인공지능 시대의 예술 변화와 활용 가능성을 찾고자 예술경영지원센터가 발간한 총서다. 『예술과 인공지능』은 AI 예술의 개념과 역사부터 기술이 예술의 의미와 창의성을 어떻게 확장할지 등을 개괄한다. 『인공지능 생성 모델 예술』은 AI 생성 모델의 원리와 여러 장르의 예술적 응용에 집중했다. 『인공지능 예술 비즈니스』는 상품화, 마케팅 도구 등 AI가 예술 비즈니스에 갖는 가능성과 한계를 탐구한다. 『인공지능 예술 윤리』는 AI와 예술의 관계에서 편향•차별이나 저작권, 데이터 노동 등 직면한 윤리 문제를 짚는다. 예술 트렌드를 심층적으로 다루는 아트코리아랩 총서는 매년 출간 예정이다.

책소개

(재)예술경영지원센터(대표 김장호)가 인공지능 시대의 예술 변화와 활용을 모색하는 아트코리아랩총서를 발간했다. 커뮤니케이션북스(주)를 통해 발간한 이번 총서는 〈예술과 인공지능〉 〈인공지능 생성 모델 예술〉 〈인공지능 예술 비즈니스〉 〈인공지능 예술 윤리〉 등 4권이며 인공지능이 창조하는 새로운 미학, 인공지능 생성 모델의 원리와 창작의 새로운 가능성, 생성형 인공지능이 예술 비즈니스에서 갖는 가능성과 한계, 인공지능 예술이 직면한 윤리 문제 등을 다룬다. 

〈예술과 인공지능〉에서는 인공지능 예술의 개념과 역사, 생성 AI와 대규모 언어 모델의 작동 원리와 사용법, 기술이 예술의 의미와 창의성을 어떻게 확장하는지 등을 소개한다. 저자인 윤나라 인하대 초빙교수는 “예술과 인공지능 기술이 만나 만들어낸 역동적인 변화를 이해함으로써, 새로운 창작과 향유 환경에서 다양한 가능성과 잠재력을 발견할 수 있을 것”이라고 말했다. 

〈인공지능 생성 모델 예술〉에서는 인공지능 생성 모델의 원리와 예술적 응용을 탐구한다. 기술 발전의 흐름 속에서 생성 모델이 어떻게 예술 창작 도구로 자리 잡았는지, 생성적 적대 신경망(GAN)과 생성적 사전 학습 변환(GPT) 같은 모델의 작동 방식이 예술에 미친 영향을 알 수 있다. 시각, 문학, 영화, 사운드 예술에서 생성 모델의 구체적 활용 사례를 다루며, 창작자와 인공지능의 협력 가능성을 모색한다. 저자인 이수진 세종대 교수는 “복잡한 생성 모델의 원리를 공학적이고 수학적인 내용 없이 예술의 관점에서 쉽게 이해하도록 풀어 썼다”면서 “창작자가 인공지능을 이용하고자 할 때 활용 범위와 목표, 방법을 동시에 설계하는 데 필요한 지식을 한 번에 볼 수 있다”고 설명했다.

〈인공지능 예술 비즈니스〉는 생성형 인공지능이 예술 비즈니스에서 갖는 가능성과 한계를 탐구한다. 현재 생성형 인공지능 기술은 안정적인 예술의 방법론으로도, 비즈니스 모델로도 사회적 인준을 받지 못했다. 그러나 다양한 비즈니스 사례의 심층 분석에서 사업적 가치를 발견하고 기존의 문제를 해결하는 통찰을 얻을 수 있다. 저자인 오영진 서울과기대 초빙교수는 “인공지능이 제시하는 기회를 심층적으로 탐구하고, 그 한계와 과제를 검토하며, 향후 발전을 위한 길을 모색하는 데 중점을 두었다”면서 “생성형 인공지능이 예술 창작과 비즈니스 모델에 미치는 영향과 역할의 전망과 비판을 모두 읽을 수 있다”고 말했다.

〈인공지능 예술 윤리〉는 인공지능과 예술의 윤리적 관계를 다루면서 창작과 기술의 융합이 가져올 다양한 쟁점을 짚어본다. 장르별 윤리 이슈, 데이터 사용 기준, 편향성 비판과 저작권 문제, 에이전트로서의 인공지능 같은 다양한 주제를 통해 창작과 사회적 책임의 균형을 만들어 간다. 저자인 유현주 한남대 연구교수는 “다양한 이론적 근거와 사례를 통해 인공지능 예술 창작에서 발생하는 윤리 문제를 예방하는 혜안을 갖고 되고 동시에 동시대 예술 언어를 확장하는 통찰을 얻게 될 것”이라고 말했다.    

이번 총서는 지난해 10월 예술과 메타버스의 관계를 모색한 〈예술과 메타버스의 만남〉 〈예술의 메타버스 활용〉 〈예술가의 메타버스 사용법〉 〈메타버스 예술의 유통과 소비〉 등 첫 총서 발간 후 약 1년여 만에 내놓은 것이다. (재)예술경영지원센터 관계자는 “예술 트렌드를 심층적으로 다룰 총서를 매년 기획, 출간할 예정”이라며 “예술계와 예술가들을 위한 이론적 뒷받침과 지원에도 성심을 다 하겠다”고 말했다.

인공지능 생성 모델의 원리에서 발견하는 창작의 새로운 가능성

예술을 변화시키는 인공지능 생성 모델의 원리와 표현 탐구

‘잠재 공간’에서 가능한 새로운 예술 방식에 대한 기술적, 이론적 해석

협의의 의미에서 기계는 어떻게 생성물을 만들게 되었을까? 생성 모델의 기원을 살펴보면, 데이터로부터 학습해 새로운 예시를 생성하는 초기 알고리즘에서 시작해 통계와 확률 기반의 모델링으로 구축한 인공 신경망이 그 출발점이라 할 수 있다. 이러한 인공 신경망은 주어진 데이터를 학습하여 그 구조와 패턴을 이해한 뒤, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 모델로 발전해 왔다. 이 알고리즘은 이미지, 음악, 텍스트 등 다양한 유형의 데이터를 생성하는 데 사용되었다. 그 발전이 1980년대의 신경망 연구와 2000년대 초의 딥러닝 혁신에 지대한 영향을 미쳤다. 특히 2014년에 제안된 생성적 적대 신경망과 같은 혁신적인 아이디어가 이 분야의 성장을 가속화했다고 볼 수 있다.

생성 모델의 기본 원리와 작동 방식에 대한 이해는 기술 차원의 이해를 넘어 창의적 결과물을 도출하는 작동 원리를 고찰하는 것이다. 이 기술이 어떻게 데이터를 분석하고 이해하는지, 그리고 그 과정에서 어떻게 창의적인 결과물을 생성하는지 이해하면, 예술적 맥락에서 이 기술을 적용하는 다양한 방법론이 나올 수 있다.

이 책은 첫 장부터 마지막 장까지 생성 모델의 기능과 역할에 초점을 맞추었다. 1장은 생성 모델의 변화를 통해 이 기술이 어떻게 복잡하고 섬세한 예술 작품을 만들어 내는지 알아본다. 2장은 생성 모델을 어떻게 예술적으로 승화시킬 수 있는지 혹은 예술이 되게 할 수 있는지를 살펴본다. 인공지능이 창의적 과정에 참여하는 지점을 찾을 수 있다. 3장은 생성 모델 기술의 이해다. 기술 차원의 이해를 넘어 창의적 결과물을 도출 하는 작동 원리를 고찰한다. 4장은 생성 모델 기술과 창작의 관계다. 인공지능이 어떻게 개별 예술가의 창작 방식을 변화시킬 수 있는지, 그리고 이러한 변화가 예술계 전반에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 5장부터 7장까지는 기술 탐구 영역이다. 인공지능이 어떻게 시각, 문학, 음성, 영화 예술을 생성하는지 다양한 모델과 서비스를 통해 설명한다. 8장 9장은 AI 생성 모델로 만든 작품을 통해 생성 기술 방법을 알아본다. 10장에서는 인공지능의 창의성과 인간의 창의성을 비교하며 두 창의성 간의 경계와 상호 작용성을 살펴본다.

이 책은 복잡한 생성 모델의 원리를 공학적이고 수학적인 내용없이 예술의 관점에서 쉽게 이해하도록 풀어 썼다. 창작자가 인공지능을 이용하고자 할 때 활용 범위와 목표, 방법을 동시에 설계하는 데 필요한 지식을 한 번에 볼 수 있다.

지은이 | 이수진

세종대학교 인공지능데이터사이언스학과 교수다. 고려대학교 응용동물과학과를 졸업하고, 이화여자대학교 디자인학과에서 석사 과정을, 서강대학교 미디어공학과에서 석사 및 박사 과정을 마쳤다. 전통적인 비전 기술 기반의 새로운 이미지 생성 알고리즘 개발 및 연구로 학위 논문을 썼다. 이미지 표상의 오랜 주제를 기반으로 메타버스와 현실 세계의 새로운 이미지 처리와 생성 알고리즘을 연구하며 다양한 국책 과제를 진행하고 있다. 기술과 콘텐츠 그리고 융합 교육 관련 논문을 다수 출판했다. 저서로는 『뉴미디어 아티스트, 기술을 활용한 예술가들』(2016)과 『예술가의 메타버스 사용법』(2023) 등이 있다. 

목차

기술이 예술이 되는 생성형 인공지능

01 생성 모델의 변화

02 생성 모델과 예술의 만남

03 예술을 가능하게 한 생성 모델 원리

04 생성 모델 기술과 창작

05 시각 예술 생성 기술

06 문학 예술 생성 기술

07 영화 예술 생성 기술

08 멀티모달 생성 기술과 예술

09 생성 모델 작품 생성 방법

10 AI 생성 모델 예술 대 생성형 AI 예술