인공지능 생성 모델 예술

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.