인공지능 아트

Artificial intelligence art
DALL-E 2가 텍스트 프롬프트 "1960년대 중서부에서 UFO에 의해 납치된 소의 예술"을 기반으로 생성한 이미지

인공지능 아트는 인공지능(AI) 프로그램을 사용하여 만들어진 모든 시각 예술 작품입니다.[1]

예술가들은 학문이 설립된 20세기 중후반부터 AI 아트를 만들기 시작했습니다. 21세기 초에는 일반 대중에게 AI 아트 도구의 사용 가능성이 증가하여 학계와 전문 예술가 외부에서 사용할 수 있는 기회가 제공되었습니다. 역사를 통틀어 인공 지능 예술은 저작권, 속임수 및 수입을 포함하여 전통 예술가에게 미치는 영향과 관련된 많은 철학적 우려를 제기했습니다.

역사

초기역사

1923년 만화에서 H. T. Webster는 전기로 움직이는 기계가 만화에 대한 아이디어를 생산하고 실행할 수 있는 2023년 만화가의 삶을 유머러스하게 상상합니다.

자동화된 예술의 개념은 적어도 고대 그리스 문명의 오토마타로 거슬러 올라가는데, 그곳에서 다이달로스와 알렉산드리아의 영웅과 같은 발명가들은 텍스트를 쓰고, 소리를 내고, 음악을 연주할 수 있는 기계를 설계한 것으로 묘사되었습니다.[2][3] 창의적인 오토마톤의 전통은 1800년대 초에 만들어진 Mailardet의 오토마톤과 같이 역사를 통틀어 번창했습니다.[4]

인공지능 학문은 1956년 다트머스 대학의 연구 워크숍에서 설립되었으며, 그 이후 수십 년 동안 여러 차례 발전과 낙관의 물결을 경험했습니다.[5] 이 분야의 연구자들은 설립 이후 인간 정신의 본질과 인간과 유사한 지능을 가진 인공적 존재를 창조하는 결과에 대해 철학적이고 윤리적인 주장을 제기해 왔습니다. 이러한 문제는 이전에 고대부터 신화, 소설 및 철학에 의해 탐구되어 왔습니다.[6]

1950년대부터 2000년대까지

1950년대 AI가 설립된 이후 예술가와 연구원들은 인공지능을 활용해 예술 작품을 만들어 왔습니다. 이 작품들은 때때로 알고리즘 아트,[7] 컴퓨터 아트, 디지털 아트 또는 뉴미디어로 언급되었습니다.[8]

최초의 중요한 AI 예술 시스템 중 하나는 1960년대 후반부터 샌디에이고 캘리포니아 대학에서 해럴드 코헨이 개발한 AARON입니다.[9] AARON은 GOFAI 프로그래밍 시대에 AI 아트의 가장 주목할 만한 예인데, 이는 기술 이미지를 생성하기 위해 상징적인 규칙 기반 접근 방식을 사용하기 때문입니다.[10] Cohen은 그림 그리는 행위를 코딩할 수 있다는 목표로 AARON을 개발했습니다. AARON은 원시적인 형태로 단순한 흑백 그림을 만들었습니다. 코헨은 나중에 그림들을 그림으로써 완성했습니다. 여러 해 동안, 그는 또한 AARON이 그림을 그릴 수 있는 방법을 개발하기 시작했습니다. 코헨은 코헨의 중재 없이 프로그램 자체에서 선택한 특수 브러시와 염료를 사용하여 AARON이 그림을 그리도록 설계했습니다.[11] AARON은 1972년 로스앤젤레스 카운티 미술관에서 전시되었습니다.[12]

1991년과 1992년에 칼 심스는 인공 진화를 사용한 3D AI 애니메이션 비디오로 Prix Ars Electronica에서 Golden Nica 상을 수상했습니다.[13][14][15]

2001년 스콧 드레이브스(Scott Draves)는 AI를 사용하여 관객들로부터 학습하여 무한한 애니메이션을 만든 전기 양(Electric Sheep)으로 Fundacion Telefonica Life 4.0 상을[16] 수상했습니다.

2009년, 에릭 밀리킨은 디트로이트의 정부 부패에 비판적이었고 그 도시의 시장이 감옥에 가게 되는 결과를 낳은 그의 인공지능 예술로 퓰리처상을 여러 상과 함께 수상했습니다.[17][18][19]

2010년대와 딥러닝

2018년 생성적 적대 네트워크에 의해 만들어진 그림 Edmond de Belamy

2014년, Université de Montreal의 Ian Goodfellow와 동료들은 이미지와 같은 입력 데이터의 통계적 분포를 모방하도록 학습할 수 있는 일종의 심층 신경망인 생성적 적대 신경망(GAN)을 개발했습니다. GAN은 새로운 이미지를 만들기 위해 "생성기"를 사용하고 어떤 이미지가 성공적인 것으로 간주되는지 결정하기 위해 "차별기"를 사용합니다.[20] 손으로 코드화된 규칙을 따르는 이전 알고리즘 기술과 달리 생성적 적대 네트워크는 예제 이미지 데이터 세트를 분석하여 특정 미학을 학습할 수 있습니다.[7]

2015년 구글의 한 팀은 알고리즘 파레이돌리아를 통해 이미지의 패턴을 찾고 향상시키기 위해 컨볼루션 신경망을 사용하는 프로그램인 딥드림을 출시했습니다.[21][22][23] 이 과정은 사이키델릭 경험을 연상시키는 꿈 같은 모습으로 의도적으로 과잉 처리된 이미지를 만듭니다.[24]

2018년 뉴욕 크리스티 경매장에서 인공지능 예술품 경매가 열렸는데, 인공지능 예술품 에드몬드 드 벨라미(굿펠로우의 이름을 딴 말장난)가 추정가인 7,000~1만 달러보다 거의 45배 높은 432,500달러에 팔렸습니다. 이 작품은 파리에 기반을 둔 단체인 "Obvious"에 의해 만들어졌습니다.[25][26][27]

2019년 스테파니 딩킨스(Stephanie Dinkins)는 "유색인종의 관심과 문화"를 기반으로 진화하는 인공 지능을 만들어 크리에이티브 캐피털(Creative Capital) 상을 수상했습니다.[28] 또한 2019년에 정수원은 AI를 사용하여 정수원과 비슷한 방식으로 그림을 그리려고 시도하는 로봇 팔로 루멘상을 수상했습니다.[29]

2020년대 및 생성 AI

VQGAN+CLIP로 만든 이미지 예시(Night Cafe Studio)

2020년대 들어 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성하는 텍스트-투-이미지 모델이 실제 사진과 사람이 그린 예술의 품질에 접근하기 시작했습니다.[30]

2021년 GPT-2 및 GPT-3에 사용된 트랜스포머 모델을 사용하여 OpenAI는 자연어 프롬프트를 기반으로 고품질 이미지를 생성할 수 있는 텍스트-투-이미지 AI 모델인 DALL-E를 개발했습니다.[31]

이후 2021년 엘러더AI,[32] 오픈 기반 오픈소스 VQGAN+CLIP 공개AI의 CLIP 모델.[33]

2022년 미드 저니(Midjourney[34])가 출시되었고, 오픈 소스 스테이블 디퓨전([35]Stable Diffusion)이 출시되어 AI를 사용하여 시각적 예술을 생성하는 데 극적인 성장을 이끌었습니다.

도구 및 프로세스

이미지

안정적인 확산으로 만들어진 이미지

수학적 패턴을 사용한 절차적 "규칙 기반" 이미지 생성, 붓글씨 및 기타 도장 효과를 시뮬레이션하는 알고리즘, 생성적 적대 네트워크(GAN) 및 변환기와 같은 딥 러닝 알고리즘 등 AI 아트를 만들기 위한 많은 메커니즘이 개발되었습니다.

여러 회사에서 잘 알려진 그림 세트 스타일로 사진을 예술과 같은 이미지로 변환하는 앱을 출시했습니다.[36][37] 2018년에 출시된 아트브리더는 모델을 사용합니다 스타일GAN과 BigGAN은[38][39] 사용자가 얼굴, 풍경, 그림과 같은 이미지를 생성하고 수정할 수 있도록 합니다.[40]

여러 프로그램에서 텍스트-투-이미지 모델을 사용하여 다양한 텍스트 프롬프트를 기반으로 다양한 이미지를 생성합니다. 엘러터를 포함합니다.2021년 출시된 AI의 VQGAN+CLIP [32]오픈2021년 1월 일련의 이미지를 공개한 AI의 DALL-E,[41] 2022년 5월 발표한 구글 브레인의 이매진·파티, 2022년 8월 공개한 마이크로소프트의 NUWA-Infinity,[42][30] 안정적 확산.[43][44] Stability.ai 에는 드림스튜디오(DreamStudio)라는 안정적 확산 웹 인터페이스가 있습니다. Stable Diffusion은 소스 사용 가능한 소프트웨어로,[46] 자동 1111 웹 기반 오픈 소스 사용자 인터페이스뿐만 아니라 Krita, Photoshop, Blender 및 GIMP용 플러그인과 같은 추가 개발을 가능하게 합니다.[47][48][49] Stable Diffusion의 사전 훈련된 주요 모델은 Hugging Face Hub에 공유됩니다.[50]

효과적으로 실행하기 위해 강력한 GPU가 필요한 간단한 소비자 대면 모바일 앱과 주피터 노트북을 포함한 많은 AI 아트 생성 프로그램이 있습니다.[51] 추가 기능에는 "텍스트 반전"이 포함되며, 이는 소수의 이미지에서 학습한 사용자 제공 개념(예: 객체 또는 스타일)을 사용할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 텍스트 반전을 통해 관련 단어(들)(학습된, 종종 추상적인, 개념에 할당된 키워드)[52][53] 및 모델 확장/미세 조정(참조: 참조)에서 새로운 개인화된 예술을 생성할 수 있습니다. 드림부스).

영향 및 응용 프로그램

전시회 "Thinking Machines: MoMA의 "컴퓨터 시대의 예술과 디자인, 1959-1989"은 예술, 건축 및 디자인에 대한 AI 응용 프로그램의 개요를 제공했습니다. 예술을 제작하기 위해 AI를 사용하는 것을 보여주는 전시회에는 2016 구글이 후원한 혜택과 샌프란시스코 그레이 에어리어 재단의 경매가 포함되며, 예술가들은 딥드림 알고리즘을 실험했고 2017년 전시회 "Unhuman: 로스앤젤레스와 프랑크푸르트에서 열린 'AI 시대의 예술'. 2018년 봄, 컴퓨터 기계 협회는 컴퓨터와 예술을 주제로 한 잡지를 창간했습니다. 2018년 6월, 관객들이 인공지능과 상호작용할 수 있는 예술 작품인 "Duet for Human and Machine"이 Beall Center for Art + Technology에서 초연되었습니다. 오스트리아 아르스 일렉트로니카와 비엔나 응용 예술 박물관은 2019년에 AI에 관한 전시회를 열었습니다. Ars Electronica의 2019년 축제 "Out of the box"는 지속 가능한 사회 변화에서 예술의 역할을 탐구했습니다.

이러한 증강의 예로는 예를 들어 아마추어에 의한 비상업적 틈새 장르(일반적인 예로는 솔라펑크와 같은 사이버펑크 파생물)의 확장을 가능하게 하는 것, 참신한 엔터테인먼트, 참신한 상상력의 어린 시절 놀이,[additional citation(s) needed] 매우 빠른 프로토타이핑,[54] 예술 제작 접근성[54] 및 노력 및/또는 비용 및/또는 시간당[54] 예술 산출량 증가 등이 있습니다. 초안, 영감, 초안 수정 및 이미지 구성 요소(Inpainting)를 생성합니다.

생성된 이미지는 스케치[55], 저비용 실험[56] 또는 개념 증명 단계 아이디어의 일러스트레이션으로 사용되기도 합니다. 추가적인 기능이나 개선 사항은 프롬프트 기반 아트의[additional citation(s) needed] 후 세대 수동 편집(예: 이미지 편집기와의 후속 조정)과 관련이 있을 수도 있습니다.[56]

신속한 엔지니어링 및 공유

참고 항목: Prompt Engineering § 텍스트 대 이미지
스테이블 디퓨젼이 '말을 타고 있는 우주인 사진'이라는 텍스트 프롬프트를 기반으로 생성한 이미지

일부 텍스트-이미지 모델에 대한 프롬프트에는 이미지, 키워드 및 예술 스타일과 같은 구성 가능한 매개 변수가 포함될 수 있으며, 이는 종종 광범위한 미학/예술 스타일의 프롬프트[57] 및/또는 선택에서 "[예술가의 이름] 스타일"과 같은 키프레이즈를 통해 사용됩니다.[58][55] 이미지 생성기에서 특정 이미지를 생성하기 위한 프롬프트를 공유, 거래, 검색, 검색/정제 및/또는 협업하기 위한 플랫폼이 있습니다.[59][60][61][62] 프롬프트는 레딧과 AI 아트 전용 웹사이트와 같은 이미지 공유 웹사이트에서 이미지와 함께 종종 공유됩니다. 프롬프트는 이미지 생성에 필요한 완전한 입력이 아닙니다. 생성된 이미지를 결정하는 추가 입력에는 출력 해상도, 랜덤 시드 및 랜덤 샘플링 매개 변수가 포함됩니다.[63]

관련용어

AI 아트가 포함된 합성 미디어는 2022년에 향후 비즈니스에 영향을 미칠 주요 기술 주도 트렌드로 설명되었습니다.[54] '신토그래피'는 AI를 이용하여 사진과 유사한 이미지를 생성하는 관행을 제안하는 용어입니다.[64]

비판, 쟁점 및 논란

저작권

추가 정보: 인공지능과 저작권

법학자, 예술가, 언론사 등은 20세기부터 인공지능 예술의 법적, 윤리적 함의를 고찰해 왔습니다.

1985년 지적재산권법 교수 파멜라 새뮤얼슨은 알고리즘으로 생성된 예술품에 대한 미국의 저작권이 컴퓨터 프로그램 사용자에게 할당되어야 한다고 주장했습니다.[65] 2019 플로리다 법 리뷰 기사는 이 문제에 대해 세 가지 관점을 제시했습니다. 첫째, 인공 지능 자체가 저작권 소유자가 될 것입니다. 이를 위해서는 미국 저작권법 제101조를 개정하여 '저작자'를 자연인 또는 컴퓨터로 정의할 필요가 있을 것입니다. 둘째, 사무엘슨의 주장에 따라 사용자, 프로그래머 또는 인공 지능 회사가 저작권 소유자가 됩니다. 이것은 저작권의 소유권이 "고용주"에게 이전되는 "고용주를 위한 일" 원칙의 확장일 것입니다. 세 번째 상황에서는 저작권 할당이 절대 이루어지지 않으며 저작권 할당에는 저작권 행위가 필요하기 때문에 이러한 작업은 공개 영역에 있을 것입니다.[66]

2022년에는 소비자 등급의 AI 이미지 생성 서비스의 가용성이 높아짐에 따라 AI 생성 예술의 합법성과 윤리성에 대한 대중적인 논의가 재개되었습니다. 특히 AI 교육 데이터 세트 내에서 저작권이 있는 예술을 사용하는 것이 문제입니다. 2022년 9월 디자인 및 아티스트 저작권 협회의 Reema Selhi는 "예술가들이 사용되고 있는 데이터베이스에서 작품을 식별하고 선택할 수 있는 안전 장치는 없다"고 말했습니다.[67] 일부 사람들은 이 모델들에 의해 생성된 이미지가 때로는 원작자의 서명의 잔해를 포함하여 현존하는 예술 작품과 불가사의할 정도로 유사할 수 있다고 주장했습니다.[67][68] 2022년 12월, 포트폴리오 플랫폼 아트스테이션의 사용자들은 데이터 세트 내에서 자신의 예술 작품을 비동의적으로 사용하는 것에 반대하는 온라인 시위를 벌였습니다. 이로 인해 "훈련 받았나요?"와 같은 옵트아웃 서비스가 증가했고, 일부 온라인 아트 플랫폼은 자신의 옵트아웃 옵션을 제공하겠다고 약속했습니다.[69] 미국 저작권청은 2023년 8월 현재 연방지방정부 차원에서 확정된 판결에 따라 인공지능 프로그램이 저작권을 보유할 수 없게 됐다고 밝혔습니다.[70][71][72][73]

많은 인기 있는 AI 예술 프로그램의 문제는 동의 없이 예술가의 작업을 기반으로 이미지를 생성한다는 것입니다.[74] 2023년 1월, 세 아티스트인 사라 안데르센, 켈리 맥커넌, 칼라 오르티즈는 스태빌리티 AI, 미드저니, 데비안트 아트를 상대로 뉴럴 네트워크를 교육하기 전에 아티스트의 동의를 얻는 것이 법적으로 요구된다며 저작권 침해 소송을 제기했습니다. 그리고 이 회사들은 웹에서 긁어낸 50억 개의 이미지를 그렇게 함으로써 수백만 명의 예술가들의 권리를 침해했습니다.[75] 2023년 7월, 미국 지방 판사 윌리엄 오릭(William Orrick)은 안데르센(Andersen), 맥커넌(McKernan), 오티즈(Ortiz)가 제기한 대부분의 소송을 기각할 의향이 있었지만, 그들이 새로운 소장을 제출할 수 있도록 허용했습니다.[76]

또한 2023년에는 안정성 AI가 훈련 데이터에 이미지를 사용했다는 이유로 Getty Images에 의해 소송을 당했습니다.[77]

소득 및 고용안정성

추가 정보: 인공지능과 기술실업의 영향
Theatre D'opéra Spatial, 2022년 디지털 아트 경연대회에서 우승한 미드 저니(Midjourney) 제작 이미지

Stable Diffusion, DALL-E와 같은 생성 AI 이미지 소프트웨어가 계속 발전하고 확산됨에 따라 이러한 시스템이 창의성과 예술성에 미칠 수 있는 잠재적 문제와 우려가 높아졌습니다.[78] 2022년 동안 다양한 미디어에서 활동하는 예술가들은 특히 AI 기반 이미지가 일러스트레이션 및 디자인 업계에서 활동하는 예술가들을 대체하기 시작했을 때 생성 인공 지능이 돈을 벌 수 있는 능력에 미칠 수 있는 영향에 대한 우려를 제기했습니다. [79][80] 2022년 8월, 디지털 아티스트 R.J. Palmer는 "AI를 사용하여 한 명의 예술가나 예술 감독이 5-10명의 초보 예술가를 대신할 수 있는 시나리오를 쉽게 상상할 수 있었습니다. 저는 많은 자화자찬 작가들을 봐왔고, 그들이 예술가를 고용할 필요가 없다는 것이 얼마나 대단한 일인지를 말해주었습니다."[68] 학자 장 등은 "오픈 AI와 스태빌리티 AI와 같은 회사의 리더들은 창조적인 AI 시스템이 창조적인 것을 즉시 대체할 것으로 기대한다고 공개적으로 말했습니다"라고 말하며 "이러한 노동력 이동은 창조적인 산업 전반에 걸쳐 분명합니다. 예를 들어, Rest of World에 대한 기사에 따르면, 중국의 한 게임 산업 채용 담당자는 이미지 생성기의 광범위한 사용으로 인해 일러스트레이터 일자리가 70% 감소한 것을 발견했습니다. 중국의 또 다른 스튜디오는 캐릭터 디자인 일러스트레이터의 3분의 1을 해고한 것으로 보고되었습니다."

AI 기반 이미지는 예술 시장과 검색 엔진에서 더 일반화되었는데, 이는 AI 기반 텍스트-투-이미지 시스템이 기존 예술 이미지에서 학습되기 때문이며, 때로는 원작자의 동의 없이 소프트웨어가 특정 예술가의 스타일을 모방할 수 있도록 하기 때문입니다.[78][81] 예를 들어, 폴란드의 디지털 아티스트 그렉 루트코프스키(Greg Rutkowski)는 결과물의 많은 이미지가 그의 스타일을 모방하기 위해 특별히 인공지능(AI)에 의해 생성되었기 때문에 온라인에서 그의 작품을 검색하는 것이 더 어렵다고 말했습니다.[43] 또한 AI 시스템의 기반이 되는 일부 훈련 데이터베이스는 일반인이 액세스할 수 없으므로 훈련 데이터에 저작권 보호 이미지가 포함된 정도를 알 수 없습니다. 예를 들어, 사이먼 윌리슨(Simon Willison)이 구축한 도구를 통해 사람들은 안정적 확산 V1.1에 대한 교육 데이터의 0.5%, 즉 LAION 2B에서 23억 개의 인스턴스 중 1,200만 개를 검색할 수 있었습니다. 예술가 카렌 할리온(Karen Hallion)은 저작권이 있는 이미지가 동의 없이 훈련 데이터로 사용되었다는 것을 발견했습니다.[78]

인공지능 기반 아트 소프트웨어가 예술적 스타일을 모방하거나 위조할 수 있는 능력은 악의나 탐욕의 우려를 불러일으킵니다.[78][82][83] 2022년 8월 콜로라도 주 박람회에서 열린 디지털 아트 대회에서 대상을 수상한 텍스트-투-이미지 AI 일러스트레이션인 Théattre d'Opéra Spatial과 같은 AI가 제작한 예술 작품들이 소규모 예술가를 위한 미술 대회 및 기타 출품 포럼을 압도하기 시작했습니다.[78][82][83] 2023년 1월에 개봉된 넷플릭스 단편 영화 The Dog & The Boy는 영화의 배경 예술 작품을 만들기 위해 인공지능 예술을 사용하여 온라인에서 반발을 받았습니다.[84]

속임수

2023년 인공지능으로 생성된 부푼 겨울 재킷을 입은 프란치스코 교황의 이미지는 일부 시청자들을 속여서 그것이 실제 사진이라고 믿게 했습니다.

2023년 소니 월드 포토그래피 어워드의 "크리에이티브 오픈" 부문 수상자인 보리스 엘다그센(Boris Eldagsen)은 수상 후 자신의 출품작이 실제로 인공 지능에 의해 생성되었음을 밝혔습니다. 사진작가 페로즈 칸은 BBC에 엘다그센이 "경험이 많은 사진작가와 미술 전문가들도 속을 수 있다는 것을 분명히 보여줬다"고 평했습니다.[85] 소규모 콘테스트도 영향을 받았습니다. 2023년에는 작가 마크 로렌스가 운영하는 "자체 출판 판타지 블로그 오프 커버 콘테스트"라고 불리는 콘테스트가 미드 저니가 생성한 이미지 콜라주로 노출되어 취소되었습니다.[86]

더 넓은 문제는 예술계를 넘어 확장됩니다. 19세기 초 이후 다른 유형의 사진 조작과 마찬가지로 21세기 초 일부 사람들은 AI가 "딥페이크"로 알려진 오해의 소지가 있는 콘텐츠를 만드는 데 사용될 수 있다고 우려했습니다.[87]

2023년 5월, 프란치스코 교황이 흰색 퍼퍼 코트를[88][89] 입고 있는 사진과 도널드 트럼프의 가상 체포 장면을 보여주는 사진에 광범위한 관심이 쏠렸고,[90] 인공지능이 제작한 펜타곤 공격 사진은 트위터에서 거짓말 뉴스로 입소문이 났습니다.[91]

변별력

인공지능으로 생성된 이미지는 예술가의 명성을 손상시킬 수 있다는 우려를 불러일으켰습니다. 예술가 사라 안데르센은 그녀의 예술을 모방하여 네오나치 사상을 묘사하는데 사용했습니다. 그녀는 온라인에서 혐오 발언의 확산은 이미지 생성기의 사용으로 인해 악화될 수 있다고 말했습니다.[78] Giang et al. 는 또한 "예술가들의 작품에 대해 훈련되고 사용자들이 그들의 동의나 보상 없이 그들의 스타일을 모방하도록 허용하는 도구들은 그들이 지지하지 않는 메시지를 퍼뜨림으로써 중대한 평판 손상을 일으킬 수 있다"고 언급함으로써 이러한 감정을 가중시킵니다.[78]

AI 생성 이미지와 예술에 대해 제기된 또 다른 주요 우려는 AI 예술 모델에서 차별적인 출력으로 이어지는 모델 학습 데이터 내에서 편향을 샘플링하는 것입니다. 2023년, 워싱턴 대학교 연구원들은 안정 확산 모델 내에서 인종 편견의 증거를 발견했으며, "사람"의 이미지는 유럽이나 북미 남성의 이미지와 가장 자주 일치했습니다.[92]

전력사용량

허깅 페이스와 카네기 멜론 대학의 연구원들은 2023년 논문에서 스테이블 디퓨젼의 XL 1.0 기본 모델을 사용하여 천 개의 1024x1024 이미지를 생성하는 데 11.49kWh의 에너지가 필요하고 1,594g의 이산화탄소가 발생하는데, 이는 대략 4.1마일 거리에서 가스로 움직이는 자동차를 운전하는 것과 맞먹는다고 보고했습니다.[93]

윤리

인공지능으로 제작된 이미지는 많은 예술가들이 사회가 가치를 두는 방식과 결과물에 대해 우려하게 만들고 있습니다. 예술가들은 AI의 생산이 인간이 AI 모델의 규모나 가격으로 생산할 수 없는 전통적으로 만들어진 예술품의 가치를 떨어뜨릴 것이라고 우려합니다.[94]

AI 시스템은 종종 유해하고 공격적인 것으로 간주되는 딥페이크 콘텐츠를 생성할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 딥페이크의 생성은 동의하지 않은 개인에게 위험을 초래합니다.[94] 이는 주로 성적으로 노골적인 자료를 유포하여 다른 사람에게 굴욕감을 주거나 해를 끼치는 복수 포르노를 말합니다.

AI 아트의 공공 활용은 새로운 것이며, 이는 소유권에 관한 법과 정책이 완전히 확립되지 않았다는 것을 의미합니다. 이는 이미지 또는 비디오를 소유한 당사자를 결정할 때 문제가 됩니다.

AI 시스템은 솔루션을 만들기 위해 데이터를 수집하는데, 다양한 소스에서 데이터를 수집할 때 데이터를 작품 제작에 사용할 수 있는지 여부가 문제가 됩니다.[95] Galanter는 예술가와 예술적 영향을 차별화하는 사고 과정을 통해 어떻게 학점을 부여할 것인가를 결정하는 문제를 소개합니다.[96]

AI를 이용한 기존 미술 분석

독창적인 예술 창작뿐만 아니라 디지털 예술 컬렉션을 정량적으로 분석하기 위해 AI를 활용한 연구 방법이 생성되었습니다. 이것은 지난 수십 년 동안 예술 작품의 대규모 디지털화로 인해 가능해졌습니다. 디지털화의 주요 목표는 이러한 컬렉션의 접근성과 탐색을 허용하는 것이었지만, 이를 분석하는 데 AI를 사용함으로써 새로운 연구 관점을 가져왔습니다.[97]

디지털화된 예술을 분석하는 데 사용되는 전형적인 접근 방식은 근접 읽기와 원격 보기 두 가지 계산 방법입니다.[98] 근접 판독은 한 작품의 특정 시각적 측면에 초점을 맞춥니다. 기계가 근접 판독 방법으로 수행하는 일부 작업에는 계산 아티스트 인증 및 붓 스트로크 또는 텍스처 속성 분석이 포함됩니다. 이와 대조적으로, 원격 보기 방법을 통해 특정 기능에 대한 전체 컬렉션 간의 유사성을 통계적으로 시각화할 수 있습니다. 이 방법과 관련된 일반적인 작업에는 자동 분류, 객체 감지, 멀티모달 작업, 미술사 지식 발견 및 계산 미학이 포함됩니다.[97] 원격 관람에는 대형 컬렉션 분석이 포함되지만 근접 독서에는 한 작품이 포함됩니다.[citation needed]

연구진은 시각 예술에 대한 감정 반응은 물론 이미지나 텍스트에서 감정을 예측하는 기계 학습 모델이 포함된 대규모 데이터 세트인 ArtEmis와 같은 예술에 대한 감정 반응을 예측하는 모델도 선보였습니다.[99]

CETINIC과 SHE(2022)에 따르면, 인공지능을 사용하여 이미 존재하는 예술 컬렉션을 분석하면 예술 스타일의 발전과 예술적 영향의 식별에 대한 새로운 관점을 제공할 수 있습니다. 기존 미술에 대한 AI 지원 연구는 미술 전시회 조직에 도움이 되고 큐레이터와 미술사가의 의사 결정 과정을 지원할 수도 있습니다.[100]

AI 프로그램은 샘플에서 학습한 것과 유사한 새로운 작품 이미지를 자동으로 생성할 수 있습니다. 인간은 주로 데이터를 입력하고 출력을 구별하기만 하면 되는데, AI 메커니즘과 인간의 예술 창작 메커니즘이 결합되어 AI가 작품을 제작할 수 있습니다.[101]

다른 형태의 예술

일부 원형 로봇은 맛을 보고 재조정할 수 있는 역동적인 요리 로봇과 같이 예술의 형태로 간주될 수 있는 것을 만들 수 있습니다.[102]

또한[103] 카피 편집을 넘어 AI 지원 글쓰기(작가의 블록이나 영감 또는 부분 다시 쓰기와 같은 허구적 이야기 생성에 대한 지원 포함)도 있습니다.[104][105][106][107]

제너레이티브 AI는 이미지를 넘어 비디오 게임 제작에도 사용되어 왔으며, 특히 레벨 디자인(예: 사용자 지정 지도)과 비디오 게임에서 새로운 콘텐츠(예: 퀘스트, 대화) 또는 대화형 스토리를 만드는 데 사용되었습니다.[108][109]

참고 항목

참고문헌

  1. ^ Epstein, Ziv; Hertzmann, Aaron; Akten, Memo; et al. (2023). "Art and the science of generative AI". Science. 380 (6650): 1110–1111. arXiv:2306.04141. Bibcode:2023Sci...380.1110E. doi:10.1126/science.adh4451. PMID 37319193. S2CID 259095707.
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