자동으로 그림을 그려주는 AI, 윤리적 문제는 없나?

개요

인공지능(AI)은 산업에 혁명을 일으켰을 뿐만 아니라 특히 예술 분야에서도 창의성의 영역을 재편하고 있습니다. 인공지능 예술 또는 AI 아트는 기술과 창의성이 만나는 흥미로운 접점에서 우리가 예술을 인식하는 방식을 변화시키는 경외심을 불러일으키는 결과물을 만들어내고 있습니다.

AI 아트의 이해

AI 아트는 텍스트-이미지 변환 모델, 음악 생성기 등 AI 프로그램의 도움을 받아 제작된 모든 예술 작품입니다. 제너레이티브 알고리즘과 딥러닝 기술을 사용하여 인간 아티스트의 직접적인 입력 없이도 자율적으로 예술을 제작할 수 있는 독특한 형태의 디지털 아트입니다. AI의 기원은 1956년으로 거슬러 올라가며, 그 이후로 여러 차례 낙관론의 물결을 경험했습니다. AI 예술을 만드는 메커니즘은 매우 다양합니다. 여기에는 수학적 패턴을 사용하는 절차적 '규칙 기반' 이미지 생성, 붓질과 페인트 효과를 시뮬레이션하는 알고리즘, 생성적 적대 신경망(GAN) 및 트랜스포머와 같은 딥 러닝 알고리즘이 포함됩니다.

AI 아트의 역사와 발전

최초의 중요한 AI 아트 시스템 중 하나는 1960년대 후반에 해롤드 코헨이 개발한 AARON입니다. AARON은 상징적 규칙 기반 접근 방식을 활용하여 기술적 이미지를 생성함으로써 GOFAI(Good Old-Fashioned Artificial Intelligence) 프로그래밍 시대에 AI 아트 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. AI 아트 분야가 발전함에 따라 2014년에 생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 새로운 모델이 등장했습니다. GAN은 '생성기'를 사용하여 새로운 이미지를 생성하고 '판별기'를 사용하여 생성된 이미지의 성공 여부를 결정합니다. 최신 모델에는 벡터 정량화된 생성적 적대 신경망과 대비 언어 이미지 사전 학습(VQGAN+CLIP)과 같은 기술이 사용됩니다. 2015년에 출시된 구글의 딥드림은 컨볼루션 신경망을 사용하여 이미지에서 패턴을 찾고 향상시켜 의도적으로 과도하게 처리된 이미지를 생성함으로써 이 분야를 더욱 발전시켰습니다.

AI 아트의 현재

오늘날 여러 프로그램에서 텍스트-이미지 모델을 사용하여 다양한 텍스트 프롬프트를 기반으로 다양한 이미지를 생성합니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 DALL-E, 구글 브레인의 Imagen과 Parti, 마이크로소프트의 누와-인피니티, 웜보의 드림 바이 웜보 등이 있습니다. 입력에는 이미지, 키워드, 예술적 스타일과 같은 구성 가능한 매개변수가 포함될 수 있으며, 프롬프트에서 '[아티스트 이름]의 스타일로'와 같은 키프레이즈를 통해 주로 사용됩니다. 2022년 8월에 안정적 확산이 출시되면서 AI 아트 기술에 대한 접근성이 높아져 개인 하드웨어에서 사용할 수 있고 타사에서 확장할 수 있게 되었습니다. AI 아트은 미술 대회에서 우승하고 MoMA와 같은 저명한 박물관에서 전시회의 중심이 되는 등 주류 사회에서 상당한 주목을 받고 있습니다. AI 아트 전용 온라인 커뮤니티가 번성하여 AI 아티스트들이 창의적인 자극을 서로 공유하고 도전할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있습니다. AI 아티스트는 AI의 알고리즘을 사용하여 기계가 이미지를 분석하는 방법에 대한 규칙을 만듭니다. 이러한 규칙은 종종 프롬프트로 작성되며, 간단한 문구부터 매우 상세한 설명까지 다양합니다. 아티스트는 이러한 제너레이터에 대한 경험이 쌓이면 프롬프트를 조작하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

AI 아트의 윤리적 문제

흥미로운 발전에도 불구하고 AI 아트에는 논란이 없는 것은 아닙니다. AI 아트 생성기는 종종 인터넷에서 예술 작품을 사용하기 때문에 저작권 침해 및 데이터 보호와 같은 문제에 대한 의문이 제기됩니다. AI가 생성한 작품과 기존 예술가의 작품이 닮은 점이 눈에 띄기 때문에 AI가 생성한 예술의 진위와 독창성에 대한 논의로 이어질 수 있습니다. AI 예술의 힘은 예술 제작 과정을 민주화하여 전통적인 예술을 제작할 수 있는 물리적 도구나 제작 지식이 없는 사람들도 접근할 수 있게 한다는 데 있습니다. 그러나 이러한 접근성은 예술적 무결성과 개별 스타일의 상품화 가능성에 대한 우려를 불러일으키기도 합니다. 예를 들어, 아티스트의 스타일을 AI 아트 제너레이터의 프롬프트로 사용하는 경우, 그 결과물은 적절한 저작자 표시 없이 원본 아티스트의 작품과 매우 유사할 수 있습니다. 이는 저작권, 독창성, 예술계에서 인간 창의성의 가치와 관련하여 중요한 윤리적, 법적 문제를 제기합니다. AI로 생성된 예술 작품에 자신의 작품을 사용해 온 디지털 아티스트 그렉 루트코프스키(Greg Rutkowski)는 이 기술의 확산이 전통적인 예술가들의 커리어에 잠재적인 위협이 될 것으로 보고 있습니다. 그는 자신의 작품이 AI 시스템에 의해 분석되고 사용되는 것을 원하지 않는 아티스트를 위한 옵트아웃 메커니즘이 없다고 지적합니다. 자신의 작품이 어떻게 활용되고 잠재적으로 상품화되는지에 대한 통제권이 없다는 것은 AI 예술의 법적, 윤리적 의미에 대한 중요한 의문을 제기합니다. 이밖에도 실존인물을 AI에게 학습시켜 원하는 그림을 실사화 시켜 만들어내고 있어 문제가 많다고 합니다.
반대로 AI 예술을 지지하는 사람들은 AI 예술을 창의성을 키우고 예술적 표현의 범위를 넓힐 수 있는 혁신적인 도구로 보고 있습니다. 스테이블 디퓨전 개발사인 Stability.AI의 최고 기술 책임자 톰 메이슨은 오픈소스 AI가 중요한 혁신이라고 주장합니다. 그는 AI가 더욱 보편화되고 개인의 권리와 AI/ML 연구의 필요성 사이의 균형에 대한 합의가 이루어짐에 따라 시간이 지남에 따라 AI 예술에 대한 의문과 다양한 법적 의견이 해결될 것이라고 믿습니다.

결론

예술과 인공지능의 교차점은 창의적인 가능성과 복잡한 윤리적 질문이 공존하는 역동적인 지형을 보여줍니다. 인공지능 예술이 계속 발전하고 인정을 받으면서 예술계, 법률 단체, 사회 전반이 이 기술의 의미에 대해 지속적으로 대화하는 것이 필수적입니다. 이러한 담론을 통해 AI 예술이 제시하는 도전과 기회를 탐색하고, 예술적 무결성과 혁신을 존중하는 동시에 접근성과 창의적 표현을 촉진하는 균형 잡힌 접근 방식을 모색할 수 있습니다.