예술에 진출한 AI
AI 창작의 원리와 창작물을 바라보는 우리의 자세
AI가 그린 그림이 높은 금액에 판매되고 AI가 작곡한 음악을 듣는 시대. 우리는 AI의 창작물을 진정한 예술로 바라봐야 할까요? AI가 만든 창작물의 인기와 AI 창작의 원리 그리고 AI 창작물을 바라보는 우리의 자세에 대해 싸이몬이 분석했습니다.
잘 나가는 AI 예술가들, 그들의 인기는?
작년인 2018년 10월, AI가 그린 ‘에드몽 벨라미의 초상’이라는 작품이 미국 뉴욕에서 약 42만 2,500 달러, 한화로 약 4억 9000만원에 팔렸다고 뉴욕타임즈가 밝혔습니다. 높은 금액에 초상화를 그린 화가의 이름은 오비우스(Obvious)로 프랑스에서 탄생(?)한 AI 화가입니다.
오비우스보다 앞서 태어난 AI 화가도 있습니다. 바로 아론(AAron) 이라는 이름의 AI 화가인데요. 영국 출신 예술가, 헤럴드 코헨(Harold Cohen)이 오랜 시간 동안 연구, 개발하여 탄생시킨 AI 화가입니다.
“AARon is a computer program that has been painting since the 1970s - big dramatic, colourful pieces that would not look out of place in a gallery”
-BBC
아론은 1970년대부터 활동한 컴퓨터 프로그램으로, 기존 작품들에서 볼 수 없는
극도로 드라마틱하고 색채가 풍부한 작품 세계를 보여준다. –BBC
아론의 개발자들은 아론의 초반 작품은 이해하기 힘든 추상화였지만 연구 개발이 지속될수록 세밀한 표정까지 묘사하게 되었다고 밝혔습니다. 예술계에서도 AI들은 딥러닝(Deep learning)을 통해 발전한 것입니다.
홍콩에서는 수묵화를 그리는 AI 화가도 있습니다. 홍콩의 화가 빅터 웡(Victor Wong)은 3년에 걸쳐 A.I. Gemini를 연구 개발하여 수묵화를 그리도록 설계했습니다.
3년의 걸친 노력 끝에 빅터 웡은 최근, ‘FAR SIDE OF THE MOON’이라는 수묵 전시 프로젝트를 진행 중입니다. 로이터 통신에 따르면 영국 런던에서 약 1만 파운드, 한화로 약 1,500만 원 정도에 판매되고 있다고 전했습니다.
음악계에서도 AI는 존재합니다. 대중에게 알려진 작곡가의 이름은 이아모스(Iamus). 카카오 브레인 블로그 2018년 기사에 따르면 2012년 7월, 세계적인 오케스트라 런던 교향악단(London Symphony Orchestra)이 이아모스가 작곡한 곡을 연주했다고 합니다. 또한 영국 런던에서 탄생한 에이바(Aiva) 또한 주목받는 AI 작곡가입니다. 제네시스(Genesis)라는 이름의 첫 번째 앨범을 출시하기도 한 전문 작곡가죠.
AI가 창작 활동을 하는 기술은 강화 학습(Reinforcement learning)에 기초한다고 합니다.
강화 학습이란 머신 러닝의 한 영역으로, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법입니다.
강화학습이 알려진 데에는 알파고(Alpha Go)의 역할이 큽니다. 알파고는 이전 AI와는 다르게 AI 스스로 현재의 환경을 인식하고 선택하여 목표를 달성해갑니다. 그 이전에는 AI가 새로운 환경에 놓일 때마다 일일이 환경에 맞춰 원리를 변경해줘야 했습니다. 강화 학습을 통해 AI의 새로운 국면이 시작된 것이죠.
“Reinforcement learning differs from the supervised learning in a way that in supervised learning the training data has the answer key with it so the model is trained with the correct answer itself”
- geeksforgeeks.
강화 학습은 훈련 중인 데이터(AI) 자체가 스스로 정답의 열쇠를 가지고 있다.
그런 면에서 사람이 개입하는 감독된 AI 훈련과는 차이가 있다. -geeksforgeeks
이런 강화 학습에 시너지를 주는 또 다른 기술이 있습니다. 바로 심층학습, 영어로는 딥 러닝(Deep learing)이라 불리는 머신 러닝 기술의 하나인데요. 딥 러닝은 사람의 뇌에 뉴런이 연결되어 있는 모습을 모방했다고 합니다. 무언가를 인식(Input)하면 뉴련의 역할을 하는 연결망들(Hidden Layer)이 인식된 데이터를 학습한 후 결과를 출력(Output)합니다. 이런 식으로 딥 러닝 기술은 훈련을 통해 데이터를 쌓아가며 더 심도 깊은 결과를 만들게 됩니다.
이러한 딥 러닝과 앞서 언급한 강화 학습을 통해 AI는 음악의 멜로디, 추상화의 패턴, 특징 등을 이해하여 데이 타화 합니다. 그리고 사람의 도움을 받거나 혹은 자신만의 방식을 찾아 지시를 받지 않고도 결과물을 낼 수 있는 것입니다. 몇몇 전문가들은 아직까지 AI가 사람의 도움을 받아야만 완성된 작품을 만들 수 있다고 주장합니다. 하지만 멀지 않은 미래에 AI는 단독 작품을 만들 것이라는 사실을 모두 알고 있죠. 중요한 것은, 그에 따라 다가오는 다양한 문제들을 어떻게 해결할 것이냐입니다.
AI의 예술 작품, 저작권 문제와 대중의 시선은?
AI가 발달하면서 국내 음악계에서는 표절을 피하는 연구, 즉 AI가 작곡을 할 때 기존 음악을 표절하는 것을 막는 연구를 진행했습니다. 2018년 시사저널 기사에 따르면 기존 딥러닝 AI에 표절을 피하는 기술을 도입한 작곡 AI가 국내에서 개발되었다고 밝혔습니다. 그만큼 AI 작품에도 엄연한 창작품이기에 표절에 대해 예민한 것입니다.
동시에 AI가 만든 작품의 저작권 문제도 중요한 이슈가 되고 있습니다. 아직까지는 국내 현행법상 AI가 만든 작품은 저작권법 보호 대상이 아니라고 합니다. 저작권법 제2조에 따르면 ‘저작물은 사람의 사상 또는 감정을 표현한 창작물을 말한다’라고 쓰여있는데요. AI는 사람이 아니기 때문에 이런 저작권법에 적용을 받지 못하는 것입니다.
그러나 AI에 대한 개발과 기술이 날로 높아지면서 유럽연합(EU)과 일본 AI 창작물 저작권 보호를 활발히 논의 중입니다. 매일경제에 따르면 일본은 정부에서 AI 창작물도 저작권법에 따라 관련법 정비에 나선다고 전했습니다. 국내 또한 2018년 5월, 문화체육관광부에서는 ‘저작권 미래전략협의체’가 출범하여 AI 창작물을 어떤 방식으로 보호할 것인지 논의하고 있습니다.
예술로 진출한 AI의 창작에 대해 대중은 어떻게 바라보고 있을까요? 해외의 경우 앞서 언급한 것처럼 AI의 작품이 한화로 약 4억 9000만 원에 판매된 것만 보아도 ‘열광적’이라고 할 수 있습니다. 음악 또한 콘텐츠 대기업과 AI의 협업이 활발히 진행되는 것을 보면 AI의 작품에 대해 대중들이 이질감을 갖지 않고 오히려 필요로 하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 사람이 만드는 예술 만을 예술로 인정하고 싶어 하는 당연한 욕구와 예술가들마저 일자리를 빼앗길지 모른다는 불안감 때문에 AI의 창작물을 인정하지 않는 입장 또한 무수히 존재합니다.
책 ‘노동 없는 미래’의 저자 팀 던럽(Tim Dunlop)은 2017년 서울시 창작공간 국제심포지엄에서 이런 말을 했습니다.
“주목할 것은 기계가 사람을 대체할 가능성이 아닌 새로운 기술이 직업의 조직 방식을 재구성할 수 있다는 사실이다”
사실 AI의 예술 활동을 우리가 막을 수는 없습니다. 이미 시작을 넘어서 사람과의 협업, 단독 창작 활동을 활발히 진행 중이고 우리의 문화생활 속에 꽤 많이 정착되어 있기 때문입니다. 중요한 것은 팀 던럽의 말처럼 AI가 사람의 일자리를 뺏는 것에 주목하기보다는 어떻게 하면 AI와 함께 사람의 일자리를 확장시킬 수 있는지 연구하는 것입니다. 사람과 AI의 영역은 점점 더 넓어질 수 있다는 희망을 가지는 것 또한 중요합니다. 이상 싸이몬이었습니다.
*참고 기사
- Geeks for Geeks ‘Reinforcement learning’
- AlphaGo : AlphaGo Pipeline
- LG CNS ‘알파고 탄생의 비밀은 바로 강화 학습 기반 인공지능’
- 시사저널 ‘표절 안 하는 AI 작곡가, 문제는 저작권’
- lexology ‘But is it Art? Copyright, Auction and AI’
- The New York Times ‘AI Art at Christie’s Sells for $432,500’
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