 광풍이 붑니다. 개인이 지르는 돈의 규모나 클릭하는 “좋아요”의 숫자에 따라 더 주목받는, 핫(hot)한 취향이 예술의 핵심가치인 듯 오도되는 세태는 걱정스럽습니다. 그런데 몇몇이 모여서 공공성이라고 주장하는 “올바름”이 예술의 가치로 호도되는 것도 큰일입니다. 반면 예술계 네트워크는 기존의 규칙을 따르느냐 혁신하느냐는 두 가지 요소를 모두 고려해서 자신들의 제도 안에서 그 창작물을 예술로 인정할지 말지를 선택합니다. 제도를 움직이는 네트워크와 비평가들의 힘이 세지만, 뒤샹 같은 예술가는 화이트박스 전시장이라는 미술의 제도 안으로 변기라는 물건을 들고 와서는 “샘”이라고 주장하며 본인이 생각하는 예술의 가치를 관철했던 것입니다.

뒤샹의 예술작품 “샘”(Fountain)

재미있게도 이런 메커니즘이 바로 CAN 알고리듬의 작동원리에 반영되어있습니다. 자연인도 법인도 아닌 알고리듬에게 예술의 가치는 연산이 적절한 값을 산출했는지를 판별하는 기준일 뿐입니다. 알고리듬이 거기서 예술의 희열을 느낄지, 공공성의 뿌듯함을 느낄지는, 알 수 없습니다. 분명한 것은 지금까지 그 기준을 정해준 것은 인간이고, 앞으로도 인간이어야 한다는 것입니다. 그런데 대중의 취향저격으로 자본의 목적에 부합하려는 인간이 더 나을지, 늘 올바르지만은 않은 국가의 공공성을 추구하는 인간이 더 나을지, 여전히 한쪽으로 치우칠 수 없는 고민거리입니다.

CAN의 개념도

(출처 : CAN: Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms (Ahmed Elgammal 외, ICCC 2017))

(5) Art-thinking, 질문하는 예술

현재 AI가 창작한 작품이 누구의 것인가에 대한 논쟁은 기계의 저작권자로서의 지위에 집중된 측면이 강합니다. 그런데 애당초 소유할 가치가 없다면 논쟁도 없겠지요. 우리는 그 논쟁의 대상이 되는 가치가 어디에서 오는지를 살필 필요가 있습니다. 인공지능이 창작하도록 학습시키는 과정과 창작과정에서 쓰이는 데이터는 모두 인간 문화활동의 결과들입니다. 그리고 앞서 논의한 대로, 기계의 창작물이 예술품으로서 가치를 가지는 것은 그것을 예술로 보아주는 주체가 있을 때부터입니다. 지금은 창작한 인공지능 기술을 자랑하고 싶은 사람들 또는 기업이 앞장서서 일방적으로 예술작품으로서의 가치를 부여하고 홍보하는 측면이 큽니다. 이렇게 만들어지는 예술의 가치가 대중들에게 인식되고 유통되어 부풀려지고 나서 또 다른 창작의 자원으로 쓰이도록 축적되거나, 기업과 자본가들에 의해 회수되는, 순환과정을 거치게 됩니다. 그 가치 순환과정이 사람이 빠진 일방적인 과정이고, 특정세력의 자본을 불려주기만 하는 것이라면, 우리가 예술을 아끼고 지원하는 마음을 내기가 어려울 것 같습니다. 기술을 예술로 만드는 것도, 소위 예술이라고 주장되는 것을 다시 기술의 자리로 되돌려 놓는 것도 예술을 이해하고 즐기는 사람의 몫이어야 합니다. 그런데 그 몫은 인간의 지위를 주장하는 것만으로 당연하게 주어지지는 않습니다.

디자인씽킹(Design thinking)으로 유명한 UX 디자이너 겸 미디어 아티스트 존 마에다(John Maeda) 교수는 2009년 자신의 트위터에 “디자인은 문제에 대한 솔루션이고, 예술은 문제에 대한 질문이다”(Design is a solution to a problem. Art is a question to a problem)는 짧은 경구를 게시했습니다. 우리는 아이들의 창의성을 키운다는 명목으로 예술교육조차 정답과 솔루션을 찾도록 가르치고 있지는 않은지, 찔끔합니다. 창작활동 조차 더 이상 인간만의 것이 아닌, 알고리듬 문명의 시간을 살아갈 아이들이 인공지능이 하지 못할 역할로서 인간의 존재 가치를 이어가야하지 않을까요? 인어공주를 흑인으로 바꾸어 본 디즈니의 예술을 굳이 인공지능 이미지처리 기술을 활용해서 다시 백인 주인공 애니메이션으로 뒤바꿔 놓은 기술이 왜 문제인지를 질문하는 인간 말입니다.

'흑인 인어공주'가 백인으로 변신…AI 영상 놓고 인종차별 논란 (정윤섭, 연합뉴스, 2022.9.17)

흑인 인어공주 실사영화를 백인 애니메이션으로 바꾼 영상

(출처 :  '흑인 인어공주'가 백인으로 변신…AI 영상 놓고 인종차별 논란 (정윤섭, 연합뉴스, 2022.9.17.))

☞ 알아두면 쓸모 있는 정보 - AI 창작 관련 사이트들

▷마젠타(Magenta) : 구글의 인간 예술 이해·재창작 AI 프로그램 https://magenta.tensorflow.org/

▷이마겐(Imagen) : 구글의 텍스트-이미지 확산 모델(Diffusion Model) 알고리듬 https://imagen.research.google/

▷달리-2(DALL-E 2) : OpenAI의 디지털 텍스트-이미지 변환 머신러닝 모델 https://openai.com/dall-e-2/

▷프롬프트베이스(PromptBase) : AI 이미지 생성기용 명령어 판매 사이트 https://promptbase.com/

▷쉘리(shelley) : MIT 미디어랩 개발 세계 최초의 협업형 AI 호러 작가 https://www.media.mit.edu/projects/shelley/overview/

▷포스텍 아트랩 : 인공지능 화가, 인공지능 시인 알고리듬 개발 랩 http://piai.postech.ac.kr/ai-art-labl

▷플로우 머신즈(Flow Machines) : 소니의 인공지능 작곡 소프트웨어 https://www.flow-machines.com/

▷Hello World : AI로 작곡된 최초 앨범 https://www.helloworldalbum.net/

▷슈도라이트(Sudowrite) : GPT-3로 개발한 AI 작문 프로그램 https://www.sudowrite.com/

▷ART&TECH : 한국문화예술위원회의 예술기술융합 창작기반을 조성 위한 온라인 플랫폼 https://www.arko.or.kr/artntech/art/support

▷Understanding AI – Ars Electronica Center : Ars Electronica에서 인공지능 기술에 대한 이해를 제공하는 사이트 https://ars.electronica.art/center/en/exhibitions/ai/

▷콜레리(Collery) : 국내 스타트업 내스타일이 론칭한 AI 기반 콘텐츠 창작 플랫폼 https://www.collery.io/

▷펄스나인 : 가상인물 자동화서비스 등 AI 그래픽 전문기업 http://pulse9.net/

▷AIM : AI 음반 매니지먼트사 www.enterarts.net/a-i-m

▷포자랩스 : 음악 작곡 스타트업 https://pozalabs.com/

▷수퍼톤 : AI 오디오 기술 스타트업 https://supertone.ai/

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<참고한 문헌과 기사들>