4차 산업 혁명 시대에서 인공지능(AI)의 작품 창작에 관한 연구 : 예술인들의 인식을 중심으로

산업혁명이란 기술 발전이 산업경제 구조의 변화와 함께 정치, 사회, 문화 구조 등을 크게 바꾸어 놓는 것을 의미한다[2]. 사람, 짐승들로부터 동력을 얻었던 이전 농경 시대와 달리, 1차 산업혁명은 증기기관을 이용한 기계에서 생산동력을 얻기 시작하였다. 이를 통해 공장과 기업의 생산성이 급격히 증가하였으며, 이처럼 유례없는 생산성 향상은 사람들의 소비행태를 온전히 바꾸어 놓았다. 전기 에너지가 등장한 2차 산업혁명에서는 개량된 증기기관 및 내연기관과 같은 동력을 활용한 대량생산이 가능하게 되었다. 90년대 말부터 정보 및 인터넷 산업의 급격한 발전으로 촉발된 3차 산업혁명은 IT 및 소프트웨어 기업들이 급성장하게 되었고, 세계는 온라인을 활용한 정보화 사회로 진입하게 되었다.

Fig. 1.

Structure of Industrial Revolution by Period

2016년 1월 스위스 다보스에서 개최된 세계경제포럼(WEF)에서는 “4차 산업혁명의 이해”를 주요 어젠다로 설정하였다. 포럼의 기조연설자로 나선 세계경제포럼 회장인 클라우스 슈밥은 본격적인 자동화 기술의 확산의 신호탄을 쏘아 올린 독일의 산업 4.0을 언급하며 4차 산업혁명에 대해 “인공지능, 로봇공학, 사물인터넷 등으로 대표되는 새로운 과학기술로 인류의 삶은 ‘혁명’이라 명할 수 있을 정도의 급진적이고 근본적인 변화를 맞이할 것이다. 그리고 4차 산업혁명은 이미 시작되었으며 파괴적인 혁신과 변화를 목전에 두고 있으며 우리는 이를 대비해야 한다.”고 역설했다[3]. 이처럼 4차 산업혁명은 이전에 찾아볼 수 없던 기술들이 융합하여 혁신적인 지능화 사회를 구축하는 새로운 흐름을 의미한다.

21세기 초반에는 디지털에 기반 한 네트워크 안에서 정보의 생산과 공유가 이뤄졌다. 이때 정보의 연결성은 디지털 세계 내의 제한되었다. 반면 4차 산업혁명 시대에는 초연결 지능정보화 사회를 지향한다. 이는 사물인터넷, 빅 데이터, 인공지능 , 로봇 등의 ‘디지털 기술’과 바이오, 물리학, 생물학 분야 등의 ‘과학 기술’의 융합으로 설명된다. 이전 몇 차례의 산업혁명들이 독자적인 신기술들을 통해 사회의 변화를 이끌어낸 것에 반해 4차 산업혁명은 다양한 기술들이 서로 융합, 즉 연결되어 새로운 변화를 가져온다는 점에서 이전과의 차이를 드러낸다. 이와 같은 4차 산업혁명에의 연결성은 이전의 디지털 세계와 달리 실체화 된다. 이는 사물과 데이터 공간이 직접 연결되며 기계, 가공물, 시스템, 인간이 끊임없이 인터넷 프로토콜을 통해 정보를 주고받음을 의미한다[4]. 이러한 연결성은 오프라인과 온라인이 연결된(O2O, Online to Offline) 네트워크를 형성하여 ‘초연결성(Hyper-connected)의 기술시대’를 도래 시킬 것으로 예측된다. 또한 ‘초지능성(Superintelligence)’을 특징으로 하는 AI와 빅 데이터 등의 기술들은 초지능 정보사회를 구축하게 될 것이다. 이러하듯 ‘초연결’과 ‘초지능’은 데이터(Data), 네트워크(Network), 인공지능(Artificial Intelligence)을 기반으로 하는 4차 산업혁명을 대변하는 주요한 키워드라 할 수 있다.

인공지능이란 인간의 지능으로 할 수 있는 사고와 학습 등을 기계를 통해 실현한 기술로써 기계가 인간과 같은 생각과 판단을 할 수 있게 하는 컴퓨터 정보기술의 한 분야이다[5]. 이는 지각, 인지, 추론 등 인간의 능력들을 기술로서 대체할 수 있음을 의미한다. 이와 같은 양상은 이미 우리 주변에서 쉽게 찾아 볼 수 있다. 우리 주변에서 쉽게 찾아 볼 수 있고 활용되고 있는, 오늘날의 인공지능을 ‘약한 인공지능’이라 일컫는다. 상술된 바와 같이 어떤 문제를 실제로 사고하고 해결할 수 있고, 스스로의 지각과 인식 능력을 갖춘 ‘강한 인공지능’으로 발전하고 있으며 이에 관한 지속적인 연구가 진행되고 있다[6]. 이와 같은 인공지능의 개발 및 발전은 단순히 인간의 편의성을 증대시키는 것에 그치지 않고, 기존의 산업 구조 뿐 아니라 우리들의 삶 자체에 중대한 영향을 끼칠 것으로 예측된다.

4차 산업혁명으로 촉발된 빅 데이터의 발달과 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘의 향상은 오랫동안 정체되어 있던 인공지능의 발전을 가속화시키고 있다. 오늘 날 인공지능은 사람의 뇌와 같이 수많은 신경망(Node)을 층(Layer)을 이루는 구조의 형태로 연결한 신호처리 시스템인 인공신경회로망(ANN: Artificial Neural Network)을 활용하여 많은 데이터를 기계에 입력하고 비슷한 것끼리 분류가 가능하도록 하는 딥 러닝 방식을 활용하여 다양한 데이터를 분석하고, 처리한다.[7] 즉 이전까지 머신러닝이 사람의 개입을 통해 데이터를 학습하고 분석했다면, 딥 러닝은 여기서 한 단계 더 나아가 방대한 데이터를 활용하여 스스로 분석하고, 처리하여 결과를 도출한다.

Fig. 2.

Correlation between AI, Machine Learning, and Deep Learning

동시대 미술에서 AI와 같은 기술 매체의 출현은 예술계에 많은 담론을 낳았다. 기술 매체를 활용해 생생해 낸 작품을 예술로서 볼 것인지 기계에 의해 만들어진 단순한 재현상으로 볼 것인지와 같은 질문을 만들어낸 것처럼 AI가 새로운 예술의 생성을 가능하게 하는 매체인가? 혹은 AI를 통해 제작된 작품이 과연 예술적 가치를 내재한 것인가에 관한 논의 또한 오가고 있다. 영국 텔레그래프 보도에 따르면 AI 미술 시장은 향후 3-5년 사이에 전 세계적으로 1억 달러 규모에 달할 것으로 예측하고 있다. 이러한 시장의 기대처럼 인공지능을 활용한 창작사례는 지속적으로 늘어나고 있는 추세이다. 2018년 10월, 뉴욕 크리스티 경매에서 인공지능이 그린 그림이 내정가를 훌쩍 뛰어넘은 43만 2000달러(약 5억 1900만 원)에 판매되었다. ‘에드몽 드 벨라미(Edmond de Belamy)’라는 제목의 이 그림은 프랑스의 젊은 연구자들이 모여 만든 오비어스(Obvious)라는 이름의 인공지능이 만들어냈다. 오비어스는 14-20세기 화가들이 그린 1만 5000여점의 초상화를 학습하여 ‘벨라미(Belamy)’라는 가상 인물을 만들고, 그림 3과 4와 같은 초상화들을 만들어냈다.

Fig. 3.

Obvious, Edmond De Belamy

Fig. 4.

Obvious, Le Duc De Belamy

네덜란드 공과 대학교, 마이크로소프트, 렘브란트미술관이 2014년부터 공동으로 진행한 ‘넥스트 렘브란트(The Next Rembrandt)’ 프로젝트는 렘브란트의 그림을 인공지능으로 재현하기 위한 프로젝트로서 150기가 바이트의 데이터를 딥 러닝 방식으로 분석한 후 그 특징을 파악하여 [그림 5]와 같은 렘브란트 화풍의 작품을 만들어냈다. 이 프로젝트팀은 인공지능에게 ‘검은 옷을 입은’, ‘모자를 쓴’, ‘하얀 깃 장식을 한’, ‘30-40대의 백인 남성’이라는 명령과 최종적으로 ‘렘브란트 화풍’으로 그림을 그리도록 요구하였고 그 지시를 받은 인공지능은 렘브란트풍의 새로운 작품을 탄생시켰다[8].

Fig. 5.

Artwork created by The Next Lambrant Project.

2015년 구글이 개발하기 시작한 인공지능 시스템인 딥드림(Deep Dream)은 특정 화가의 스타일을 딥 러닝으로 학습한 후, 그림 6과 같이 고흐가 표현의 주요 대상으로 삼았던 풍경들을 동일한 조형 스타일로 새로운 풍경을 그려내는 성과를 얻었다. 이후 구글은 2016년 2월 미국 샌프란시스코에서 딥드림으로 제작한 그림 29점에 대한 전시회를 개최하고 이에 대한 경매를 진행하여 최고가 9,000달러, 총 낙찰가 9만 7,605달러(약 1억 2,046만 원)를 기록하는 등 큰 관심을 끌기도 했다[9].

Fig. 6.

Vincent van Gogh-inspired Google Deep Dream painting

2019년 6월 12일부터 7월 6일까지 영국 옥스퍼드 세인트 존스 칼리지(St John’s College) 내에 위치한 반 갤러리(The Barn Gallery)에서는 ‘담보될 수 없는 미래(Unsecured Futures)’라는 제목으로 AI 드로잉 로봇 아이다(Ai-Da, 그림 7)의 전시가 진행되었다. 영국 로봇 회사인 엔지니어드 아트(Engineered Arts)와 리즈대학, 옥스퍼드 대학의 연구원들의 도움으로 받아 지난 4월 완성된 세계최초 인공지능 로봇 아이다는 연필이 달린 기계식 팔과 눈에 부착된 카메라, 경로실행 알고리즘 등을 사용해 사물을 인식하고 그림을 그릴 수 있도록 설계되었다. 그림 8은 아이다가 떡갈나무 데이터를 적용하여 그린 대표적 작품이다. 아이다의 그림 제작 과정은 카메라가 앞에 놓인 대상을 분석해 가상경로를 만든 후, 경로실행 알고리즘이 로봇 팔이 움직일 수 있도록 현실 공간 좌표를 생성하는 것으로 시작된다. 아이다에 눈에 부착된 카메라는 안면인식 기술을 활용하여 대상의 특징을 스캔해 초상화를 그리게 된다[10].

Fig. 7.

The world's first humanoid AI drawing robot, Ai-Da

Fig. 8.

Painting created using data from Ai-Da's data response to an oak tree

미국 러트거스 대학(Rutgers University) 내 예술과 인공지능 연구소에서는 GAN (Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신경망) 기술을 응용한 CAN(Creative Adversarial Network, 창조적 적대 신경망) 기술을 활용하여 [그림 9]와 같은 작품을 생성했다. 머신러닝 기술인 GAN이 학습한 데이터를 기반으로 기존 데이터를 활용하는 것에 그쳤다면, CAN은 새로운 것을 창작해 낼 수 있다는 측면에서 차이를 드러낸다. 즉 예술작품에 있어 GAN이 다른 작가들의 화풍을 똑같이 재현하는데 그쳤다면 CAN은 학습한 방대한 데이터를 바탕으로 새로운 화풍을 만들어 낼 수 있도록 설계되었다. 연구소에 따르면 해당 알고리즘은 예술가 1,119명의 8,1449개 작품이 러닝 기술을 위해 활용되었다. 이렇게 제작된 작품[그림 9 참조]을 본 관객들을 대상으로 한 설문조사에서 관객들은 작품에서의 의도된 시각적 구조를 통해 정서적 반향을 불러일으킨다는 반응을 보임과 동시에 작품이 인간에 의하여 제작되었다고 판단하고 있었다. 이는 인공지능이 이미 인간과 동일한 지각과 인식 체계에 접근하고 있음을 보여줌과 동시에 그 결과물이 예술이라는 고등 사유 세계에 접근하고 있음을 보여주는 한 사례라 할 수 있을 것이다.

Fig. 9.

Art created using CAN technology at The Art and Artificial Intelligence Lab